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为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法(CAF)跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷,通过分析研究CAF算法,采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性,考虑风速和加速度估计均值的影响,对机动加速度与方差自适应关系修正,自适应补偿过程噪声协方差矩阵,提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够准确描述目标的各种机动情况,具有良好的跟踪性能和实际应用价值。 相似文献
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提出了一种实时的机动目标多模型跟踪算法。该算法包含两个并行的Kalman滤波器,分别为匀速Kalman滤波器和匀加速Kalman滤波器。定义了“滤波运动模型偏离度”作为模型切换的判据,在线实现了两个Kalman滤波器的自动切换,使总输出结果最大程度的符合实际运动模型。通过可调过程噪声的自适应方法,抑制了滤波发散,避免了在模型切换时误差跳变过大。仿真测试结果表明,该算法跟踪精度高,计算量小,因此适合在自行高炮的目标跟踪中使用。 相似文献
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对于机动目标跟踪问题,由于目标机动能力的增强,需建立大量模型来逼近真实模式,使建立的目标模型与目标的实际运动适配,但这使计算量增大,而且性能不一定能提高.针对这个问题,将两阶段卡尔曼滤波器与一般的交互式多模型算法相结合,设计了一种自适应交互式多模型算法.该算法采用两阶段卡尔曼估计器估计目标的加速度,然后将其反馈到由多个不同参数构成子滤波器的交互式多模型滤波算法中进行交互式多模型滤波.与自适应半交互式多模型算法进行对比的仿真验证了该算法有效地减少了子滤波器的数量,同时在一定程度上也提高了跟踪的精度. 相似文献
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一种改进的机动目标“当前”统计模型的描述 总被引:7,自引:0,他引:7
讨论了机动目标加速度的“当前”统计模型问题。推导出基于修正瑞利分布的机动目标加速度的“当前”统计模型的适用范围。提出一种改进的机动目标加速度的“当前”统计模型描述。仿真结果表明,基于本文提出的机动目标加速度“当前”统计模型建立的机动目标自适应跟踪算法,其跟踪精度更佳。 相似文献