空中目标航迹自适应跟踪算法：最小二乘法与机动检测

"一种空中目标航迹的自适应跟踪算法 (2014年) - 深圳大学学报理工版, 电子与信息科学领域, 论文" 本文介绍了一种针对空中目标航迹的自适应跟踪算法，旨在解决在目标飞行过程中，尤其是在直飞段和转弯段时，如何实现稳定且高效的跟踪。该算法的核心在于结合最小二乘法、机动检测、动态内存管理和卡尔曼滤波技术。 首先，文章利用最小二乘法来估计目标的速度和加速度。通过引入机动检测机制，系统能够识别出目标是否正在执行机动动作，如转弯。根据机动检测的结果，算法动态调整有限记忆的点数，确保在直飞段保持跟踪稳定性的同时，减少转弯段的滞后效应，从而实现对目标航迹的自适应跟踪。 其次，为了更准确地预测和跟踪目标的位置，论文提出了一种基于状态信息的滚转角预测方法。滚转角是描述飞行器姿态的重要参数，它被纳入到卡尔曼滤波的参数自适应修正中。通过这种方式，滤波器能更好地适应目标的实时运动状态，进一步提高了位置估计的精度。 仿真结果显示，应用这种自适应跟踪算法后，不仅能够在目标直飞时保持航迹的平滑性，还能在目标转弯时迅速响应，实现快速跟踪。这种算法对于提高空中目标跟踪系统的性能具有显著作用，尤其适用于需要实时处理大量数据的复杂跟踪场景。 总结来说，该论文提出的自适应跟踪算法通过结合多种技术手段，实现了对空中目标在不同飞行状态下的高效跟踪，对于信号与信息处理领域的研究和应用具有重要意义。文章的研究成果可应用于雷达、航空电子系统、导弹防御系统等需要精确目标跟踪的领域，对于提升这些系统的跟踪能力和应对机动目标的能力有着积极的推动作用。