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“当前”半马尔科夫模型及自适应跟踪算法  
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【英文篇名】 “Current” half a Markov model and adaptive tracking algorithm
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【作者】 刘连宇; 舒勤;
【英文作者】 LIU Lianyu; SHU Qin School of Electrical Engineering and Information; Sichuan University; Chengdu 610065; China;
【作者单位】 四川大学电气信息学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2013年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 机动目标跟踪; “当前”统计模型; CS-Kalman算法;
【英文关键词】 maneuvering target tracking; current statistical model; CS-Kalman algorithm;
【摘要】 通过分析基于当前统计模型的自适应卡尔曼滤波算法的不足之处,在当前统计模型的基础上引入空气阻力系数和非零加速度,提出了当前半马尔可夫统机动模型,从而更符合机动目标运动的实际情况;基于此模型提出了改进的自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,改进的当前半马尔可夫卡尔曼滤波算法收敛速度更快,跟踪误差更小。
【英文摘要】 Through the analysis of thecurrent statistical model based on adaptive Kalman filtering algorithm deficiency, in the current statistical model on the basis of the air resistance coefficient and nonzero acceleration, this paper proposes current semi-Markovian series motor model, the model is more in line with the actual conditions of maneuvering target. Based on this model, it puts forward some improvement adaptive Kalman filter. The simulation results show that the improved current semi-Markovian Kalman fil...
【更新日期】 2013-02-06
【分类号】 TN953;O211.62
【正文快照】 1引言机动目标跟踪是信息融合的关键技术之一,被广泛应用于空中交通管制,GPS导航定位,空间运动体的监控,计算机视觉控制,军事上的战场监视防空系统等领域。目标跟踪是一个典型的不确定性问题,其不确定性主要来源于目标运动状态的不确定性、量测(信息)源的不确定性等。对于机动?

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