作者：朱新国,崔嵬 单位：北京理工大学 出版：《北京理工大学学报》2009年第09期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFBJLG2009090180 DOC编号：DOCBJLG2009090189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了实现雷达对高动态目标距离和速度的精密跟踪测量，引入衰减记忆卡尔曼滤波(MAKF)算法，并提出一种集判断发散和抑制发散于一体的衰减记忆因子确定方法.该方法通过增加观测量在状态估计中的权重，大幅降低加速度引起的距离、速度跟踪偏差，从而有效地抑制标准卡尔曼滤波(KF)算法在跟踪高动态目标过程中产生的滤波发散现象.仿真结果表明，在低动态下，该算法的性能与标准KF算法接近，但在高动态下，该算法状态估计的系统偏差和随机误差相对标准KF算法均有明显改善；同时，该算法可以有效地抑制标准KF算法在一般加速运动下的滤波发散。

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