【摘 要】
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为提高Jerk模型在复杂环境下对机动目标的跟踪能力,减小计算较精确机动目标状态的高阶模型的负担,提出变尺度最小斜度无味粒子滤波(Scaled Minimal Skew Simplex Unscented P
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61401493)
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为提高Jerk模型在复杂环境下对机动目标的跟踪能力,减小计算较精确机动目标状态的高阶模型的负担,提出变尺度最小斜度无味粒子滤波(Scaled Minimal Skew Simplex Unscented Particle Filter,SMSS-UPF)算法。SMSS-UPF在轻量级计算中解决非线性空间高维数滤波精度低的问题,同时满足重要性分布与后验概率密度的高重合性,可改善对弱Jerk模型机动的跟踪能力。仿真结果表明,SMSS-UPF能自适应逼近不同强度的Jerk机动进行跟踪,减小系统噪声方差和测量噪声
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