期刊文献+
共找到134篇文章
< 1 2 7 >
每页显示 20 50 100
IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法 被引量:38
1
作者 张俊根 姬红兵 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1116-1120,共5页
该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用... 该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 迭代扩展卡尔曼滤波 粒子滤波
下载PDF
改进的马尔可夫参数自适应IMM算法 被引量:31
2
作者 戴定成 姚敏立 +1 位作者 蔡宗平 何恒 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1198-1205,共8页
针对机动目标跟踪问题,首先推导了马尔可夫参数自适应IFIMM算法自适应调节模型切换矩阵的必要条件,进一步分析了马尔可夫矩阵修正IMM跟踪算法的适用局限性.通过重新定义模型误差压缩率之比,提出了一种改进的马尔可夫参数自适应IMM算法,... 针对机动目标跟踪问题,首先推导了马尔可夫参数自适应IFIMM算法自适应调节模型切换矩阵的必要条件,进一步分析了马尔可夫矩阵修正IMM跟踪算法的适用局限性.通过重新定义模型误差压缩率之比,提出了一种改进的马尔可夫参数自适应IMM算法,并阐述了误差压缩率之比的特性.最后进行了仿真实验并指出了马尔可夫自适应IMM算法的适用范围. 展开更多
关键词 目标跟踪 交互式多模型 马尔可夫矩阵 后验信息
下载PDF
时变转移概率IMM-SRCKF机动目标跟踪算法 被引量:30
3
作者 郭志 董春云 +1 位作者 蔡远利 于振华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期24-30,共7页
给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCK... 给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF算法。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互多模型 平方根容积卡尔曼滤波 Markov转移概率
下载PDF
马尔可夫矩阵修正IMM跟踪算法 被引量:25
4
作者 封普文 黄长强 +1 位作者 曹林平 雍肖驹 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2269-2274,共6页
传统交互多模型(interacting multiple model,IMM)滤波算法中,马尔可夫概率转移矩阵参数固定,切换过程模型概率滞后。基于后验信息修正,扩展了一种在线更新马尔可夫概率转移矩阵的自适应跟踪算法,新算法克服了原算法只能交互2个模型的... 传统交互多模型(interacting multiple model,IMM)滤波算法中,马尔可夫概率转移矩阵参数固定,切换过程模型概率滞后。基于后验信息修正,扩展了一种在线更新马尔可夫概率转移矩阵的自适应跟踪算法,新算法克服了原算法只能交互2个模型的局限性。在计算过程中,依据不匹配模型误差压缩率的更新信息,在线调整先验马尔可夫概率转移矩阵,模型转换过程中更多地利用匹配模型的信息,而减小不匹配模型信息的影响,使收敛速度得到了提高。最后通过多模交互3个当前统计模型(current statistical model,CSM)验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 交互式多模型 马尔可夫矩阵 后验信息 目标跟踪 “当前”统计模型
下载PDF
自适应转移概率交互式多模型跟踪算法 被引量:25
5
作者 许登荣 程水英 包守亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2113-2120,共8页
针对标准的交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,IMM)存在模型集设计困难和采用固定转移概率矩阵导致模型切换缓慢、跟踪精度下降的不足,提出一种自适应转移概率IMM算法.首先,提出了一种新的模型集设计方法,将强跟踪修正输入估... 针对标准的交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,IMM)存在模型集设计困难和采用固定转移概率矩阵导致模型切换缓慢、跟踪精度下降的不足,提出一种自适应转移概率IMM算法.首先,提出了一种新的模型集设计方法,将强跟踪修正输入估计(Strong Tracking Modified Input Estimation,STMIE)模型和匀速运动(Constant Velocity,CV)模型作为IMM算法的模型集,利用STMIE算法对高机动目标的跟踪能力以及CV模型对非机动目标跟踪的高精度,实现对目标的全面自适应跟踪.其次,提出一种依据模型似然函数值对Markov转移概率进行实时修正的方法,增强匹配模型的作用,削弱不匹配模型的影响.仿真结果表明,依据模型似然函数修正转移概率的方法使IMM算法的模型切换速度和跟踪精度都得到提高,提出的IMM-STMIECV算法的跟踪精度高于IMM-CVCA、IMM-CVCACT以及IMM-CVCS算法. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型算法 Markov转移概率 修正的输入估计法 强跟踪
下载PDF
改进的交互式多模型粒子滤波跟踪算法 被引量:21
6
