多级修正的高机动Jerk模型研究

• 作者: 雷明 韩崇昭
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 高机动Jerk模型 当前统计模型 Taylor级数展开 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 138-141
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2006.02.004

摘要

基于Jerk 模型及当前统计模型,提出了一种多级修正的高机动Jerk 模型(MJerk).在假设机动加速度变化率(即加加速度)为非0均值指数相关随机过程的条件下,通过对Jerk 模型状态分量作Taylor级数展开,得到了各状态分量的Jerk修正方程,使得机动加加速度对系统各状态分量的作用得到反映,减小了模型误差.Monte Carlo 数值仿真表明,在进行高机动目标跟踪时,MJerk模型的均方根误差比Jerk模型的约减小了20%,而二者的计算量相当.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩崇昭	西安交通大学电子与信息工程学院	349	5634	35.0	59.0
2	雷明	西安交通大学电子与信息工程学院	9	146	6.0	9.0