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改进的“当前”统计模型自适应跟踪算法 被引量:6
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作者 刘玉磊 冯新喜 +1 位作者 叶杨 王莹凯 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第22期6464-6469,共6页
针对"当前"统计模型算法及其改进的算法对弱机动目标存在较大跟踪误差,同时对机动加速度极限值有依赖的缺陷。在分析传统"当前"统计模型适用范围的基础上,提出了一种改进的"当前"统计模型自适应算法。用... 针对"当前"统计模型算法及其改进的算法对弱机动目标存在较大跟踪误差,同时对机动加速度极限值有依赖的缺陷。在分析传统"当前"统计模型适用范围的基础上,提出了一种改进的"当前"统计模型自适应算法。用截断正态分布来弥补修正瑞利分布的缺陷;同时在此基础上通过预测残差向量定义调整因子对模型中各参数进行自适应调整,提高了机动模型和目标运动形式的匹配程度;并对加速度均值进行了修正,使之适合于一般运动形式。最后对算法进行了仿真实验分析。结果表明,提出的模型(ACS)较经典模型(CS)及其相关改进模型(MCS)不仅弥补了对弱机动目标的跟踪的不足,对强机动目标的跟踪精度也有较大程度的提高。 展开更多
关键词 “当前”统计模型 机动目标跟踪 截断正态分布 预测残差向量
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