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基于强跟踪滤波器的MACA-MIE模型及跟踪算法

来源期刊:控制与决策2013年第1期

论文作者:周政 刘进忙

文章页码:100 - 104

关键词:机动目标跟踪;自适应常加速模型;改进输入估计;卡尔曼滤波;强跟踪滤波器;

摘    要:结合自适应常加速模型(ACA)、改进输入估计(MIE)和强跟踪滤波器,提出一种新的自适应目标跟踪模型和算法.该算法通过扩展ACA模型状态矢量和改进状态噪声协方差调整方法,利用MIE和强跟踪滤波器,实现了机动加速度方差和状态预测协方差依据残差信息的实时完全自适应调整,在缺乏目标加速度先验知识的情况下,能够实时高精度跟踪目标突变状态、弱机动和非机动状态.仿真实验表明,相比ACA模型和MIE,该算法具有更好的机动状态和非机动状态跟踪性能.

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基于强跟踪滤波器的MACA-MIE模型及跟踪算法

周政,刘进忙

空军工程大学防空反导学院

摘 要:结合自适应常加速模型(ACA)、改进输入估计(MIE)和强跟踪滤波器,提出一种新的自适应目标跟踪模型和算法.该算法通过扩展ACA模型状态矢量和改进状态噪声协方差调整方法,利用MIE和强跟踪滤波器,实现了机动加速度方差和状态预测协方差依据残差信息的实时完全自适应调整,在缺乏目标加速度先验知识的情况下,能够实时高精度跟踪目标突变状态、弱机动和非机动状态.仿真实验表明,相比ACA模型和MIE,该算法具有更好的机动状态和非机动状态跟踪性能.

关键词:机动目标跟踪;自适应常加速模型;改进输入估计;卡尔曼滤波;强跟踪滤波器;

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