基于当前统计模型的水下目标自适应跟踪算法

• 作者: 张晴月 蒋志迪
• 来源期刊: 移动通信
• 学科: 工学
• 关键词: 水下目标跟踪 当前统计模型 卡尔曼滤波 自适应跟踪法
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 设计与实现
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TN953
• 字数: 4643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1010.2017.07.016

摘要

为实现水下机动目标的精确跟踪,提出了一种基于当前统计模型的水下目标自适应跟踪算法.该算法引入当前统计模型作为模型基础,并结合卡尔曼滤波算法,通过自适应调整滤波增益,对目标当前状态进行实时估计,较为准确地反映水下目标实际机动特性,解决了传统卡尔曼滤波算法不能有效跟踪水下目标转弯、变速等复杂机动情况的问题.仿真结果表明,在6000 m×5000 m×3000 m的水下三维空间内,算法跟踪效果较好,有效实现了对水下机动目标的精确跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋志迪		31	110	7.0	8.0
2	张晴月		5	10	2.0	2.0