【摘 要】
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＂当前＂统计模型作为一种先进的时间相关模型,在跟踪机动目标的时候,具有着很好的跟踪效果,但是当目标的机动较弱时,该模型的效果变差。通过对该模型进行分析得知,在该模型中由
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＂当前＂统计模型作为一种先进的时间相关模型,在跟踪机动目标的时候,具有着很好的跟踪效果,但是当目标的机动较弱时,该模型的效果变差。通过对该模型进行分析得知,在该模型中由于机动加速度的最大值不能自适应地调整,导致低机动时系统过程噪声较大,因此在跟踪低机动目标时跟踪效果不太理想。为了克服这一缺点,给出了一种可行的采用模糊自适应调整＂当前＂模型最大加速度的方法,对模型的最大加速度进行自适应调整。通过仿真结果可知,与标准的＂当前＂统计算法相比具有更好的跟踪效果。
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