基于改进 Singer 模型的机动目标跟踪方法

• 作者: 张燕 李云鹏 柳超
• 来源期刊: 火控雷达技术
• 学科: 工学
• 关键词: Singer 模型 自适应渐消 机动目标 跟踪
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 37-40,50
• 页数: 5页
• 分类号: TN911
• 字数: 2668字
• 语种: 中文

摘要

Singer 模型使用标准卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪，当系统模型不准确或噪声统计特性不确定时，容易引起滤波发散或跟踪精度下降等问题。针对这种情况，本文提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波的 Singer 模型算法(AKF Singer)，通过引入渐消因子来抑制滤波器的记忆长度，自适应的调整新息权重和滤波器增益，从而避免发散。仿真结果表明，本文所提算法能够有效抑制滤波发散，相比于传统 Singer 模型，具有更好的跟踪稳定性和更高的跟踪精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕	中国电子科技集团公司第二十九研究所	18	25	3.0	4.0
2	李云鹏		8	12	2.0	3.0