基于STF的“当前”统计模型及自适应跟踪算法

被引:46
作者
范小军
刘锋
秦勇
张军
机构
[1] 北京航空航天大学电子信息工程学院
关键词
机动目标跟踪; 当前统计模型; 强跟踪滤波器; 卡尔曼滤波;
D O I
暂无
中图分类号
TN953 [雷达跟踪系统];
学科分类号
080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;
摘要
在“当前”统计模型(CS)的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-CS.该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,同时保留了“当前”统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点.仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和“当前”统计模型算法相当;在跟踪突发机动目标时,本文算法的误差明显小于“当前”统计模型及自适应算法.
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