【摘 要】
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针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波（Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF）算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤
【机 构】
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浙江理工大学机械与自动控制学院,西北工业大学航海学院,浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.51179158,No.51179157,No.50905165）, 浙江省特种装备制作与先进加工技术重点实验室开放基金（No.2011EM010）
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针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波（Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF）算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤波算法基础上,并将无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）与强跟踪滤波（Strong Tracking Filter,STF）算法相结合作为提议分布,提高了系统跟踪一般机动和阶跃机动的能力.在给出复合K噪声模型的基础上,利用AUPF算法对几种典型机动目标进行了计算机仿真,
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