作者 刘贵喜 高恩克 范春宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2810-2813,共4页
通常的交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)或交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)对于非高斯问题无能为力;对于非线性问题,其性能不及交互多模型粒子滤波算法(IMMPF)。粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合用来获得更好的跟... 通常的交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)或交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)对于非高斯问题无能为力;对于非线性问题,其性能不及交互多模型粒子滤波算法(IMMPF)。粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合用来获得更好的跟踪性能。然而,粒子滤波的主要问题是巨大的计算量,由于粒子滤波通常采用大量的粒子数目,将带来很大的计算负荷。该文提出了一种改进的交互多模型粒子滤波算法,其利用多模型综合使用了卡尔曼滤波和粒子滤波,与常规交互式多模型粒子滤波(IMMPF)相比,大大改善了计算效率。对于非线性/非高斯问题,其性能与IMMPF相当;对于线性问题,其性能与IMMEKF相当,并优于IMMPF的性能。 展开更多
关键词 粒子滤波器 卡尔曼滤波器 交互式多模型 非线性/非高斯
下载PDF
一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法 被引量:21
7
作者 程婷 何子述 李亚星 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期865-870,共6页
针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条... 针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互多模型 概率数据关联 跟踪丢失率
下载PDF
基于IMMCKF的机动目标跟踪算法 被引量:19
8
作者 陈海 单甘霖 《电光与控制》 北大核心 2011年第10期1-5,共5页
针对非线性机动目标跟踪中滤波器易发散、跟踪精度低等问题,将容积卡尔曼滤波器(CKF)引入到交互式多模型算法(IMM)中,设计了交互式多模型容积卡尔曼滤波算法(IMMCKF)。该算法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,利用CKF滤波器对每... 针对非线性机动目标跟踪中滤波器易发散、跟踪精度低等问题,将容积卡尔曼滤波器(CKF)引入到交互式多模型算法(IMM)中,设计了交互式多模型容积卡尔曼滤波算法(IMMCKF)。该算法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,利用CKF滤波器对每个模型进行滤波,将各滤波器状态输出的概率加权融合作为IMMCKF的输出。仿真结果表明,与IMMUKF算法相比,IMMCKF算法跟踪精度更高,模型切换速度更快,计算量更小,该算法具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 容积卡尔曼滤波
下载PDF
多模型概率假设密度平滑器 被引量:16
9
作者 连峰 韩崇昭 +1 位作者 刘伟峰 元向辉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期939-950,共12页
针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS... 针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS)理论,本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式.由于MM-PHD前向–后向平滑器的递推公式中包含有多个积分,因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式.故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo,SMC)实现.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明,与MM-PHD滤波器相比,MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态,但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后,并且需要耗费更大的计算代价. 展开更多
关键词 多个机动目标跟踪 概率假设密度滤波器 概率假设密度平滑器 交互式多模型
下载PDF
室内环境下基于IMM-EKF算法的移动目标定位 被引量:13
10
作者 张云洲 付文艳 +2 位作者 项姝 魏东飞 杨兵 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2408-2415,共8页
