基于Bayesian-Fisher混合模型的强跟踪当前统计模型

作者：包守亮; 程水英; 许登荣当前统计模型强跟踪机动目标跟踪

摘要：针对当前统计模型(CS)不能自适应调节机动参数,导致对弱机动以及强机动目标跟踪性能下降的问题,提出了一种基于Bayesian-Fisher混合模型的新方法。首先,通过引入Bayesian-Fisher混合模型,将机动加速度均值作为未知的确定性输入增广到状态变量中,实现了对加速度均值的在线自适应估计;其次,根据强跟踪滤波器(STF)的思想,引入时变渐消因子,增强算法对突变状态的适应能力。仿真结果表明,该算法不仅提高了对弱机动和强机动目标的跟踪精度,也削弱了对初始机动参数的依赖。

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