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在当前模型算法中,自相关时间常数的选取,直接关系到目标跟踪的质量.然而,在实际的跟踪过程中,很难预先确定一个较精确的自相关时间常数.针对这个问题,本文提出了一种结合多模型的当前模型的机动目标跟踪算法.该算法首先设置多个不同的自相关时间常数的当前模型,然后对这些模型得出的跟踪结果进行概率加权,从而使当前模型能够自适应地跟踪不同环境的机动目标.最后本文给出了仿真分析.