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1.
当前统计模型和截断正态慨率模型都需要预先设计目标最大机动加速度,不能适应各种机动情况.在截断正态概率加速度模型的基础上,提出了一种基于截断正态概率模型的模糊自适应算法.该算法使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,自适应各种机动情况.仿真结果表明,该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于"当前"统计模型和截断正态概率模型的跟踪算法. 相似文献
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一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法 总被引:5,自引:0,他引:5
在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。 相似文献
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为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。 相似文献
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基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法.在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力.仿真结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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“当前”统计模型机动目标跟踪的改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对“当前”统计模型最大加速度取固定值,对加速度较小的非机动及弱机动目标的跟踪精度不高的弱点,提出了一种新的跟踪算法。新算法中根据当前加速度的大小给出前最大加速度并为尽快响应目标机动采用状态噪声方差补偿方法,因此能够根据机动特性自适应调整当前最大加速度的值,自适应调整系统方差,实现了对机动目标的更为精确的跟踪。 相似文献
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"当前"统计模型作为一种先进的时间相关模型,在跟踪机动目标的时候,具有着很好的跟踪效果,但是当目标的机动较弱时,该模型的效果变差。通过对该模型进行分析得知,在该模型中由于机动加速度的最大值不能自适应地调整,导致低机动时系统过程噪声较大,因此在跟踪低机动目标时跟踪效果不太理想。为了克服这一缺点,给出了一种可行的采用模糊自适应调整"当前"模型最大加速度的方法,对模型的最大加速度进行自适应调整。通过仿真结果可知,与标准的"当前"统计算法相比具有更好的跟踪效果。 相似文献
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针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计模型的基础上,利用实时机动加速度前二个机动加速度的变化情况与方差的关系,提出了一析的自适应滤波算法。大量仿真结果表明,这种改进的自适应滤波算法在跟踪机动目标特别是强机动目标时,具有良好的跟踪性能。 相似文献