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基于Bayesian-Fisher混合模型改进的交互式多模型算法
1
作者
包守亮
程水英
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期77-82,共6页
针对交互式多模型算法(interacting multiple model,IMM)存在模型集设计困难的问题,提出一种改进的IMM算法。该算法将当前统计模型(current statistical,CS)融入到Bayesian-Fisher混合模型中,实现对加速度均值的在线自适应调整,从而提...
针对交互式多模型算法(interacting multiple model,IMM)存在模型集设计困难的问题,提出一种改进的IMM算法。该算法将当前统计模型(current statistical,CS)融入到Bayesian-Fisher混合模型中,实现对加速度均值的在线自适应调整,从而提高对过程噪声协方差的估计精度,减少模型失配。同时,对匀速模型(constant velocity,CV)进行改进,并将改进的CS、CV模型在IMM算法的体系下进行交互。仿真结果表明,改进的IMM算法能快速响应目标状态的变化,取得优于IMMCVCA、IMMCVCS、IMMCVCACT以及IMMCVSTMIE的跟踪性能。
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关键词
机动目标跟踪
交互式多
模型
算法
当前统计
模型
bayesian
-
fisher
混合模型
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职称材料
题名
基于Bayesian-Fisher混合模型改进的交互式多模型算法
1
作者
包守亮
程水英
机构
合肥电子工程学院
出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期77-82,共6页
文摘
针对交互式多模型算法(interacting multiple model,IMM)存在模型集设计困难的问题,提出一种改进的IMM算法。该算法将当前统计模型(current statistical,CS)融入到Bayesian-Fisher混合模型中,实现对加速度均值的在线自适应调整,从而提高对过程噪声协方差的估计精度,减少模型失配。同时,对匀速模型(constant velocity,CV)进行改进,并将改进的CS、CV模型在IMM算法的体系下进行交互。仿真结果表明,改进的IMM算法能快速响应目标状态的变化,取得优于IMMCVCA、IMMCVCS、IMMCVCACT以及IMMCVSTMIE的跟踪性能。
关键词
机动目标跟踪
交互式多
模型
算法
当前统计
模型
bayesian
-
fisher
混合模型
Keywords
maneuvering target tracking
interacting multiple model algorithm
current statistical model
bayesian
-
fisher
hybrid model
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
TN95
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Bayesian-Fisher混合模型改进的交互式多模型算法
包守亮
程水英
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2018
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