Improved UKF Universal Target Tracking Algorithm Based on GRU Prediction

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2025.06.014

Abstract

Abstract:

To address the difficulties and poor universality of traditional algorithms for accurate modeling of high maneuvering targets， this paper proposes an improved unscented Kalman filter （UKF） universal target tracking algorithm based on gated recurrent unit （GRU） prediction. The self-attention mechanism is introduced into the traditional GRU model， so that the model can better mine the kinematic equation of the target from the historical observation data and solve the problem that it is difficult to accurately model the maneuvering target manually. The learned model is applied to the UKF algorithm to achieve target tracking. Simulation experiments show that compared with traditional GRU models and classical algorithms such as UKF and interacting multiple model （IMM）， the proposed algorithm has better tracking accuracy and adaptability.

Key words: unscented Kalman filter（UKF）, target tracking, gated recurrent unit（GRU）, self-attention mechanism, universal, interacting multiple model（IMM）

摘要：

针对传统算法对高机动目标精准建模难、普适性差的问题，提出了一种基于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)预测的改进无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter, UKF)普适目标跟踪算法。将自注意力机制引入到传统GRU模型中，使得模型能够更好地从历史观测数据中挖掘出目标的运动学方程，解决人工难以对机动目标运动精准建模问题；将学到的模型应用到UKF算法中，实现对目标的跟踪。仿真实验表明，相比于传统GRU模型以及UKF、交互多模型(interacting multiple model, IMM)等经典算法，所提算法具有更好的跟踪精度以及适应性。

关键词: 无迹卡尔曼滤波, 目标跟踪, 门控循环单元, 自注意力机制, 普适, 交互多模型

CLC Number:

TN953

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Figures/Tables 16

Fig. 1 Structure diagram of the improved GRU model

Fig. 2 Effect of window length on position prediction performance

Fig. 3 GRU model training flow chart

Fig. 4 Error curves for training in different directions

Fig. 5 Whole process of the improved UKF algorithm based on GRU prediction

Table 1 Track generation rules

参数	数值
采样间隔/s	1
采样点个数	60
初始位置/m	（rand（1 000，1 500），rand（1 500，2 000））
初始速度/（m·s^-1）	（rand（80，100），rand（60，80））
加速度/（m·s^-2）	（rand（-10，10），rand（-10，10））
转弯率/（（°）·s^-1）	rand（-10，10）
训练集航迹数量	1 200
验证集航迹数量	150
测试集航迹数量	150

Fig. 6 Training set track

Fig. 7 Comparison of track prediction in different directions

Table 2 Training and prediction running time

预测方法	训练耗时/ s	预测耗时/ s
GRU模型	1 508.47	0.064
本文模型	1 703.15	0.075

Fig. 8 Tracking RMSE comparison among four algorithms

Table 3 Running time and record of average RMSE for the entire track

算法	运行时间/s	CV运动平均 RMSE/m	CA运动平均 RMSE/m
本文算法	0.081	2.435 3	2.571 2
传统GRU模型+UKF	0.077	2.918 3	2.986 0
UKF+CA	0.068	2.856 7	2.770 2
UKF+CV	0.059	2.770 4	9.657 6

Fig. 9 Tracking RMSE comparison among 6 algorithms

Fig. 10 Comparison of trajectory tracking among 6 algorithms

Table 4 Running time and record of average RMSE for the entire track

算法	运行时间/s	航迹1平均 RMSE/m	航迹2平均 RMSE/m
本文算法	0.085	3.111 8	3.298 8
传统GRU模型+UKF	0.079	3.383 1	3.994 8
UKF+CA	0.072	3.384 5	5.946 2
UKF+CT	0.065	10.155 1	7.483 0
UKF+CV	0.061	10.017 1	12.305 2
IMM	0.175	3.309 3	3.978 4

Fig. 11 Tracking RMSE comparison among 6 algorithms under different noise conditions

Fig. 12 Average RMSE of the entire track under different noise conditions

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