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高超目标强跟踪CKF自适应交互多模型跟踪算法
被引量：
1
1
作者
罗亚伦
廖育荣
+1 位作者
李兆铭
倪淑燕
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2272-2283,共12页
高超目标运动状态复杂且具有高机动性,传统的交互多模型(IMM)跟踪精度低、收敛速度慢,基于此,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪容积卡尔曼滤波(CKF)自适应交互多模型(AIMM)跟踪算法。以IMM-CKF算法为基础,通过对CKF算法的结构进行分...
高超目标运动状态复杂且具有高机动性,传统的交互多模型(IMM)跟踪精度低、收敛速度慢,基于此,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪容积卡尔曼滤波(CKF)自适应交互多模型(AIMM)跟踪算法。以IMM-CKF算法为基础,通过对CKF算法的结构进行分析,在时间更新和量测更新的协方差矩阵中引入强跟踪算法的渐消因子,在线实时调整滤波增益,减小模型不匹配导致的滤波精度下降;在IMM的模型集中选择Singer模型、“当前”统计模型和Jerk模型,并针对模型扩维导致CKF算法中无法Cholesky分解的问题引入奇异值分解(SVD)算法;对IMM算法中马尔可夫矩阵提出自适应算法,通过模型似然函数值对转移概率进行自适应修正,增强匹配模型所占比例。仿真结果表明:所提算法跟踪收敛速度提高了约37.5%,跟踪精度提高了16.51%。
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关键词
高超目标
容积卡尔曼滤波
强跟踪滤波
渐消因子
自适应交互多模型
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职称材料
题名
高超目标强跟踪CKF自适应交互多模型跟踪算法
被引量：
1
1
作者
罗亚伦
廖育荣
李兆铭
倪淑燕
机构
航天工程大学研究生院
航天工程大学电子与光学工程系
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2272-2283,共12页
基金
国家自然科学基金(61805283)。
文摘
高超目标运动状态复杂且具有高机动性,传统的交互多模型(IMM)跟踪精度低、收敛速度慢,基于此,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪容积卡尔曼滤波(CKF)自适应交互多模型(AIMM)跟踪算法。以IMM-CKF算法为基础,通过对CKF算法的结构进行分析,在时间更新和量测更新的协方差矩阵中引入强跟踪算法的渐消因子,在线实时调整滤波增益,减小模型不匹配导致的滤波精度下降;在IMM的模型集中选择Singer模型、“当前”统计模型和Jerk模型,并针对模型扩维导致CKF算法中无法Cholesky分解的问题引入奇异值分解(SVD)算法;对IMM算法中马尔可夫矩阵提出自适应算法,通过模型似然函数值对转移概率进行自适应修正,增强匹配模型所占比例。仿真结果表明:所提算法跟踪收敛速度提高了约37.5%,跟踪精度提高了16.51%。
关键词
高超目标
容积卡尔曼滤波
强跟踪滤波
渐消因子
自适应交互多模型
Keywords
hypersonic target
cubature Kalman filter
strong tracking filtering
fading factor
adaptive interactive multiple model
分类号
V249.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高超目标强跟踪CKF自适应交互多模型跟踪算法
罗亚伦
廖育荣
李兆铭
倪淑燕
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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