自适应截断正态滤波算法提升机动目标跟踪精度

本文主要探讨了在使用统计模型跟踪机动目标时所面临的问题，特别是在模型参数机动频率和加速度极限值设定方面，这些参数需要预先根据经验设置，当实际假设与实际情况不符时，可能会显著降低跟踪精度。针对这个问题，研究人员提出了一个改进的截断正态概率密度模型（Truncated Normal Probability Density Model, TNPDM）的自适应滤波算法。 TNPDM是一种特殊的概率分布模型，它考虑了目标状态可能存在的物理限制，如加速度不能无限大。在这个算法中，关键创新在于引入了距离函数来量化目标机动性的强度。通过监测目标的动态行为，距离函数能够实时反映其机动性，使得算法能够动态地调整加速度极限值和机动频率。这种自适应调整机制使得系统能够更好地适应环境变化，减少因参数固定带来的误差，提高模型与实际机动行为的匹配度。 此外，算法还涉及到使用指数型调整函数，这是一种常见的自适应控制策略，能够平滑且高效地更新参数，确保滤波器的稳定性和跟踪性能。这种调整方式允许算法对系统状态噪声和滤波增益进行动态优化，进一步提升滤波器在复杂机动环境中的跟踪效果。 与传统的Adaptive Complementary Subspace (ACS)和Trajectory Gaussian Process Moving Horizon Kalman Filter (TGPMKF)算法相比，新算法在处理机动目标时显示出明显的性能优势。通过对仿真结果的分析，可以明显观察到新算法在跟踪精度、鲁棒性和响应速度方面的提升，这表明其在实际应用中具有更高的实用价值。 这项研究通过引入自适应机制和优化的数学工具，有效解决了机动目标跟踪中的参数依赖问题，为提高统计模型在复杂动态环境中的性能提供了新的解决方案。这对于诸如导弹制导、自动驾驶等领域具有重要意义，为未来智能系统的实时性和准确性奠定了坚实基础。