本文選題：機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤 + 交互式多模型�。� 參考：《火力與指揮控制》2017年03期

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型對(duì)弱機(jī)動(dòng)或非機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤效果不理想等問(wèn)題,提出了一種修正當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型與勻速模型的自適應(yīng)交互式多模型算法,可在線(xiàn)修正當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型的加速度極限值,調(diào)整過(guò)程噪聲方差,提高了當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型的自適應(yīng)性。同時(shí),通過(guò)在常規(guī)勻速模型中引入機(jī)動(dòng)檢測(cè)機(jī)制,抑制了常規(guī)勻速模型對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的濾波發(fā)散,通過(guò)引入強(qiáng)跟蹤算法,增強(qiáng)了模型對(duì)目標(biāo)突發(fā)機(jī)動(dòng)的自適應(yīng)跟蹤能力。仿真結(jié)果表明,該算法充分發(fā)揮了當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型和交互式多模型算法的優(yōu)勢(shì),對(duì)強(qiáng)機(jī)動(dòng)和弱機(jī)動(dòng)目標(biāo)都具有很好的效果。
[Abstract]:In order to solve the problem that the current statistical model is not effective in tracking weak maneuvering or non-maneuvering targets, an adaptive interactive multi-model algorithm is proposed to modify the current statistical model and uniform velocity model. The acceleration limit value of the current statistical model can be corrected online and the process noise variance can be adjusted to improve the self-adaptability of the current statistical model. At the same time, by introducing the maneuvering detection mechanism into the conventional uniform velocity model, the filtering divergence of the conventional uniform velocity model for maneuvering target tracking is restrained, and the adaptive tracking ability of the model to the sudden maneuvering of the target is enhanced by introducing the strong tracking algorithm. Simulation results show that the algorithm makes full use of the advantages of the current statistical model and interactive multi-model algorithm, and has a good effect on both strong maneuvering and weak maneuvering targets.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;北方自動(dòng)控制技術(shù)研究所;西北機(jī)電工程研究所;
【基金】：軍隊(duì)“十二五”專(zhuān)項(xiàng)預(yù)研基金資助項(xiàng)目(40404060102)
【分類(lèi)號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：1779709