改进当前统计模型的转弯机动目标跟踪算法

"这篇文章介绍了一种改进的‘当前’统计模型，用于转弯机动目标的跟踪。作者通过在原CS模型基础上引入一个以新息方差之迹为参数的活化函数，实现对加速度方差和机动频率的自适应处理，从而更精确地估计目标的角速度。该方法首先通过滤波获取目标速度方向角，然后利用得到的角度、角速度和角加速度作为曲线模型的输入，实时追踪目标的机动状态。通过仿真实验，验证了新模型能显著提高转弯机动目标的跟踪精度。" 本文是关于军事雷达和电子战领域的一种创新跟踪技术，具体聚焦于跟踪执行转弯机动动作的目标。转弯机动跟踪是一个挑战性的任务，因为目标的速度、方向和加速度会迅速变化，这需要高效的跟踪算法来保持锁定。 “当前统计模型”（Current Statistical Model，CS模型）是一种常用的动态系统建模方法，用于估计系统状态。在传统的CS模型中，它通常假设目标的运动特性是恒定的，但在这个改进的版本中，模型增加了自适应性，能够动态调整加速度方差和机动频率，以适应目标的快速变化。活化函数的引入使得模型能够根据新信息（即观测到的变化）的不确定性来调整其内部参数，这有助于减少估计误差并提高跟踪性能。 角加速度是描述目标转动速度变化的关键量，对于转弯机动目标尤其重要。通过改进的模型，可以更准确地估算出角加速度，进而更好地理解目标的动态行为。在实时跟踪中，这些估计值被输入到曲线模型中，曲线模型模拟目标的运动轨迹，使跟踪器能够预测目标的未来位置，从而保持跟踪。 仿真实验的结果证实了这个改进算法的有效性，特别是在提升转弯机动目标的跟踪精度方面。这表明，该方法可以改善雷达和其他传感器在复杂机动情况下的目标探测和跟踪能力，对军事和民用领域的目标跟踪系统都有潜在的应用价值。 这篇文章提出了一种针对转弯机动目标的高效跟踪策略，通过改进当前统计模型并引入活化函数，实现了对目标动态特性的自适应估计，提高了跟踪的稳定性和准确性。这一创新对于应对现代战场中高度机动目标的追踪需求具有重要意义。