火控雷达技术
火控雷達技術
화공뢰체기술
FIRE CONTROL RADAR TECHNOLOGY
2008年
4期
19-22,37
,共5页
最小二乘%自适应Kalman滤波%机动检测%当前统计模型
最小二乘%自適應Kalman濾波%機動檢測%噹前統計模型
최소이승%자괄응Kalman려파%궤동검측%당전통계모형
"当前统计模型"滤波算法中采用上一帧的加速度来预测当前时刻的目标位置,当目标做变加速度运动时,预测值不能反应本帧的加速度变化,目标跟踪精度难以保证.针对这个问题,本文提出了一种最小二乘和Kalman的联合滤波算法,在自适应Kalman滤波前,采用最小二乘算法对当前数据进行拟合,用拟合的位置、速度和加速度作为目标的预测位置送入Kalman滤波器进行滤波处理,克服了"当前统计模型"滤波中存在的问题,提高了跟踪精度.
"噹前統計模型"濾波算法中採用上一幀的加速度來預測噹前時刻的目標位置,噹目標做變加速度運動時,預測值不能反應本幀的加速度變化,目標跟蹤精度難以保證.針對這箇問題,本文提齣瞭一種最小二乘和Kalman的聯閤濾波算法,在自適應Kalman濾波前,採用最小二乘算法對噹前數據進行擬閤,用擬閤的位置、速度和加速度作為目標的預測位置送入Kalman濾波器進行濾波處理,剋服瞭"噹前統計模型"濾波中存在的問題,提高瞭跟蹤精度.
"당전통계모형"려파산법중채용상일정적가속도래예측당전시각적목표위치,당목표주변가속도운동시,예측치불능반응본정적가속도변화,목표근종정도난이보증.침대저개문제,본문제출료일충최소이승화Kalman적연합려파산법,재자괄응Kalman려파전,채용최소이승산법대당전수거진행의합,용의합적위치、속도화가속도작위목표적예측위치송입Kalman려파기진행려파처리,극복료"당전통계모형"려파중존재적문제,제고료근종정도.
