非线性“当前”统计模型及自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型中人为设定时间常数的倒数α值的不合理性,对机动参数α进行建模,并基于粒子滤波的思想,结合UKF滤波算法给出适用于强机动目标跟踪的CS-UKF算法。整个算法能够实时估计参数α,并从这里出发估计目标状态。仿真结果表明在目标强机动时CS-UKF算法比经典CS-KALMAN算法收敛速度更快,状态估计更精确。