基于截断正态概率模型的模糊自适应跟踪算法

当前统计模型和截断正态概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。