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强跟踪滤波器与卡尔曼滤波器对目标跟踪的比较
资料介绍
摘要：介绍了早期的卡尔曼滤波器和近期提出的强跟踪滤波器对匀速运动目标和机动性目标的跟踪情况，通过仿真，说明在信荣比较小的情况下强跟踪滤波器的目标跟踪性能优于卡尔受滤波器的跟踪性能.
关键词：强跟踪滤波器；卡尔曼滤波器；目标跟踪
随着数据融合技术的飞速发展，在雷达情报处理过程中对目标跟踪提出了更高的要求，不仅对匀速目标要具有很好的跟踪能力，对机动目标也要有较好的跟踪能力，因此目标跟踪问题是解决数据融合的关键1.目标跟踪的实质就是对目标状态的估计、预测和滤波.卡尔曼滤波器是早期提出的一，种状态估计算法，考虑目标运动特性由下面状态方程描述
由于式（1）的模型具有不确定性，其主要原因有：模型简化，噪声统计特性不准确，对实际系统初始状态的统计特性建模不准，实际系统的参数发生变动等.卡尔曼滤波器对于模型不确定性的鲁棒性很差，导致状态估计不准，甚至出现发散.为了解决这个问题，本文提出了用强跟踪滤波器代替卡尔曼滤波器的跟踪方法.
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资料：bitboy
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