基于强跟踪滤波器的MACA-MIE模型及跟踪算法

摘要：

结合自适应常加速模型(ACA)、改进输入估计(MIE)和强跟踪滤波器,提出一种新的自适应目标跟踪模型和算法.该算法通过扩展 ACA 模型状态矢量和改进状态噪声协方差调整方法,利用 MIE 和强跟踪滤波器,实现了机动加速度方差和状态预测协方差依据残差信息的实时完全自适应调整,在缺乏目标加速度先验知识的情况下,能够实时高精度跟踪目标突变状态、弱机动和非机动状态.仿真实验表明,相比 ACA 模型和 MIE,该算法具有更好的机动状态和非机动状态跟踪性能.

关键词：机动目标跟踪、自适应常加速模型、改进输入估计、卡尔曼滤波、强跟踪滤波器

分类号：TN953

在线出版日期：2013-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：100-104