模型参数自适应的交互多模强跟踪算法

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.     

线性/非线性系统混合滤波

针对采用混合坐标系的跟踪系统,提出线性/非线性系统混合滤波方法(SRUKF-KF算法).该方法用SR-UKF估计系统状态空间模型中的非线性部分,用SR-KF估计其线性部分,提高了线性部分估计的精度和运算效率.仿真结果表明,该方法具有较强数值稳定性,较高估计精度和较好的实时性.