【摘 要】
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针对传统曲线跟踪模型中的切向加速度不能自适应调节这一缺点，在标准曲线模型的基础上，提出了一种新的自适应跟踪算法。将转弯角速率和切向加速度都看作是目标的状态变量，用不敏
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针对传统曲线跟踪模型中的切向加速度不能自适应调节这一缺点，在标准曲线模型的基础上，提出了一种新的自适应跟踪算法。将转弯角速率和切向加速度都看作是目标的状态变量，用不敏卡尔曼滤波算法对扩维后的状态变量进行估计。这种处理方式不仅较好地解决了原来算法中存在的强非线性问题，同时也增强了算法的鲁棒性。理论分析和仿真实验都表明，该算法适应性较强，跟踪精度较高，可以直接应用于工程实践。
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