改进的当前统计模型及自适应跟踪算法

• 作者: 吴瑛 房晓颖 隋红波
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 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 自适应滤波
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 202-205,214
• 页数: 5页
• 分类号: TN953
• 字数: 3016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2008.03.010

摘要

对于机动目标跟踪问题,在当前统计(CS)模型的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法.通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力,同时针对模型对目标加速度极限值的依赖性这一缺点,引入一种利用位置估计值与加速度的函数关系自适应调整加速度方差的方法,提高了对弱机动和非机动目标的跟踪能力.仿真结果表明,该算法与标准的当前统计模型滤波算法相比具有较高的跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴瑛	信息工程大学信息工程学院	94	574	12.0	20.0
2	房晓颖	信息工程大学信息工程学院	2	19	1.0	2.0
3	隋红波	信息工程大学信息工程学院	3	26	2.0	3.0