武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
武漢理工大學學報（交通科學與工程版）
무한리공대학학보（교통과학여공정판）
JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(TRANSPORTATION SCIENCE & ENGINEERING)
2011年
3期
448-452
,共5页
巴宏欣%何心怡%方正%李春芳
巴宏訢%何心怡%方正%李春芳
파굉흔%하심이%방정%리춘방
机动目标跟踪%"当前"统计模型%新息%加速度方差%自适应滤波
機動目標跟蹤%"噹前"統計模型%新息%加速度方差%自適應濾波
궤동목표근종%"당전"통계모형%신식%가속도방차%자괄응려파
针对"当前"统计模型自适应滤波算法跟踪非机动或弱机动目标时存在跟踪精度不高以及受目标机动加速度极限值先验设置的制约等问题,提出了一种方差自适应滤波算法,该方法利用新息与加速度变化量之间的关系,实现了加速度方差的实时估计和自适应调整,能更好地适应目标非机动和强机动的各种情况,避免了"当前"统计模型在目标非机动或弱机动时加速度方差过大而带来的跟踪精度不高的问题;同时也避免了对目标加速度的极限值设定.理论分析和仿真结果表明,相对于"当前"统计模型,无论是跟踪常速运动目标还是跟踪强机动目标,本算法都具有较高的跟踪精度.仿真结果验证了算法的有效性.
針對"噹前"統計模型自適應濾波算法跟蹤非機動或弱機動目標時存在跟蹤精度不高以及受目標機動加速度極限值先驗設置的製約等問題,提齣瞭一種方差自適應濾波算法,該方法利用新息與加速度變化量之間的關繫,實現瞭加速度方差的實時估計和自適應調整,能更好地適應目標非機動和彊機動的各種情況,避免瞭"噹前"統計模型在目標非機動或弱機動時加速度方差過大而帶來的跟蹤精度不高的問題;同時也避免瞭對目標加速度的極限值設定.理論分析和倣真結果錶明,相對于"噹前"統計模型,無論是跟蹤常速運動目標還是跟蹤彊機動目標,本算法都具有較高的跟蹤精度.倣真結果驗證瞭算法的有效性.
침대"당전"통계모형자괄응려파산법근종비궤동혹약궤동목표시존재근종정도불고이급수목표궤동가속도겁한치선험설치적제약등문제,제출료일충방차자괄응려파산법,해방법이용신식여가속도변화량지간적관계,실현료가속도방차적실시고계화자괄응조정,능경호지괄응목표비궤동화강궤동적각충정황,피면료"당전"통계모형재목표비궤동혹약궤동시가속도방차과대이대래적근종정도불고적문제;동시야피면료대목표가속도적겁한치설정.이론분석화방진결과표명,상대우"당전"통계모형,무론시근종상속운동목표환시근종강궤동목표,본산법도구유교고적근종정도.방진결과험증료산법적유효성.
