基于模型自适应的机动目标跟踪方法

本发明公开了一种基于模型自适应的机动目标跟踪方法，将贝叶斯在线变点检测和模型选择方法相结合，其中贝叶斯在线变点检测通过在线的方式检测序列数据中生成参数的变点，从而能够实时地感知目标运动状态的变化；而模型选择方法则能够根据目标运动状态的变化在模型集中选择与之匹配的运动模型；具体来说，通过贝叶斯在线变点检测技术实时检测目标运动状态的变化，当检测到变点时，触发模型选择机制，根据当前的目标运动状态选择合适的运动模型，并更新跟踪滤波器的参数，从而实现对机动目标的准确跟踪。这种方法不仅能够适应目标运动状态的变化，还能够充分利用历史数据中的信息，提高跟踪算法的鲁棒性和准确性。