【摘 要】
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针对自适应卡尔曼滤波算法中＂当前＂统计模型需要预先设置机动频率和加速度极限值,不合理的设置将造成目标跟踪误差加大的情况,首先对机动频率进行调整,提出了新的自适应卡尔曼
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针对自适应卡尔曼滤波算法中＂当前＂统计模型需要预先设置机动频率和加速度极限值,不合理的设置将造成目标跟踪误差加大的情况,首先对机动频率进行调整,提出了新的自适应卡尔曼滤波算法。在此基础上,文章将新的自适应卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联算法相结合,提出了一种改进的基于＂当前＂统计模型的联合概率数据关联算法。通过仿真实验证明,该算法能够较好地减弱目标机动,尤其是目标弱机动对原有自适应跟踪算法跟踪精度地带来的影响。
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