【摘 要】
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为解决中心群跟踪(CGT)算法中由于群机动造成的量测丢失、估计误差增大的问题,提出了一种基于自适应关联波门的机动群目标跟踪算法。首先将CGT算法与IMM算法结合,并利用最新
【机 构】
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国防科技大学电子对抗学院; 电子对抗信息处理实验室; 中国人民解放军66026部队;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671453);安徽省自然科学基金(1608085MF123)~~
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为解决中心群跟踪(CGT)算法中由于群机动造成的量测丢失、估计误差增大的问题,提出了一种基于自适应关联波门的机动群目标跟踪算法。首先将CGT算法与IMM算法结合,并利用最新量测信息对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时修正。其次,设计了一种用于整体机动和分离机动的自适应关联波门,根据机动时刻模型的新息协方差对其进行自适应调整,确保量测点迹进入波门。仿真结果表明,本文算法一方面减小了传统固定转移概率矩阵带来的估计误差,将优势模型的平均概率由0.58增加到了0.7;另一方面,本文设计的自适应关联波门有效解决了目标机动带来的有效量测减少的问题,相比于传统波门,目标丢失率减少了30%,具备工程实用性。
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