基于机动检测的参数自适应跟踪算法

摘要：

在机动目标跟踪中,传统当前统计模型卡尔曼滤波算法对弱/无机动目标跟踪精度不高,对突发机动跟踪精度显著下降,且跟踪性能受限于先验参数.针对上述问题,本文提出一种基于机动检测的参数自适应机动目标跟踪算法,算法利用新息的概率分布特性构建双阈值检测门限,依据检测结果进行参数自适应调整.首先,利用加速度预测误差方差信息,自适应调整机动频率、加速度方差,克服模型参数需先验设置的问题,同时提高算法对弱机动目标跟踪精度;其次,在检测到机动后引入渐消因子,使渐消因子的引入时机更合理,增强算法对机动的响应能力.两种典型机动场景下的仿真结果表明,与基于固定参数的当前统计模型的卡尔曼滤波算法相比,本文所提方法能够较好地适应加速度阶跃机动和转弯机动.

关键词：当前统计模型、自适应参数、机动检测、目标跟踪

所属期刊栏目：38

分类号：TN959.4

资助基金：国家自然科学基金31727901

在线出版日期：2022-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：367-374