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摘要:
针对“当前”统计模型中预先设置机动频率和加速度极限值造成对目标跟踪精度不高的问题,提出一种新的参数自适应算法.该算法利用目标前后2个时刻的加速度均值代替“当前”统计模型中只利用前一时刻的加速度值作为当前时刻的加速度均值,推导出了机动频率自适应,再利用加速度方差与加速度变化量之间存在的正比线性关系,推导出了加速度方差自适应,避免了由于参数设置不合理而造成的跟踪误差.理论分析和仿真结果表明,改进算法有效提高了目标跟踪精度,仿真结果验证了改进算法的有效性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 机动目标跟踪中一种改进的自适应卡尔曼滤波算法
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 目标跟踪 “当前”统计模型 机动频率自适应 加速度方差自适应
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 通信与电子
研究方向 页码范围 31-36
页数 6页 分类号 TN957
字数 4290字 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.2015.01.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李颖 91 388 11.0 16.0
2 骆荣剑 8 45 3.0 6.0
3 钱广华 8 45 3.0 6.0
4 魏祥 2 29 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(7)
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
“当前”统计模型
机动频率自适应
加速度方差自适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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