【摘要】：針對于機動目標的跟蹤問題,提出了一種基于交互式多模型的自適應去偏轉換卡爾曼濾波器。該算法利用交互多模型算法來完成不同跟蹤模型的相互切換;根據(jù)自適應去偏轉換測量卡爾曼濾波算法來推導跟蹤目標狀態(tài),同時自適應因子可以確保不正常測量時的魯棒性。與傳統(tǒng)的去偏轉換卡爾曼濾波算法對比,該算法可以很好地改善所獲量測信息在雷達被干擾時的目標跟蹤精度。仿真結果表明了算法的有效性和可行性,且跟蹤精度相對傳統(tǒng)的去偏轉換卡爾曼濾波算法減少9.38%的位置誤差。
[Abstract]:An adaptive depolarization converted Kalman filter based on interactive multi-model is proposed for maneuvering target tracking. The algorithm uses the interactive multi-model algorithm to complete the switching of different tracking models, and derives the tracking target state according to the adaptive de-polarization measurement Kalman filter algorithm, and the adaptive factor can ensure the robustness of the abnormal measurement. Compared with the traditional depolarization conversion Kalman filtering algorithm, this algorithm can improve the target tracking accuracy of the obtained measurement information when the radar is jammed. The simulation results show that the algorithm is effective and feasible, and the tracking accuracy is reduced by 9.38% compared with the traditional de-biased Kalman filter.
【作者單位】： 南京理工大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金(61473153) 航空科學基金(2016ZC59006) 江蘇省“六大人才高峰”項目(2015-XXRJ-006) 江蘇省研究生培養(yǎng)創(chuàng)新工程(KYLX16_0462)
【分類號】：TN713

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本文編號：2198783