RGPO干扰条件下一种改进的机动目标跟踪方法

针对RGPO干扰下目标跟踪的特点和现有方法的不足，文中提出了一种RGPO干扰下机动目标的跟踪方法。首先采用三门限检验对RGPO干扰进行鉴别的方法，其次利用最近距离准则进行数据关联。仿真结果表明：利用三门限检验有效的降低了干扰的错误鉴别概率，而采用最近距离准则又能够有效消除RGPO和杂波的影响，跟踪精度比现有的方法有了较明显的提高。因此本方法对RGPO干扰下的机动目标跟踪具有一定的实际应用价值。

分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪

针对分布式被动传感器网的特点,提出了一种异步采样条件下机动目标跟踪方法。该方法采用交互式多模型概率数据互联滤波器跟踪机动目标。为启动滤波器,采用最大似然法估计目标初始状态;为适应异步观测条件,提出了马尔可夫转移概率计算方法。仿真实验表明,在分布式被动传感器网中采用该算法能有效进行机动目标跟踪。

一种加速度估计方法

针对交互多模型概率数据互联滤波(IMMPDAF)对目标加速度估计误差较大的不足,提出了一种基于交互多模型概率数据互联和中值滤波的目标加速度估计方法,通过对交互多模型概率数据互联滤波输出的加速度信息进行中值滤波提高对加速度估计的精度。计算机仿真表明,该方法比交互多模型概率数据互联滤波算法具有更好的加速度估计能力,且便于工程实现。