%0 Journal Article
%T 基于改进“当前”统计模型的非线性机动目标跟踪算法
%A 黄伟平
%A 徐毓
%A 王杰
%J 控制理论与应用
%D 2011
%R 10.7641/j.issn.1000-8152.2011.12.CCTA100668
%X “当前”统计模型算法对目标加速度极限值及机动频率的依赖性这一缺点,导致该算法在跟踪弱机动目标及高机动目标时,跟踪性能会明显恶化.本文在当前统计(CS)模型的基础上,通过加权一个以残差方差的迹为参数的活化函数,对加速度方差和机动频率进行自适应处理,实现了对“当前”统计模型的改进;同时,采用UKF(unscentedKalmanfilter)对非线性目标进行跟踪滤波,构造出基于改进“当前”统计模型的非线性机动目标跟踪算法,仿真结果表明,改进的“当前”统计模型不仅保留了“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,而且对弱机动目标跟踪也具有更优越的性能,大大扩大了机动跟踪范围.
%K 机动目标跟踪
%K 当前统计模型
%K 活化函数
%K UKF
%U http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=CCTA100668&flag=1