【摘 要】
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Singer模型使用标准卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪，当系统模型不准确或噪声统计特性不确定时，容易引起滤波发散或跟踪精度下降等fq题。针对这种情况，本文提出了一种采用自适应
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十九研究所,中国人民解放军92853部队,空军航空大学
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Singer模型使用标准卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪，当系统模型不准确或噪声统计特性不确定时，容易引起滤波发散或跟踪精度下降等fq题。针对这种情况，本文提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波的Singer模型算法（AKFSinger），通过引入渐消因子来抑制滤波器的记忆长度，自适应的调整新息权重和滤波器增益，从而避免发散。仿真结果表明，本文所提算法能够有效抑制滤波发散，相比于传统Singer模型，具有更好的跟踪稳定性和更高的跟踪精度。
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