采用最小二乘法估计速度和加速度，通过引入机动检测，动态调整有限记忆的点数，在速度估计上，既保证直飞段的平稳，又减小转弯段的滞后，从而实现空中目标航迹自适应跟踪．对位置采用一步滤波估计，在位置滤波上，提出一种由状态信息进行滚转角预测的方法，并将滚转角引入到卡尔曼滤波参数的自适应修正上．仿真结果表明，采用该方法既能使直飞段很好地维持航迹平稳，又能在转弯段实现目标的快速跟踪．

该文研究了防空雷达虚假目标判别问题，针对航迹欺骗干扰、杂波剩余假航迹干扰等能够形成航迹的虚假目标，从回波频谱分析角度着手，结合航迹速度修正处理，提出了一种全新的判别方法。该方法将虚假目标判别归结为二元假设检验问题，推导了以多普勒频率差为统计量的似然比判别表达式，给出了判别门限的计算公式，并基于实际防空雷达数据验证了方法的有效性，为解决防空雷达目标真伪判别提供了有效的技术途径。

α-β滤波算法是一种高效滤波算法，常用于对匀速直线运动的跟踪。为了解决船用ARPA雷达追踪定位实时性和准确性的矛盾，提出使用α-β滤波算法对目标航迹进行滤波。在确保精度要求的同时，能够快速定位目标，并计算目标运动参数，在航迹滤波中启到了非常好的效果。结合民用船舶航行速度较慢，机动性小的特点，假设目标匀速直线运动，通过均值滤波，卡尔曼滤波的仿真结果比较，最终得出α-β滤波在ARPA雷达航迹滤波中具有更强的实用性。

飞行器航迹规划值得一读的论文，看完这些论文会给你的带来很多灵感，方法从遗传算法、Astar算法、蚁群算法、粒子群算法等，值得一读的论文

 采用霍夫变换法对雷达目标进行起始，解决了机动目标的非线性强的问题，得到精确的航迹起始初值信息，并将初值信息作为无迹卡尔曼滤波目标跟踪的初始输入，实现对机动目标的跟踪。较其它的算法，霍夫-无迹卡尔曼滤波具有更高的精度。实验仿真，证明了其有效性。

基于威胁建模的多航迹规划算法

论文研究-基于粒子群算法的地磁匹配航迹规划.pdf,  针对无人机地磁匹配航迹规划问题,提出了一种基于粒子群优化算法的航迹规划方法.借鉴稀疏A-Star搜索算法的思想,将约束条件结合到搜索方法中,给出了基于地磁网格图的航迹节点扩展方法.结合无人机的机动性能约束和地磁匹配的自身特点,设计了一种适用于地磁匹配的航迹性能评价函数作为粒子群的适应度函数.仿真实验的结果表明:生成的航迹能够满足地磁匹配导航要求,且具有威胁规避的能力.最后,针对只在中制导段采用地磁匹配的情况提出了初步的解决方案,保证无人机顺利进入地磁匹配航迹段.

【卡尔曼滤波】基于EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波实现航迹滤波跟踪matlab源码.zip

针对煤矿井下人员定位的特殊环境与要求,提出一种基于行人航迹推算法(pedestrian dead reckoning,PDR)的微机电惯性传感器测量单元(micro-electro-mechanical system-inertial measurement unit,MEMS-IMU)定位系统,以MEMS中的加速度计、陀螺仪和磁力计获取数据,结合粒子滤波研究解决了传感器漂移误差关键技术问题,提高了井下定位精度。试验结果表明,该系统百米定位误差小于2 m,能够满足井下人员定位需求。

【路径规划】基于改进差分实现三维多无人机协同航迹规划matlab源码.zip