改进的截断正态概率密度模型自适应滤波算法
汪云
刘昌云
张纳温
杨皓云
1.空军工程大学防空反导学院,陕西西安,7100512.空军工程大学防空反导学院,陕西西安,7100513.空军工程大学防空反导学院,陕西西安,7100514.空军工程大学防空反导学院,陕西西安,710051
摘要：应用当前统计模型跟踪机动目标时,模型参数机动频率和加速度极限值需要根据经验事先设定,在假设不准确的情况下,大大降低了模型的跟踪精度.针对此问题,基于截断正态概率密度模型,提出了一种新的参数自适应跟踪滤波算法.该模型算法通过使用距离函数来表征目标进行机动的强弱状况,采用指数型调整函数自适应调整目标的加速度极限值和机动频率,从而实现了对系统状态噪声和滤波增益的自适应调整,提高了机动模型与目标实际机动情况的匹配程度,提升了滤波器的跟踪性能.仿真结果表明:与常规ACS和TGPMKF算法相比,新算法在跟踪机动目标时,性能更优.
关键词：截断正态概率密度模型距离函数调整函数机动频率加速度极限值自适应滤波
分类号：TP202+.2(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(61102109)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 40-43 )
英文信息