【摘 要】
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众所周知,有色噪声可能会降低跟踪算法的性能。一种常见的补救办法是按自回归(AR)过程建立有色噪声的模型,并应用量测差分方法。该方法存在的问题是AR参数通常是未知的。本文
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众所周知,有色噪声可能会降低跟踪算法的性能。一种常见的补救办法是按自回归(AR)过程建立有色噪声的模型,并应用量测差分方法。该方法存在的问题是AR参数通常是未知的。本文提出一种新的方法来自适应地估计AR参数。该方法简单可行。我们将该方法与交互多模型(IMM)跟踪算法结合起来,并说明其性能几乎与已知参数的情况一样好。
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