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一种新的Jerk模型高机动目标跟踪自适应算法
  • ISSN号：0490-6756
  • 期刊名称：《四川大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TN95[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构：四川大学计算机学院,成都,610064, 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点实验室,成都,610064 四川大学计算机学院,成都,610064, 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点实验室,成都,610064 四川大学计算机学院,成都,610064, 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点实验室,成都,610064 贵州省人民警察学校,贵阳,550007
  • 相关基金：国家自然科学基金(60572175)
作者： 蒲柳, 朱敏, 胡杰, 刘杰
关键词： 高机动目标跟踪, Jerk模型, '当前'统计模型, 卡尔曼滤波器, 强跟踪滤波器
中文摘要：

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的高机动目标跟踪自适应算法STF-C-Jerk.该算法利用'当前'模型的思想,将Jerk项假设成为非零均值过程,更切合目标机动实际过程,同时通过引入强跟踪滤波器的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力.仿真结果表明,提出的STF-C-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的跟踪性能.

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期刊信息
  • 《四川大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编：刘应明
  • 地址：成都九眼桥望江路29号
  • 邮编：610064
  • 邮箱：
  • 电话：028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号：ISSN：0490-6756
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖（1995，1999）,四川省科技优秀期刊一等奖（1996，2000）
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:10542