基于改进当前统计模型的自适应无源跟踪算法

• 作者: 叶广强 张卓然 赵晓林
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 无源跟踪 当前统计模型 机动目标 自适应 修正系数 模糊控制
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 124-130
• 页数: 7页
• 分类号: TP971
• 字数: 5883字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1505-0149

摘要

针对无源跟踪中,标准当前统计模型无法自适应调整加速度极限值的缺点,设计了一种修正系数来通过机动目标的当前加速度自适应调整模型的加速度极限值,同时利用模糊控制的方法对修正系数的取值进行实时调整,实现了对当前统计模型的改进.最后结合容积卡尔曼滤波算法构造基于改进当前统计模型的自适应无源跟踪算法.仿真结果表明,相比基于标准当前统计模型的自适应跟踪算法,新算法对非机动目标、弱机动目标以及强机动目标都有更好的跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵晓林	空军工程大学航空航天工程学院	32	125	6.0	8.0
2	叶广强	空军工程大学航空航天工程学院	19	109	7.0	9.0
3	张卓然	空军工程大学航空航天工程学院	5	32	3.0	5.0