多级修正的高机动Jerk模型研究
雷明,韩崇昭
（西安交通大学电子与信息工程学院，710049,西安）
摘要:基于Jerk模型及当前统计模型,提出了一种多级修正的高机动Jerk模型(MJerk).在假设机动加速度变化率(即加加速度)为非0均值指数相关随机过程的条件下,通过对Jerk模型状态分量作Taylor级数展开,得到了各状态分量的Jerk修正方程,使得机动加加速度对系统各状态分量的作用得到反映,减小了模型误差.MonteCarlo数值仿真表明,在进行高机动目标跟踪时,MJerk模型的均方根误差比Jerk模型的约减小了20%,而二者的计算量相当.
关键词:高机动Jerk模型;当前统计模型;Taylor级数展开;目标跟踪
中图分类号:TP181文献标识码:A文章编号:0253987X(2006)02-0138-04