基于当前模型自适应改进的航迹跟踪算法

摘要

在航迹跟踪过程中,目标发生转弯、变加速等强机动行为,会导致传统”当前”统计模型的跟踪精度变差,通过提取残差新息序列和测量方差序列中的信息,分别在”当前”统计模型中添加机动频率、最大加速度自适应修正因子,以及在卡尔曼滤波框架中增加协方差自适应因子,改善了该算法对强机动目标跟踪的适应能力.通过改进,该算法即保持了对一般机动目标良好的跟踪特性,又提高了对强机动目标的跟踪性能.通过使用蒙特卡洛模拟仿真验证了改进算法的有效性.