用于跟踪机动目标的交互式加速度补偿算法

两级卡尔曼估计器研究针对在有随机偏差的情况下的状态估计,通过把目标加速度视为一偏差向量,用于对机动目标的跟踪。此时,目标加速度作为一个偏差,第一级估计器包含了一个常速机动模型,由其估计出目标位置和速度,而第二级估计器则估计目标加速度。当目标机动被检测出时,则该加速度估计用于修正第一级估计器中的估计。本文介绍的交互式加速度补偿算法(IAC)能克服对两级估计器明显机动检测的要求。此IAC算法被视为是一个具有两个加速度模型的两级估计器:零加速度的等速度模型和等加速度模型。交互式多模型算法(IMM)用于计算加速度估值,以补偿等速滤波器的估值。仿真结果表明,IAC算法的跟踪性能和IMM算法的性能相当,而计算量大约是IMM算法的50%。