基于当前统计模型的自适应强跟踪算法

由于模型参数不能自适应调整和卡尔曼滤波器固有的特点,传统的当前统计模型算法跟踪突发强机动目标时性能显著下降。本文通过采用机动检测方法并借鉴强跟踪滤波器的思想,提出了一种改进的自适应强跟踪算法。利用量测残差的统计距离将目标机动划分为不同的状态,相应调整模型参数和滤波器增益,提高机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力并保持对一般机动目标良好的跟踪性能。