基于当前统计模型的自适应强跟踪算法

孙福明; 吴秀清; 祁凯

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基于当前统计模型的自适应强跟踪算法

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由于模型参数不能自适应调整和卡尔曼滤波器固有的特点,传统的当前统计模型算法跟踪突发强机动目标时性能显著下降.本文通过采用机动检测方法并借鉴强跟踪滤波器的思想,提出了一种改进的自适应强跟踪算法.利用量测残差的统计距离将目标机动划分为不同的状态,相应调整模型参数和滤波器增益,提高机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力并保持对一般机动目标良好的跟踪性能.

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来源
《数据采集与处理》 |2008年第2期|191-195|共5页
作者
孙福明; 吴秀清; 祁凯;
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作者单位

中国科学技术大学电子工程与信息科学系,合肥,230027;

中国科学技术大学电子工程与信息科学系,合肥,230027;

中国科学技术大学电子工程与信息科学系,合肥,230027;

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正文语种 chi
中图分类雷达跟踪系统;
关键词
机动目标; 机动模型; 当前统计模型; 强跟踪滤波器;

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