基于改进“当前”统计的交互式多模型算法研究

发布时间：2019-03-05 10:07

【摘要】："当前"统计模型是较好的机动目标跟踪模型。为了更好地实现对机动目标的跟踪,针对该模型存在机动频率离线确定和加速度上限固定2个问题,利用卡尔曼滤波过程中的新息向量和其协方差的变化,对机动频率参数进行自适应调整;依据加速度增量与位置增量之间函数关系,构造调整因子对加速度上限进行自适应调整。进一步,通过交互式多模型算法,将"改进"的当前统计模型和匀速模型相结合,弥补单一模型的缺点,以其对更加复杂多变的目标运动实现有效地跟踪。
[Abstract]:The "Current" statistical model is a good maneuvering target tracking model. In order to better realize the tracking of the maneuvering target, the dynamic frequency off-line determination and the upper limit of the acceleration are fixed by using the change of the new interest vector and the covariance of the model. The self-adaptive adjustment of the upper limit of the acceleration is constructed according to the function relation between the acceleration increment and the position increment. Further, the current statistical model and the constant speed model of the "improve" are combined by the interactive multi-model algorithm to make up for the disadvantages of the single model, and the invention can effectively track the more complex and changeable target motion.
【作者单位】： 上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室;上海航天控制技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61004088,61374160) 上海航天科技创新基金(SAST201237)
【分类号】：TN713

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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