【摘 要】
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本文介绍一种新的批递归估计器用杂波中的纯方位量测跟踪机动目标（即，低信噪比（SNR）目标）。标准的递归估计器跟广义卡尔曼滤波器（EKF）一样由于缺乏初始目标距离信息而造成粗劣收敛和
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本文介绍一种新的批递归估计器用杂波中的纯方位量测跟踪机动目标（即，低信噪比（SNR）目标）。标准的递归估计器跟广义卡尔曼滤波器（EKF）一样由于缺乏初始目标距离信息而造成粗劣收敛和不稳定状态。另一方面，批估计器不可以处理目标机动。为了纠正这些缺陷，本文用概率数据互联将批最大拟然－概率数据互联估计器（ML－PDA）同递归交互多模型（IMM）估计器组合，在有杂波的条件下产生较好的航迹初值和航迹保持结果，还论证，批递归估计器可以用于基于目标状态估计的自适应已舰机动决策，以提高目标的可观测性，跟踪地对有8dB信噪
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