【摘 要】
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针对密集杂波环境下传统概率数据关联算法对突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于采用渐消因子的改进＂当前＂统计模型的自适应概率数据关联算法。该算法改进了传统的＂当
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针对密集杂波环境下传统概率数据关联算法对突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于采用渐消因子的改进＂当前＂统计模型的自适应概率数据关联算法。该算法改进了传统的＂当前＂统计模型中加速度方差的计算方式,并在滤波算法中采用了渐消因子,克服了传统卡尔曼滤波的3大缺陷,通过改变预测协方差来修正滤波增益,在保持跟踪精度的前提下,能自适应调整滤波器带宽,增强了系统对突发机动的跟踪能力。理论分析和仿真结果表明,该算法比采用强跟踪滤波器的概率数据关联算法更有效。
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