改进的自适应扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法OA北大核心CSTPCD
An Improved Adaptive Extended Kalman Filter Algorithm for Radar Target Tracking
卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降.针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位置偏差范围来修正预测的位置信息,使用BP神经网络算法来自适应进行扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法预测信息结果的修正;根据噪声影响情况,提出基于实际情况可调的更新因子,用于进行修正后的EKF…查看全部>>
Kalman filter(KF)algorithm is the most commonly used algorithm in radar target tracking.However the tracking accuracy of KF filtering algorithm decreases when the adaptation of nonlinear motion model and the noise model mismatches.According to these problems,an improved adaptive extended kalman filter(EKF)algorithm for radar target tracking is proposed in the maneuvering target scene,the predicted position information is corrected through the deviation…查看全部>>
杨遵立;张衡;吕伟;余娟;张从胜
空军预警学院,武汉 430019空军预警学院,武汉 430019空军预警学院,武汉 430019空军预警学院,武汉 430019空军预警学院,武汉 430019
电子信息工程
机动目标跟踪扩展卡尔曼滤波BP神经网络更新因子优化模型
maneuvering target trackingextended kalman filterBP neural networkupdate factoroptimization model
《火力与指挥控制》 2024 (3)
大规模MIMO系统中基于稀疏优化的下行信道获取技术研究
19-24,6
国家自然科学基金资助项目(61601509)
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