【摘 要】
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针对交互式多模型算法（Interacting Multiple Model,IMM ）在机动目标跟踪时,因模型不准确导致的滤波误差增大问题,提出了基于消隐记忆平方根容积卡尔曼滤波（Memory Attenuation
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针对交互式多模型算法（Interacting Multiple Model,IMM ）在机动目标跟踪时,因模型不准确导致的滤波误差增大问题,提出了基于消隐记忆平方根容积卡尔曼滤波（Memory Attenuation Square Root Kalman Filter,MASCKF）的交互式多模型算法（IMM-MASCKF） .该算法在模型滤波中引入消隐记忆滤波理论,通过消隐记忆因子增大新息在滤波中的比重,改善了滤波器对目标机动的动态性能,提高了滤波精度.仿真结果表明,该算法可以实现对机动目标的有效跟踪,
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