[发明专利]基于CS‑Jerk模型的参数自适应机动目标跟踪算法在审
| 申请号： | 201710283698.6 | 申请日： | 2017-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN107167799A | 公开（公告）日： | 2017-09-15 |
| 发明（设计）人： | 芮义斌;孟栋梁;李鹏;谢仁宏;郭山红 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01S13/72 | 分类号： | G01S13/72 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CS‑Jerk模型的参数自适应机动目标跟踪算法，在CS‑Jerk模型基础上，借鉴当前统计思想，利用截断概率分布描述目标加速度变化率当前概率密度，得出目标加速度变化率方差与Jerk均值的关系，实现对目标加速度变化率方差的自适应调整，同时利用残差向量判断目标机动情况的变化，通过一种非线性的机动频率函数实现对机动频率的自适应调整，最终实现了过程协方差矩阵Q(k)的自适应调整，解决了CS‑Jerk模型需要人为设定过程协方差矩阵的问题，提高了目标跟踪性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cs jerk 模型 参数 自适应 机动 目标 跟踪 算法 | ||
【主权项】：
一种基于CS‑Jerk模型的参数自适应机动目标跟踪算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立当前‑统计Jerk模型；步骤2，建立参数自适应的CS‑Jerk模型，具体为：利用截断概率分布描述目标加速度变化率当前概率密度，得出目标加速度变化率方差与Jerk均值的关系，实现对目标加速度变化率方差的自适应调整，同时利用残差向量判断目标机动情况的变化，通过非线性的机动频率函数对机动频率的自适应调整，实现过程协方差矩阵的自适应调整；步骤3，建立基于ACS‑Jerk模型的卡尔曼滤波算法。
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