【摘 要】
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针对强机动性车辆目标的运动建模、控制输入建模和噪声建模的不精确导致的汽车雷达目标跟踪滤波精度低的问题,该文提出了基于支持向量回归（SVR）的机动目标跟踪滤波新方法。在常
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针对强机动性车辆目标的运动建模、控制输入建模和噪声建模的不精确导致的汽车雷达目标跟踪滤波精度低的问题,该文提出了基于支持向量回归（SVR）的机动目标跟踪滤波新方法。在常加速度（CA）模型的基础上,对理论新息协方差与实际新息协方差残差的Frobenius范数在线学习,获得过程噪声协方差的自适应调节因子,实时调整运动模型。对汽车雷达目标跟踪系统的仿真实验表明,该文算法降低了汽车雷达目标跟踪滤波对车辆运动模型和噪声模型的依赖程度,在强机动目标跟踪滤波性能上优于CA模型,比Singer模型具有更强的机动适应性和更
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