引入伪控制变量的概念,建立了线性化的描述导弹与目标相对运动的状态方程。应用线性二次型最优控制理论和改进剩余时间的计算方法,提出了一种拦截高机动目标的最优制导律。通过与比例导引律在平面拦截过程中的仿真结果对比分析,表明所提出的最优制导律在拦截机动目标时更为有效。

闪烁噪声是一种非高斯噪声.为了提高闪烁噪声下多机动目标跟踪的精度,在交互多模型IMM(Interacting Multiple Models)算法的基础上将非线性非高斯系统滤波算法―――粒子滤波与IMM算法相结合,采用无味粒子滤波UPF(Unscented Particle Filter)代替IMM算法中各模型的卡尔曼滤波,提出了一种UPF_IMM算法,并应用该算法代替传统IMM_JPDA数据关联方法中的IMM部分,解决了闪烁噪声环境下的多目标跟踪问题,实验结果表明该算法可以明显地提高跟踪精度.

目标跟踪理论在国防、商用等领域都具有重要价值，并且是实现智能交通系统的基础。针对智能交通系统中需要对特定的运动目标进行跟踪和监测的要求，利用卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪并对其下一时间的运动位置、运动方向、速度等信息进行预先估算以达到及时监测的目的。通过分别对机动目标和非机动目标的仿真试验，得出了卡尔曼滤波算法可以对运动的目标实现实时跟踪，且非机动目标的跟踪效果要优于机动目标的结论。

攻击垂直机动目标比例导引三维弹道仿真--MATLAB源代码

据说已经绝版了的书； 全书分成单目标跟踪和多目标跟踪两部分，讲了很多有用的滤波算法（诸如Kalman滤波，维纳滤波等）；

为了改善因红外图像中目标轮廓模糊造成的识别率低，提出一种适用于红外机动目标的识别算法?通过自适应步长的细菌觅食算法对BP神经网络进行优化，利用图像中目标的最左点和最右点及两极点上部的目标边缘信息构造以局部面积比组成的特征向量，通过神经网络对目标分类识别?实验结果表明本文提出的识别算法不仅提高了BP神经网络的收敛速度和计算精度，同时有效地提高了对机动目标的识别率，当目标部分区域被遮挡时也有很好的识别效果?

这是一篇描述机动目标追踪（alpha-beta算法）的论文，有些参考价值

Part1 Dynamic Models Part2 Ballistic Target Models Part3 Measurement Models Part4 Decision-Based Methods Part5 Multiple-Model Methods

三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法 实用的好文章

在反舰导弹做比例导引运动的基础上"将比例导引规律引入状态方程"建立线性时变模型"实现对系 统状态的自适应滤波"运用Z+=?+K语言进行仿真计算"分析并得到了在不同的初始航向角$比例导引系数$导 弹的初始位置和速度下的导引弹道滤波曲线和弹目相遇时间%仿真结果表明"此方法原理是正确的"计算是 可行的