如何在视距(line-of-sight,LOS)与非视距(non-line-of-sight,NLOS)混合的室内环境中提高移动目标定位的精度,这是一项富有挑战性的工作.移动目标在室内环境移动时,其与传感器网络节点之间的信号传播在LOS与NLOS之间随机切换,导致移动节... 如何在视距(line-of-sight,LOS)与非视距(non-line-of-sight,NLOS)混合的室内环境中提高移动目标定位的精度,这是一项富有挑战性的工作.移动目标在室内环境移动时,其与传感器网络节点之间的信号传播在LOS与NLOS之间随机切换,导致移动节点定位精度下降.提出一种交互式多模型-扩展卡尔曼滤波(interactive multiple model-extended Kalman filter,IMM-EKF)定位算法.根据LOS?NLOS环境下不同的测距误差特性,在IMM框架中采用2个平行的卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)模型对测量距离同时进行滤波,根据滤波结果和测量值计算2个模型的似然概率,模型间的转换通过Markov链实现,2个KF滤波结果加权融合后获得IMM距离估计值.在EKF定位阶段,通过位置预测和更新估计出移动目标位置.仿真结果表明,IMM-EKF算法能够有效抑制NLOS对目标定位的影响,其定位精度优于单模型算法. 展开更多
关键词 无线传感器网络 移动目标定位 室内环境 非视距 交互式多模型
下载PDF
基于自适应CS模型的IMM算法 被引量:12
11
作者 杨永建 樊晓光 +3 位作者 王晟达 禚真福 南建国 黄伯儒 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期977-983,共7页
目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical,CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式... 目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical,CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式多模型(interacting multiple model,IMM)的基础上,提出了一种交互式多自适应模型(interacting multiple adaptive model,IMAM),该模型通过采用两个自适应CS模型,能够有效消除目标状态突变造成模型误差急速增大的问题,提高了模型的准确度和适应性。其次,在IMAM的基础上,结合修正卡尔曼滤波(amendatory Kalman filter,AKF)的思想,提出了IMAM-AKF算法,该算法通过修正最终的状态融合估计值,有效地降低了目标机动造成的模型误差,进一步提高了机动目标跟踪的性能。最后,结合自适应渐消卡尔曼滤波(adaptive fading Kalman filter,AFKF)的思想,提出了IMAM-AFAKF算法。仿真结果表明,无论是强机动还是弱机动,IMAM-AFAKF算法都具有较好的跟踪性能。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 目标运动状态改变 模型误差 当前统计模型 交互式多模型
下载PDF
分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术 被引量:12
12
作者 李世忠 王国宏 +1 位作者 吴巍 徐海全 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期782-788,共7页
针对分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出一种基于分布式干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括分布式干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分,分布式干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后的接收机输入端的信干... 针对分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出一种基于分布式干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括分布式干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分,分布式干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后的接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在分布式干扰下对目标的检测情况。在组网雷达序贯滤波中,首先对分布式干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,然后采用基于交互多模型的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在分布式干扰下因检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。 展开更多
关键词 组网雷达 检测与跟踪 序贯滤波 分布式干扰 交互多模型
下载PDF
基于交互式多模型的水下机动目标跟踪 被引量:8
13
作者 高文娟 李亚安 +1 位作者 陈晓 陈志光 《鱼雷技术》 2015年第3期196-201,共6页
