【摘 要】
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为了实现雷达对高动态目标距离和速度的精密跟踪测量，引入衰减记忆卡尔曼滤波（MAKF）算法，并提出一种集判断发散和抑制发散于一体的衰减记忆因子确定方法．该方法通过增加观测量在状
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为了实现雷达对高动态目标距离和速度的精密跟踪测量，引入衰减记忆卡尔曼滤波（MAKF）算法，并提出一种集判断发散和抑制发散于一体的衰减记忆因子确定方法．该方法通过增加观测量在状态估计中的权重，大幅降低加速度引起的距离、速度跟踪偏差，从而有效地抑制标准卡尔曼滤波（KF）算法在跟踪高动态目标过程中产生的滤波发散现象．仿真结果表明，在低动态下，该算法的性能与标准KF算法接近，但在高动态下，该算法状态估计的系统偏差和随机误差相对标准KF算法均有明显改善；同时，该算法可以有效地抑制标准KF算法在一般加速运动下的滤波发
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