论文部分内容阅读
机动目标状态估计中的一个主要问题是：目标运动的突变性导致状态噪声无法进行统计预测。传统的EKF将噪声看成是高斯白噪声有着本质上的不足，因而无法实现稳定的跟踪。引入Sage—Husa滤波算法对有色噪声进行在线的估计，一定程度上弥补了目标运动模型不够合理的缺憾。在此基础上，从系统容错设计基本原理出发，用归一化残差功率法实时地检测可能出现的数值发散现象，一旦检测到发散，即通过一种改进的强跟踪自适应滤波器进行抑制，有效地提升了滤波的健硕性，实现了稳定跟踪。最后，针对高机动目标的运动特性，仿真验证采用变维滤波模型，