本文選題：機動目標跟蹤 + 交互式多模型�。� 參考：《火力與指揮控制》2017年03期

【摘要】：針對當前統(tǒng)計模型對弱機動或非機動目標跟蹤效果不理想等問題,提出了一種修正當前統(tǒng)計模型與勻速模型的自適應交互式多模型算法,可在線修正當前統(tǒng)計模型的加速度極限值,調整過程噪聲方差,提高了當前統(tǒng)計模型的自適應性。同時,通過在常規(guī)勻速模型中引入機動檢測機制,抑制了常規(guī)勻速模型對機動目標跟蹤的濾波發(fā)散,通過引入強跟蹤算法,增強了模型對目標突發(fā)機動的自適應跟蹤能力。仿真結果表明,該算法充分發(fā)揮了當前統(tǒng)計模型和交互式多模型算法的優(yōu)勢,對強機動和弱機動目標都具有很好的效果。
[Abstract]:In order to solve the problem that the current statistical model is not effective in tracking weak maneuvering or non-maneuvering targets, an adaptive interactive multi-model algorithm is proposed to modify the current statistical model and uniform velocity model. The acceleration limit value of the current statistical model can be corrected online and the process noise variance can be adjusted to improve the self-adaptability of the current statistical model. At the same time, by introducing the maneuvering detection mechanism into the conventional uniform velocity model, the filtering divergence of the conventional uniform velocity model for maneuvering target tracking is restrained, and the adaptive tracking ability of the model to the sudden maneuvering of the target is enhanced by introducing the strong tracking algorithm. Simulation results show that the algorithm makes full use of the advantages of the current statistical model and interactive multi-model algorithm, and has a good effect on both strong maneuvering and weak maneuvering targets.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學電子信息學院;北方自動控制技術研究所;西北機電工程研究所;
【基金】：軍隊“十二五”專項預研基金資助項目(40404060102)
【分類號】：TN713

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本文編號：1779709