【摘 要】
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传统的最大熵模糊概率数据关联滤波器（MEF-PDAF）算法用于水下杂波环境下单站纯方位目标跟踪存在对系统模型变化鲁棒性差、跟踪机动目标能力低的问题;为了解决这些问题,对MEF-PD
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,中国科学院大学,沈阳理工大学信息科学与工程学院
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传统的最大熵模糊概率数据关联滤波器（MEF-PDAF）算法用于水下杂波环境下单站纯方位目标跟踪存在对系统模型变化鲁棒性差、跟踪机动目标能力低的问题;为了解决这些问题,对MEF-PDAF算法进行了改进,提出了强跟踪MEF-PDAF（STMEF-PDAF）算法;与强跟踪滤波器（STF）算法类似,ST-MEF-PDAF算法通过引入渐消因子来实时调节增益矩阵,提高了算法的鲁棒性;进行了水下杂波环境下单观测站纯方位目标跟踪的仿真实验,ST-MEF-PDAF能够在500秒以内跟踪机动目标,而传统的MEF-PDAF算法
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