资源中包括两个仿真程序，分别是Singer模型+卡尔曼（kalman）滤波、“当前”统计模型+卡尔曼（kalman）滤波。

基于当前统计模型的改进粒子滤波算法经典-基于当前统计模型的改进粒子滤波算法.rar 基于当前统计模型的改进粒子滤波算法

对当前统计模型进行了自适应调整，跟踪效果更好。

多数情况下，目标跟踪中所跟踪的目标均是非合作目标，因此首要任务是建立目标的运动模型。为了匹配和表征典型常见的运动形式，学者们提出了多种目标机动模型，主要可划分为白噪声模型和时间相关模型。前者将未知输入建模为白噪声，主要包括常速度（CV）模型、常加速度（CA）模型和多项式模型；后者将未知输入建模为马尔科夫过程，主要有零均值一阶时间相关的Singer模型、非零均值一阶时间相关的“当前”统计模型等。本文整理和总结了几种常用的目标机动模型，可结合所掌握的目标运动特性进行尽可能合理的选择，希望能对各位同行有所帮助。

CS模型、当前统计模型、MATLAB代码

关于当前统计模型的一种新算法，对于需要了解当前统计模型的朋友应该有帮助的吧

通过自适应调整加速度的大小，实时调整过程噪声协方差，从而改变增益，实现对机动目标的跟踪