基于指数加权的改进衰减记忆自适应滤波算法

• 作者: 丁达理 井会锁 蔡佳 赖志平 黄长强
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 目标跟踪 卡尔曼滤波 衰减记忆 自适应衰减因子 指数加权 交互式多模型
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: V271.4|TN953
• 语种: 中文

摘要

体系对抗条件下预警机作用日益突出,但是我方离其距离远,量测数据不准确,对其跟踪困难,针对这个问题提出了一种基于指数加权的改进衰减记忆自适应滤波算法.标准卡尔曼滤波由于模型不准确会造成滤波发散,传统衰减记忆滤波在解决此问题的同时由于其衰减因子为常值会造成目标跟踪精度不足,为此设计了一个指数型的衰减因子对传统算法进行改进,该衰减因子能够自适应计算,并将改进后的方法应用于交互式多模型算法当中.仿真结果表明,该算法可以对预警机目标进行有效跟踪,且与标准卡尔曼滤波和常值衰减因子滤波对比发现,该算法估计误差明显减小,跟踪精度显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄长强	空军工程大学航空航天工程学院	126	698	13.0	17.0
2	丁达理	空军工程大学航空航天工程学院	41	189	6.0	11.0
3	蔡佳	空军工程大学航空航天工程学院	9	52	4.0	7.0
4	井会锁		3	13	1.0	3.0