文献类型：期刊文章

作　　者：张浩为[1] 谢军伟[1] 葛佳昂[1] 宗彬锋[2] 路文龙[3]

ZHANG Haowei;XIE Junwei;GE Jiaang;ZONG Binfeng;LU Wenlong(Air and missile Defense College Air Force Engineering University, Xi’an 710051, China;Unit 94710 of the PLA, Wuxi 214000, China;Unit 95899 of the PLA, Beijing 100085, China)

机构地区：[1]空军工程大学防空反导学院 [2]中国人民解放军94710部队 [3]中国人民解放军95899部队

出　　处：《系统工程与电子技术》

年　　份：2019

卷　　号：41

期　　号：6

起止页码：1186-1194

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKF-STF)算法和交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。

关 键 词：机动目标跟踪 当前统计模型 平方根容积卡尔曼滤波  强跟踪  

分 类 号：TN953]