| 基于STF的\"当前\"统计模型及自适应跟踪算法 |
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| 作者姓名： | 范小军 刘锋 秦勇 张军 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083 |
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| 摘 要： | 在"当前"统计模型(CS)的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-CS.该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,同时保留了"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点.仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和"当前"统计模型算法相当;在跟踪突发机动目标时,本文算法的误差明显小于"当前"统计模型及自适应算法.
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| 关 键 词： | 机动目标跟踪 当前统计模型 强跟踪滤波器 卡尔曼滤波 |
| 文章编号： | 0372-2112（2006）06-0981-04 |
| 收稿时间： | 2005-05-24 |
| 修稿时间： | 2005-05-242005-11-18 |
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