基于Jerk输入估计的MCS模型及非线性跟踪算法

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1、2013年10月北京航空航天大学学报October2013第39卷第1O期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．39No．10基于Jerk输入估计的MCS模型及非线性跟踪算法周政刘进忙谭西江(空军工程大学防空反导学院，西安710051)(中国人民解放军93505部队，瘴坊065500)摘要：针对强机动目标跟踪问题，基于当前统计(CS，CurrentStatistical)模型、改进输入估计(MIE，ModifiedInputEstimat

2、ion)和无迹强跟踪滤波器，提出了一种新的自适应目标跟踪算法．该算法引入Jerk输入估计改进了当前统计模型的状态方程和机动加速度方差调整方法，利用改进的无迹强跟踪滤波器实现了状态协方差、状态噪声协方差和机动频率的联合自适应．在没有加速度先验知识的情况下，能够实时准确跟踪目标连续强机动、匀加速机动和匀速运动状态．仿真实验表明：相比cs模型无迹滤波算法、cS模型无迹强跟踪算法和交互多模型算法，该算法在对目标强机动的适应性、跟踪精度和对突变状态跟踪的收敛性方面都有更好的性能．关键词：机动目标跟踪；改进当前统计模型；改进输

3、入估计；无迹滤波器；强跟踪滤波器中图分类号：TN953文献标识码：A文章编号：1001—5965(2013)10—1397-06MCSmodeIbasedonJerkinputestimationandnonlineartrackingalgorithmZhouZhengLiuJinmang(SchoolofAirandMissileDefense，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710051，China)TanXijiang(No．93505Troop，PLA，Langfaa

4、g065500，China)Abstract：Anewtrackingalgorithmwasproposedforhighmaneuveringtargetbasedoncurrentstatistical(CS)model，modifiedinputestimation(MIE)andunscentedstrongtrackingfilter(USTF)．Thestateequa—tionandadaptionmethodofaccelerationvarianceoftheCSmodelweremodifie

5、dwithJerkinputestimation．Thestatecovariance，statenoiseeovarianeeandmaneuveringfrequencyweremadejointlyadaptivewiththesupportofimprovedunscentedstrongtrackingfilter．Thenewalgorithmcantrackcontinuoushighmaneuver，lowmaneuverandconstantvelocitymotionaccuratelyinre

6、altimewhenlackingpriorinformationonaccelera—tion．Thesimulationshowsthatthenewalgorithmhasbetteradaptability，higheraccuracyandfasterconver—gencethanCS-UKF，CS-USTFandinteractingmultiple-model(IMM)algorithms．Keywords：maneuveringtargettracking；modifiedcurrentstati

7、stical(MCS)model；modifiedinputesti—mation(MIE)；unscentedKalmanfilter(UKF)；strongtrackingfilter(STF)机动目标跟踪一直是目标跟踪领域研究的难点和热点，机动目标模型和估计算法是机动目标跟踪效果的决定因素．目前的研究主要集中在两个方向：自适应单模型跟踪算法和多模型跟踪算法．当前统计(CS，CurrentStatistical)模型被认为是一种行之有效的自适应跟踪模型‘卜31，但是cS收稿日期：2012．12-25；网络出版时

8、间：2013．10—1708：37网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20131017．0837．001．html基金项目：国家自然科学青年基金资助项目(61102109)；陕西省自然科学基金资助项目(2010JM8013)作者简介：周政(1985一)，男，河南南阳人，博士生，xmhs01@163．corn．1