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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明涉及一种自适应高斯核扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法。本发明首先从接收到的雷达回波中获取目标测量值。然后，构造状态方程对连续帧中目标的状态进行预测，然后建立增广模型，在模型残差中加入遗忘因子和平滑窗口以减小脉冲噪声的干扰。根据平滑后的残差来构建内核损失和更新下一时刻的过程噪声协方差矩阵，在高斯核损失的迭代中加入核宽的迭代，同时设置阈值防止对正常数据的校正。本发明能够克服传统高斯核对核宽敏感和容易发散的缺点，防止误差协方差矩阵与核宽不匹配，使内核宽度和过程噪声协方差矩阵能够同时自适应。提高跟踪算法在雷达观测值受到复杂非高斯噪声干扰时的稳定性与精度。
主权项：1.一种自适应高斯核扩展卡尔曼滤波雷达机动目标跟踪算法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：初始化算法变量；步骤2：根据上一时刻的目标信息和当前时刻的目标观测值来对当前时刻的目标状态进行预测；步骤3：雷达返回探测回波，获取目标的观测值；步骤4：建立增广模型，对误差进行平滑处理并构造残差序列；步骤5：判断误差是否大于阈值，若大于则单独更新该变量的核宽度，否则不更新；步骤6：根据核宽函数进行定点迭代，以获得最优估计值；步骤7：判断定点迭代是否收敛，若收敛则将预测结果作为此刻的目标状态值来进行航迹关联，否则返回步骤5继续迭代；步骤8：判断过程噪声是否大于阈值，若大于阈值则根据残差序列更新过程噪声协方差矩阵，否则不更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 一种自适应高斯核扩展卡尔曼滤波雷达机动目标跟踪算法
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