【摘 要】
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鉴于过程噪声在卡尔曼滤波器中的重要作用,本文给出一种自适应调整过程噪声方差的新方法。此方法不需要目标机动的先验知识,而是考虑"新息"平方和的数学期望值,构造一个可自
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鉴于过程噪声在卡尔曼滤波器中的重要作用,本文给出一种自适应调整过程噪声方差的新方法。此方法不需要目标机动的先验知识,而是考虑"新息"平方和的数学期望值,构造一个可自适应调整的缩放因子。在目标未发生机动时因子值较小,当目标发生机动时因子值迅速增大,从而增大系统的过程噪声方差。结合协方差匹配自适应滤波算法的思想,本文提出一种新的机动目标跟踪算法。通过蒙特卡洛仿真,同IMM算法进行比较,结果表明,新算法在目标发生机动时具有更好的性能。
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