方君
- 作品数：3 被引量：17H指数：3
- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 高超声速强机动目标改进IMM-CKF跟踪算法被引量：7
- 2016年
- 高超声速强机动目标的运动具有复杂性、突变性和强非线性特点,针对单模型算法难以实现对此类目标的精确跟踪,提出一种改进的交互多模型(IMM)算法,克服了单模型算法跟踪强机动目标的缺陷和标准IMM算法对似然函数计算不准确的问题,实现了不同子模型之间的变维交互;采用容积卡尔曼滤波(CKF)算法实现了雷达观测数据与目标状态量之间的高精度非线性转换。仿真结果表明:改进的IMM算法相比单模型算法和标准的IMM-CKF算法,明显提高了高超声速强机动目标的跟踪精度。
- 戴邵武方君张文广邹杰
- 关键词：交互多模型目标跟踪
- 基于改进CS-Jerk模型的强机动目标跟踪算法被引量：4
- 2016年
- 通过分析CS-Jerk模型的缺陷,提出一种改进的"当前"统计Jerk模型算法。该算法根据新息的统计学特性,即新息协方差矩阵的迹服从卡方分布,构造活化函数,由活化函数生成修正因子,自适应更新CS-Jerk模型中的最大、最小机动加加速度以及机动频率,进而自适应调整状态噪声协方差矩阵和滤波增益矩阵,减小了目标状态估计误差。与经典的Jerk模型、CS-Jerk模型相比,改进算法有效地提高了对强机动目标的跟踪精度,弥补了CS-Jerk模型算法的不足,仿真结果验证了算法的可行性。
- 戴邵武方君戴洪德邹杰王永庭
- 关键词：统计分析
- 基于ST-SRCKF的超高速强机动目标跟踪算法被引量：7
- 2016年
- 针对超高速强机动目标运动模型难以准确建立且观测数据易出现不良量测而导致滤波发散的问题,提出一种适用于超高速强机动目标的跟踪算法。该算法根据正交性原理推导了一种新的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(ST-SRCKF)结构,并引入多重渐消因子,渐消因子求解方法和作用位置均不同于已有的ST-SRCKF。根据新息的统计学特性,即新息协方差矩阵的迹服从卡方分布,建立了一种改进的CS-Jerk模型,该模型对目标机动的描述更准确,它与改进ST-SRCKF算法的结合实现了对超高速强机动目标的高精度跟踪。仿真结果表明,改进算法对超高速强机动目标的跟踪性能更佳。
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