MAKF算法及其在雷达数据处理中的应用
为了实现雷达对高动态目标距离和速度的精密跟踪测量,引入衰减记忆卡尔曼滤波(MAKF)算法,并提出一种集判断发散和抑制发散于一体的衰减记忆因子确定方法. 该方法通过增加观测量在状态估计中的权重,大幅降低加速度引起的距离、速度跟踪偏差,从而有效地抑制标准卡尔曼滤波(KF)算法在跟踪高动态目标过程中产生的滤波发散现象. 仿真结果表明,在低动态下,该算法的性能与标准KF算法接近,但在高动态下,该算法状态估计的系统偏差和随机误差相对标准KF算法均有明显改善;同时,该算法可以有效地抑制标准KF算法在一般加速运动下的滤波发散.
雷达数据处理、跟踪测量、卡尔曼滤波(KF)、衰减记忆
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TN953
国家"八六三"计划项目2006AA704206-4
2009-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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820-823
