基于STF的"当前"统计模型及自适应跟踪算法

• 作者: 刘锋 张军 秦勇 范小军
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 当前统计模型 强跟踪滤波器 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 981-984
• 页数: 4页
• 分类号: TN953
• 字数: 3749字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2006.06.002

摘要

在"当前"统计模型(CS)的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-CS.该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,同时保留了"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点.仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和"当前"统计模型算法相当;在跟踪突发机动目标时,本文算法的误差明显小于"当前"统计模型及自适应算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	北京航空航天大学电子信息工程学院	187	1353	20.0	28.0
2	范小军	北京航空航天大学电子信息工程学院	3	104	3.0	3.0
3	刘锋	北京航空航天大学电子信息工程学院	35	433	8.0	20.0
4	秦勇	北京航空航天大学电子信息工程学院	12	190	6.0	12.0