基于改进当前统计模型的容积卡尔曼滤波算法

• 作者: 刘国情 王悦 袁俊泉 郑岱堃
• 来源期刊: 空军预警学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 当前统计模型 加速度极大值自适应 机动频率自适应 容积卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息、情报与通信
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: TN957
• 字数: 4881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2018.01.011

摘要

针对当前统计模型存在机动加速度极大值和机动频率难以确定、影响机动目标跟踪性能的问题,首先利用滤波新息的特性,自适应调整了加速度极大值;然后利用当前统计模型中加速度的非零均值时间相关模型,推导了一种自适应机动频率表达式;最后给出了基于改进当前统计模型的容积卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,与标准的当前统计模型相比,本文改进算法对机动目标具有更好的跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁俊泉		29	69	5.0	6.0
2	郑岱堃		13	40	4.0	5.0
3	刘国情		4	6	2.0	2.0
4	王悦		8	10	2.0	2.0