【摘 要】
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为提高非高斯噪声条件下机动目标跟踪的精度,提出基于交互式多模型极限迭代无偏有限脉冲响应滤波（IMM-极限迭代UFIR）算法。采用对噪声统计特性不敏感的极限迭代无偏有限脉冲响
【机 构】
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吉林农业科技学院电气与信息工程学院,东北电力大学信息工程学院
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20180623004TC)
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为提高非高斯噪声条件下机动目标跟踪的精度,提出基于交互式多模型极限迭代无偏有限脉冲响应滤波（IMM-极限迭代UFIR）算法。采用对噪声统计特性不敏感的极限迭代无偏有限脉冲响应滤波（UFIR）作为其子滤波器,对各模型进行状态估计,最后通过对各模型的输出结果综合得到机动目标状态。仿真结果表明,在噪声条件复杂的情况下,该算法比交互式多模型卡尔曼滤波（IMM-KF）具有更高的跟踪精度和稳定性,计算量小于IMM-PF,算法能较好地兼顾跟踪精度和计算量两方面性能。
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