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题名机动目标跟踪的一种变维交互改进算法
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作者
张亮亮
周峰
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机构
空军工程大学导弹学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2012年第3期305-309,共5页
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文摘
为了满足工程需要,结合变维卡尔曼滤波器和α-β算法的优点,提出了一种卡尔曼和α-β变维交互替代目标跟踪算法。通过加入机动检测器监视机动,在目标发生机动时,采用高阶维数模型和卡尔曼滤波器;机动消失后,退回到低阶维数模型和α-β滤波器,从而实现了对机动和非机动目标的自适应跟踪,克服了因转弯机动引起的误差突跳,并显著地减少了计算量。通过Monte Carlo仿真进一步验证了改进算法的合理性和实用性。
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关键词
机动目标跟踪
自适应跟踪
变维滤波
卡尔曼滤波
Α-Β滤波
变维交互替代算法
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Keywords
maneuvering target tracking
adaptive tracking
variable dimension filter
Kalman filter
α-β filter
variable dimension and interactive substitution algorithm
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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题名变维自适应交互式多模型跟踪算法
被引量：1
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作者
毛少锋
冯新喜
刘玉磊
危璋
郑晓梅
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机构
空军工程大学信息与导航学院
空军哈尔滨飞行学院
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出处
《电光与控制》
北大核心
2015年第2期36-40,45,共6页
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基金
陕西省自然科学基金(2011JM8023)
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文摘
针对传统的交互式多模型(IMM)算法通常采用相同维数的模型进行滤波,存在较大的模型误差以及当前统计模型(CS)中的参数需要合理设定的问题,提出一种变维自适应交互式多模型(AIMM)跟踪算法。该算法首先利用维数变换,将不同维数的模型转换为统一的维数进行交互滤波,使之适用于一般的机动目标,减少模型跟踪误差;然后通过引入由残差信息定义的调整因子对CS模型中的参数自适应调整,提高模型与实际运动模式的匹配程度;最后将参数调整后的CS模型反馈到变维IMM算法中,来改善跟踪性能。仿真实验表明,与传统变维IMM算法相比,文中所提算法在有效跟踪机动目标的同时,提高了目标的跟踪精度。
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关键词
机动目标跟踪
维数变换
交互式多模型算法
调整因子
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Keywords
maneuvering target tracking
variable dimension
interacting multiple model algorithm
adjustment factor
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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