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摘要:
针对“当前”统计模型算法跟踪弱机动目标时存在较大跟踪误差,同时对机动加速度极限值存在依赖的缺陷,在分析传统“当前”统计模型适用范围的基础上,提出一种改进的“当前”统计模型自适应跟踪算法.算法首先通过泰勒级数展开和忽略高阶项的方法得到模型加速度极值和均值的修正结果,使算法能更好地描述强机动和弱机动2种情况下目标的机动特征.之后,通过引入强跟踪滤波器,进一步增强模型对目标突发机动的自适应跟踪能力.最后,针对具有周期性运动特征的跳跃巡航目标,与IMM,CS算法仿真比对,验证了算法的可行性和合理性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种改进的当前统计模型自适应跟踪算法
来源期刊 现代防御技术 学科 工学
关键词 CS模型 目标跟踪 强跟踪滤波 加速度修正 机动频率
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 空天防御体系与武器
研究方向 页码范围 34-39
页数 6页 分类号 TN820.4|TP301.6
字数 3741字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-086x.2016.05.006
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 王博 空军工程大学防空反导学院 49 202 8.0 13.0
2 贺正洪 空军工程大学防空反导学院 41 233 9.0 12.0
3 周政 空军工程大学防空反导学院 20 119 6.0 10.0
4 赵敏 空军工程大学防空反导学院 11 20 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
CS模型
目标跟踪
强跟踪滤波
加速度修正
机动频率
研究起点
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现代防御技术
双月刊
1009-086X
11-3019/TJ
大16开
北京142信箱30分箱
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1973
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