基于强跟踪滤波器的MACA-MIE 模型及跟踪算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 空军工程大学防空反导学院
2.

作者简介:

周政

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

陕西省自然科学基金


MACA-MIE model and tracking algorithm based on strong tracking filtera
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    结合自适应常加速模型(ACA)、改进输入估计(MIE) 和强跟踪滤波器, 提出一种新的自适应目标跟踪模型和
    算法. 该算法通过扩展ACA模型状态矢量和改进状态噪声协方差调整方法, 利用MIE 和强跟踪滤波器, 实现了机动
    加速度方差和状态预测协方差依据残差信息的实时完全自适应调整, 在缺乏目标加速度先验知识的情况下, 能够实
    时高精度跟踪目标突变状态、弱机动和非机动状态. 仿真实验表明, 相比ACA模型和MIE, 该算法具有更好的机动状
    态和非机动状态跟踪性能.

    Abstract:

    A new adaptive target tracking algorithm is proposed based on adaptive constant accelaraion(ACA) model,
    modified input estimation(MIE) and strong tracking filter. By extending ACA model state vector and improving adjusting
    method of state noise covariance, the proposed algorithm can adjust the accelaration variance and the state-estimation error
    covariance to the change of filtering residual thorough adaptively and timely under the support of MIE and strong tracking
    filter. The proposed algorithm is able to track the state of mutation, low maneuver and non-maneuver accurately in real time
    when lacking the information on the acceleration. The simulation shows that the proposed algorithm has better performance
    than ACA model and MIE in scenarios of maneuver and non-maneuver.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周政 刘进忙.基于强跟踪滤波器的MACA-MIE 模型及跟踪算法[J].控制与决策,2013,28(1):100-104

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2011-08-26
  • 最后修改日期:2011-12-12
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2013-01-20
  • 出版日期:
文章二维码