为了解决水下机动目标跟踪的实时性和可靠性问题,在交互式多模型(IMM)的框架下对水下机动目标跟踪进行了分析,建立了目标运动方程和观测方程。交互式多模型滤波算法的选择直接影响到跟踪的精度,在跟踪滤波方面,针对交互式多模型滤波过... 为了解决水下机动目标跟踪的实时性和可靠性问题,在交互式多模型(IMM)的框架下对水下机动目标跟踪进行了分析,建立了目标运动方程和观测方程。交互式多模型滤波算法的选择直接影响到跟踪的精度,在跟踪滤波方面,针对交互式多模型滤波过程中观测方程非线性对滤波性能的影响,分别将扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)2种滤波算法与交互式多模型算法相结合。仿真结果表明,交互式多模型算法与UKF算法结合的滤波精度更高,能够更有效、可靠地达到跟踪机动目标的目的。 展开更多
关键词 水下机动目标 交互式多模型(imm) 扩展卡尔曼滤波(EKF) 无迹卡尔曼滤波(UKF)
下载PDF
Aircraft Trajectory Prediction Based on Modified Interacting Multiple Model Algorithm 被引量:8
14
作者 张军峰 武晓光 王菲 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2015年第2期180-184,共5页
In order to realize the aircraft trajectory prediction,a modified interacting multiple model(M-IMM) algorithm is proposed,which is based on the performance analysis of the standard interacting multiple model(IMM) algo... In order to realize the aircraft trajectory prediction,a modified interacting multiple model(M-IMM) algorithm is proposed,which is based on the performance analysis of the standard interacting multiple model(IMM) algorithm.In the proposed M-IMM algorithm,a new likelihood function is defined for the sake of updating flight mode probabilities,in which the influences of interacting to residual's mean error are taken into account and the assumption of likelihood function being a zero mean Gaussian function is discarded.Finally,the proposed M-IMM algorithm is applied to the simulation of the aircraft trajectory prediction,and the comparative studies are conducted to existing algorithms.The simulation results indicate the proposed M-IMM algorithm can predict aircraft trajectory more quickly and accurately. 展开更多
关键词 trajectory likelihood aircraft quickly interacting updating assumption Prediction false Bayesian
下载PDF
基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪算法 被引量:6
15
作者 胡振涛 潘泉 +1 位作者 梁彦 程咏梅 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1333-1337,共5页
针对当前机动目标跟踪领域中多模型算法存在的问题,提出一种基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪算法.首先,依据前一时刻每个粒子采用的模型状态和模型间的状态转移概率,实现对当前时刻模型的采样;然后,将采样模型用于对当前粒子的预... 针对当前机动目标跟踪领域中多模型算法存在的问题,提出一种基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪算法.首先,依据前一时刻每个粒子采用的模型状态和模型间的状态转移概率,实现对当前时刻模型的采样;然后,将采样模型用于对当前粒子的预测,并根据当前时刻得到的量测数据实现对预测粒子权值的度量;最后,通过重采样策略和概率最大化原则完成对模型的合理选择和状态的有效估计.仿真实验验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 粒子滤波 交互式多模型 模型自适应
原文传递
改进的交互式当前统计模型算法 被引量:8
16
作者 谭顺成 王国宏 +1 位作者 王娜 贾舒宜 《电光与控制》 北大核心 2011年第4期21-25,共5页
交互式多模型(IMM)算法是一种有效的机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关,而当前统计模型(CSM)是一种模型自适应的方法。因此,利用CSM为IMM提供模型,提出一种改进的交互式当前统计模型算法。仿真结果表明,该算法... 交互式多模型(IMM)算法是一种有效的机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关,而当前统计模型(CSM)是一种模型自适应的方法。因此,利用CSM为IMM提供模型,提出一种改进的交互式当前统计模型算法。仿真结果表明,该算法能有效地提高机动目标跟踪精度。 展开更多
