【摘 要】
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为实现水下目标的精确跟踪,提出了一种基于当前统计模型的改进交互式三维无迹卡尔曼自适应跟踪算法(ICS-IMMUKF-3D)。该算法利用模型概率实时调整加速度极值和过程噪声,增强
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院; 宁波大学科学技术学院;
【基金项目】
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浙江省科技计划项目(2013C31019)
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为实现水下目标的精确跟踪,提出了一种基于当前统计模型的改进交互式三维无迹卡尔曼自适应跟踪算法(ICS-IMMUKF-3D)。该算法利用模型概率实时调整加速度极值和过程噪声,增强了当前统计模型的自适应性。算法以改进的当前统计模型和匀速模型作为模型集,结合无迹卡尔曼滤波算法,有效解决传统滤波算法仅适用于线性非机动目标跟踪的问题。仿真结果表明,在7000m×6000m×3000m的水下三维空间内,所提算法对于目标线性非机动以及复杂非线性机动情况跟踪效果较好,有效实现了水下目标的精确跟踪。
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