仅有角度观测信息情况下目标机动自适应跟踪算法研究

针对光电目标跟踪问题中纯角度跟踪的特点，提出了纯角度目标的机动自适应跟踪算法。该算法采用机动目标“当前”统计模型描述目标的运动特性，根据强跟踪滤波器的思想通过实时检测滤波器的残差信息确定目标的机动变化情况，进而调整“当前”统计模型中表征目标机动特性的参数 (机动频率和随机加速度分布的极值 )，使得运动模型更加符合目标的机动实际，具有对目标机动自适应调整的能力。仿真试验表明，该算法在目标机动性较强时具有较强的跟踪能力，在目标机动性较弱时具有较高的跟踪精度，实现了对跟踪精度和跟踪能力的有效兼顾。

Abstract

To improve tracking performance in bearings-only target tracking problems, a maneuver-adaptive filtering algorithm was proposed in this work. The proposed algorithm based on “current” statistical model adjusted maneuver indices (maneuver frequency and extrema in random acceleration distribution) in the model adaptively by monitoring the filter’s innovation sequence. Thus, the maneuver-adaptive filtering algorithm was able to adjust object adaptively in accordance with practical target motion situation and track time-variant maneuvering target effectively. Simulation results show that the proposed algorithm can achieve high tracking accuracy against weak maneuvering target and high tracking ability against strong maneuvering target.

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