改进的加速度方差自适应滤波算法在目标跟踪中的应用

"该资源是一篇研究论文，探讨了改进的加速度自适应滤波算法在机动目标跟踪中的应用，特别是在解决标准自适应卡尔曼滤波算法预设机动参数及跟踪非机动或弱机动目标时精度不足的问题。" 在自适应滤波领域，卡尔曼滤波算法因其出色的性能被广泛应用于各种动态系统的状态估计，特别是目标跟踪问题。然而，标准的基于"当前"统计模型的自适应卡尔曼滤波算法存在一些局限性。首先，它需要预先设定机动目标的频率和最大加速度值，这通常依赖于经验和专家知识，可能会导致在实际应用中的不准确性和适应性问题。其次，当跟踪非机动或弱机动目标时，这种算法的精度可能不高，因为它们的设计主要针对机动目标。 针对这些问题，这篇论文的作者骆荣剑、李颖和钱广华提出了一种改进的加速度方差自适应算法（IAVS）。该算法通过对现有的加速度自适应算法进行分析和改进，旨在提高对非机动和弱机动目标的跟踪精度。具体改进可能涉及到动态调整加速度方差的策略，以更好地适应目标状态的变化，并减少对预设机动参数的依赖。 通过对比仿真，研究证明了改进的加速度方差自适应算法的有效性。IAVS算法不仅能够提高对非机动或弱机动目标的跟踪精度，而且在处理机动目标时也表现出良好的性能。这一改进对于提高滤波器的鲁棒性和适应性具有重要意义，尤其是在军事通信、航空航天、自动驾驶等领域的目标跟踪应用中。 论文引用了中图分类号TP957.52，文献标识码A，文章编号1674－6236（2014）08-0131-04，这表明它发表在2014年的某期期刊上，主题属于信息技术和通信工程的范畴。此研究成果为相关领域的研究者提供了新的思路和方法，有助于推动自适应滤波理论的发展和实际应用的进步。