关键词 交互式多模型 机动目标跟踪 当前统计模型
下载PDF
改进的交互式多模型跟踪算法 被引量:8
17
作者 刘涛 李明 骆瑞玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期207-209,共3页
针对传统交互式多模型算法实行正则滤波的单一化缺点,提出一种改进的跟踪算法。利用卡尔曼滤波匹配系统线性部分,粒子滤波匹配非线性部分,根据匹配深度判断目标遮挡程度,当目标被严重遮挡时,采用迭代的多级粒子滤波方法进行重采样,并结... 针对传统交互式多模型算法实行正则滤波的单一化缺点,提出一种改进的跟踪算法。利用卡尔曼滤波匹配系统线性部分,粒子滤波匹配非线性部分,根据匹配深度判断目标遮挡程度,当目标被严重遮挡时,采用迭代的多级粒子滤波方法进行重采样,并结合卡尔曼滤波更新模型概率。实验结果表明,该算法实时性强,能提高模型滤波速度和目标状态的估计精度,缩短计算时间,解决跟踪过程中的遮挡问题。 展开更多
关键词 目标跟踪 卡尔曼滤波 粒子滤波 交互式多模型 遮挡
下载PDF
基于VS-IMM算法的A-SMGCS场面运动目标跟踪 被引量:8
18
作者 宫淑丽 陶诚 +1 位作者 王帮峰 黄圣国 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期118-123,共6页
为实现先进场面运动引导控制系统中场面监视雷达对运动目标的跟踪,研究了将变结构交互式多模型(Variable structure interacting multiple model,VS-IMM)算法应用到该系统中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀速运动、匀加速... 为实现先进场面运动引导控制系统中场面监视雷达对运动目标的跟踪,研究了将变结构交互式多模型(Variable structure interacting multiple model,VS-IMM)算法应用到该系统中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀速运动、匀加速运动和匀速转弯运动模型;然后,针对固定结构交互式多模型(Fixed structureinteractive multiple model,FS-IMM)算法在目标跟踪方面的不足,结合机场地图,将VS-IMM算法应用到机场场面运动目标跟踪中;最后,基于扩展卡尔曼滤波将VS-IMM算法与FS-IMM算法进行仿真比较。结果表明:VS-IMM算法的跟踪精度及模型选择均优于FS-IMM算法,VS-IMM算法在场面跟踪方面具有更大的应用价值。 展开更多
关键词 目标跟踪 交互式多模型算法 扩展卡尔曼滤波
下载PDF
高超声速强机动目标改进IMM-CKF跟踪算法 被引量:7
19
作者 戴邵武 方君 +1 位作者 张文广 邹杰 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第9期133-136,140,共5页
高超声速强机动目标的运动具有复杂性、突变性和强非线性特点,针对单模型算法难以实现对此类目标的精确跟踪,提出一种改进的交互多模型(IMM)算法,克服了单模型算法跟踪强机动目标的缺陷和标准IMM算法对似然函数计算不准确的问题,实现了... 高超声速强机动目标的运动具有复杂性、突变性和强非线性特点,针对单模型算法难以实现对此类目标的精确跟踪,提出一种改进的交互多模型(IMM)算法,克服了单模型算法跟踪强机动目标的缺陷和标准IMM算法对似然函数计算不准确的问题,实现了不同子模型之间的变维交互;采用容积卡尔曼滤波(CKF)算法实现了雷达观测数据与目标状态量之间的高精度非线性转换。仿真结果表明:改进的IMM算法相比单模型算法和标准的IMM-CKF算法,明显提高了高超声速强机动目标的跟踪精度。 展开更多
关键词 交互多模型 容积卡尔曼滤波 高超声速强机动目标 目标跟踪
下载PDF
角闪烁下基于变分贝叶斯-交互式多模型的目标跟踪 被引量:7
20
作者 许红 袁华东 +2 位作者 谢文冲 刘维建 王永良 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1583-1590,共8页
开展角闪烁噪声下的目标跟踪研究对提升传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的分布未知和非平稳特性是长期困扰研究者的难点。针对该问题,该文首先给出角闪烁下基于变分贝叶斯参数学习的跟踪滤波理论框架。其次,提出一种... 开展角闪烁噪声下的目标跟踪研究对提升传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的分布未知和非平稳特性是长期困扰研究者的难点。针对该问题,该文首先给出角闪烁下基于变分贝叶斯参数学习的跟踪滤波理论框架。其次,提出一种联合估计运动状态和闪烁噪声分布的变分贝叶斯-交互式多模型(VB-IMM)算法,该算法通过设计多个并行的跟踪模型处理角闪烁的跟踪问题,同时利用变分贝叶斯方法实现闪烁噪声分布参数的在线学习,并反馈给跟踪模型,实时调整跟踪模型参数。最后,设计了仿真实验对算法在闪烁噪声分布未知和非平稳条件下的跟踪性能进行了验证,同时对算法的计算复杂度进行了仿真分析。仿真结果表明,在量测噪声分布未知和非平稳条件下,VB-IMM具有较高的跟踪精度,且算法复杂度较小,易于实现。 展开更多
关键词 目标跟踪 角闪烁噪声 非平稳 变分贝叶斯 交互式多模型
下载PDF
上一页 1 2 7 下一页 到第
使用帮助 返回顶部