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Maneuvering target tracking using retrospective-cost input estimation

机译:使用追溯成本输入估计的机动目标跟踪

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摘要

This paper uses a Kalman filter with retrospective cost-based input estimation (KF/RCIE) to track maneuvering targets with unknown acceleration. Unlike conventional tracking methods that model the acceleration as a random process, KF/RCIE views the unknown acceleration as a deterministic unknown signal. Retrospective cost optimization is then used to estimate the unknown acceleration. Numerical examples and laboratory experiments illustrate the effectiveness of this approach with comparison to conventional tracking methods.
机译:本文使用具有回顾性基于成本的输入估计(KF / RCIE)的卡尔曼滤波器来跟踪具有未知加速度的机动目标。与将加速度建模为随机过程的传统跟踪方法不同,KF / RCIE将未知加速度视为确定性未知信号。然后使用追溯成本优化来估计未知加速度。数值实例和实验室实验证明了该方法与传统跟踪方法相比的有效性。

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