检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:高娜[1]
出 处:《西安铁路职业技术学院学报》2012年第2期39-44,共6页Journal of Xi’an Railway Vocational & Technical Institute
摘 要:针对当前机动目标估计模型中存在的问题,在分析目标运动特点的基础上,提出了一种基于跟踪-微分器的新机动目标估计模型。该估计模型具有典型的单模型结构,但具有多模型方法的强适应性,能够适应于目标的各种机动行为模式,与扩展卡尔曼滤波算法结合,能够在动态过程完全未知的情况下估计出目标运动参数。仿真结果表明具有跟踪-微分器结构的估计模型具有很强的适应性,且能够获得满意的估计精度。In order to solve the problems of maneuvering target estimation model, a new maneuvering target estimation model based on trackingdifferentiator(TD) is proposed based on the analysis of the characteristics of target motion. The estimation mode is with the form of single model, but with strong adaptability of multiple models. It is applicable to all kinds of target maneuvering modes. By combining this model with extension kalman filter, the movement parameters can be obtained even though the dynamics of the maneuvering target is unknown. Simulation results show that the new estimation model with TD is with strong adaptability and can obtain satisfying estimation precise
关 键 词:机动目标 估计模型 跟踪-微分器 扩展卡尔曼滤波
分 类 号:TN95[电子电信—信号与信息处理]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:3.147.78.141