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机构地区:[1]空军雷达学院研究生管理大队,武汉430019 [2]空军雷达学院三系,武汉430019
出 处:《空军雷达学院学报》2011年第2期113-116,共4页Journal of Air Force Radar Academy
摘 要:针对"当前"统计(CS)模型的跟踪性能依赖于模型先验参数的问题,提出了一种自适应"当前"统计(ACS)模型.该模型利用新息向量表征目标的机动情况,采用其指数型调整函数自适应调整模型参数和滤波增益,提高了机动模型和目标运动形式的匹配程度,并修正了机动加速度均值,使之适合于一般运动形式.仿真结果表明:与CS模型、改进"当前"统计(MCS)模型比较,应用该模型对机动目标的跟踪误差分别减小了11.36%、15.64%.In view of the problem that the tracking performance of current statistical (CS) model is dependent on the prior parameters of the model, this paper put forwards an adaptive CS model (ACS), where the maneuvering situation of targets is characterized by the innovation vectors, the model parameters and filtering gain is adjusted adaptively by using the exponential adjustment function, improving the matching degree of maneuvering model with movement of target and modifying the mean value of maneuvering acceleration, which can be suitable for the general modes of motion. Simulation results show that applying the proposed model can decrease the tracking error by 11.36% and 15.64%, respectively, compared with the CS and MCS models.
分 类 号:TN957[电子电信—信号与信息处理]
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