作者：李增有 单位：山东电子学会 出版：《》 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSDDZ2020080790 DOC编号：DOCSDDZ2020080799 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 在利用雷达开展运动目标跟踪过程中，通常会选取传统卡尔曼滤波、维纳滤波、α-β滤波等算法，构建目标物体滤波的状态模型，对线性化、高斯化运动目标的状态滤波进行跟踪分析。但对于非线性、非高斯过程目标的跟踪，仍旧采取传统跟踪检测算法，容易造成目标物体运动状态模型，发生形变、遮挡或消失等问题。基于此，本文提出一种改进的机器学习机制，对目标物体运动模型、状态值参数的跟踪中，不断检测与更新跟踪滤波信号，并优化跟踪器，进入实现在长时间内目标稳定跟踪的效果。

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