【摘 要】
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传统卡尔曼滤波器依赖目标运动状态的数学模型,当目标运动数学模型不精确或不能够用线性状态空间模型描述时, 跟踪滤波会发散．作者提出一种基于灰色预测的跟踪卡尔曼滤波方法．
【机 构】
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杭州应用声学研究所; 武汉理工大学自动化学院;
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传统卡尔曼滤波器依赖目标运动状态的数学模型,当目标运动数学模型不精确或不能够用线性状态空间模型描述时, 跟踪滤波会发散．作者提出一种基于灰色预测的跟踪卡尔曼滤波方法．在卡尔曼滤波过程中,迭代所需的预测值不再依赖所建立的目标运动状态方程,而是用前几个时刻的估计值建立灰色微分方程来预测下一时刻的值,其预测精度高,滤波性能提高,特别在目标机动的时间内,跟踪滤波效果要好于传统方法．仿真结果表明,是一种可行的机动目标跟踪方法．
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