基于多模型后验概率的机动目标跟踪方法

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传统单模型算法很难满足对机动目标的跟踪精度需求,自适应模型、多模型成为该领域的研究热点。转弯模型因其形式简单、计算复杂度低等特点在多模型跟踪中被广泛研究和使用。但是,网格调整算法估计转弯角速度的方法中由于机动目标角速度未知而无法确定最小的网格间隔,导致存在难以精确估计真实角速度且估计速度慢等问题,基于后验概率的机动目标跟踪方法能够有效地解决该问题。通过对多模型后验概率的计算获得各模型对应的权值,提高了真实角速度的估计精度和既定目标跟踪算法的估计性能。最后通过仿真试验说明了改进算法的有效性。
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