資料介紹
為真實(shí)反映目標(biāo)機(jī)動(dòng)范圍與強(qiáng)度的變化 , 引入了機(jī)動(dòng)目標(biāo)的“當(dāng)前 ”統(tǒng)計(jì)模型 , 提出了一種基于該模型的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法. 仿真結(jié)果表明 , 能有效改善在機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中傳統(tǒng)的卡爾曼濾波可能出現(xiàn)的發(fā)散情 況 , 提高了跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
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