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A non-Bayesian segmenting tracker for highly maneuvering targets

机译：非贝叶斯分段跟踪器，用于高度机动目标

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The segmenting track identifier (STI) is introduced as a new methodology for tracking highly maneuvering targets. This nonBayesian approach dynamically partitions a target track into a sequence of track segments, making hard estimates of when the target's maneuvering mode transitions occur, and then estimates the parameters of the target model for each segment. STI is compared with two variable structures interacting multiple model (VS-IMM) algorithms through simulations, where it is shown to have a three fold performance advantage in median absolute turn rate estimation errors, as well as better position estimation for very highly maneuvering targets. STI is also shown to outperform a Rauch-Tung-Striebel (RTS) fixed-interval smoother when estimates are retrospectively derived, and STI accurately characterize the temporal pattern of maneuvers.
机译：引入分段轨迹标识符（STI）作为跟踪高度机动目标的新方法。这种非贝叶斯方法将目标轨道动态划分为一系列轨道段，对目标的操纵模式转换何时发生进行硬估算，然后为每个分段估算目标模型的参数。通过仿真将STI与两个可变结构相互作用的多模型（VS-IMM）算法进行了比较，结果表明，在中位数绝对转弯速率估计误差中，STI具有三倍的性能优势，并且在机动性极高的目标上具有更好的位置估计。追溯得出估计值时，STI还表现出优于Rauch-Tung-Striebel（RTS）固定间隔平滑器，并且STI准确地表征了操纵的时间模式。

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