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滤波方法是一种原始的不基于模型的滤波算法,针对在目标跟踪领域中传统α-β滤波参数固定且滤波效果过分依赖于参数选取导致不同场景下需要充分的先验知识以及大量试取值的问题以及目前常用的改进α-β滤波算法精确度的局限性问题,提出一种简便的自适应改变参数的滤波方法,实现在不同场景、同一场景不同轨迹以及同一轨迹的不同阶段自动调整到最合适滤波参数取值的效果。该方式在每个周期测量值到来时更新滤波器,通过一系列变换与计算,选取使以滑动窗口为N的稳定度最优为衡量标准的一组值作为本周期的α、β值。最后通过比较常用α-β滤