An Adaptive Turn Rate Estimation for Tracking a Maneuvering Target
Notice bibliographique
Résumé
Tracking maneuvering targets accurately is one of the most challenging tasks in the design of aircraft tracking systems. For efficient tracking performance, the target motion predicted by the target motion model needs to match the target's actual motion during the maneuver. For tracking a maneuvering target, a combination of the constant velocity (CV) model and the coordinated turn (CT) model with a known turn rate are incorporated in the interacting multiple model (IMM) algorithm. However, in such a scheme when a target performs an unexpected maneuver, the tracking performance deteriorates, or the scheme may even fail to track the target. To overcome this problem, there exists a scheme in the literature, in which instead of using an a priori knowledge of the target turn rate, it is estimated adaptively using the target acceleration and speed. However, this algorithm uses a three-dimensional model to estimate the turn rate in two-dimensional space, which may result in an inaccurate estimation of the target acceleration, and thus may lead to in inaccurate turn rate value. In this paper, an adaptive algorithm to track a maneuvering target in an IMM framework is proposed. Estimating the turn rate is based on the speed of the target and the radius of the turn, where the latter is computed by a simple method using the previous three successive measurements. Further, a detailed study to select an appropriate transition probability matrix for the proposed algorithm is carried out. Simulation results demonstrate that the proposed tracking algorithm outperforms the other algorithms in terms of its tracking accuracy and consistency, particularly in the realistic situation when neither an a priori knowledge about the target turn rate nor about the range rate information is available to the tracking algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».