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基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型跟踪算法研究
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作者 陈晓楠 张子阔 +2 位作者 索继东 罗超发 杜振邦 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期71-76,共6页
在辅助驾驶系统中,行人轨迹跟踪一直是一项有挑战性的任务,因为行人的回波信号中往往存在着许多干扰噪声。此外,行人在运动过程中可能会做出突然转身或其他改变方向的行为,这将直接导致行人运动轨迹呈现出非线性特征。针对上述问题,文... 在辅助驾驶系统中,行人轨迹跟踪一直是一项有挑战性的任务,因为行人的回波信号中往往存在着许多干扰噪声。此外,行人在运动过程中可能会做出突然转身或其他改变方向的行为,这将直接导致行人运动轨迹呈现出非线性特征。针对上述问题,文中提出一种基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型跟踪(IMM-EKF)方法,适用于毫米波雷达对行人进行轨迹跟踪。首先,在扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的基础上重构状态预测协方差矩阵,来补偿EKF非线性化过程中引入的误差;然后将改进的EKF作为交互式多模型算法(IMM)中的滤波器,根据行人运动特性选择匀速模型和协调转弯模型作为跟踪模型,利用所提出的IMM-EKF算法进行轨迹跟踪。实验结果表明,所提出的滤波算法较典型的EKF和改进的EKF算法,在跟踪滤波精度方面均有所提升,同时具备更优的跟踪鲁棒性。 展开更多
关键词 行人轨迹跟踪 扩展卡尔曼滤波 交互式多模型 毫米波雷达 状态预测协方差矩阵 辅助驾驶
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基于交互式多模型因子图的自适应组合导航算法
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作者 曾庆化 王守一 +1 位作者 李方东 邵晨 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期346-353,共8页
针对复杂城市环境下因外部干扰或传感器故障而引起的传统车载导航系统定位精度下降的问题,提出了一种基于因子图的交互式多模型车载导航算法。基于因子图优化算法建立了IMU/GNSS/LIDAR组合导航系统模型,引入了交互式多模型对子系统传感... 针对复杂城市环境下因外部干扰或传感器故障而引起的传统车载导航系统定位精度下降的问题,提出了一种基于因子图的交互式多模型车载导航算法。基于因子图优化算法建立了IMU/GNSS/LIDAR组合导航系统模型,引入了交互式多模型对子系统传感器量测进行建模并构建变量节点,利用模型概率更新来优化传感器权重,并依据因子图非线性优化和增量平滑理论实现车载导航系统的解算与更新。实验结果表明:相比于自适应因子图算法,所提算法在复杂城市环境下的定位精度提高了26.2%。 展开更多
关键词 因子图 交互式多模型 车载导航 复杂场景
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四驱车辆交互式多模型自适应无迹卡尔曼滤波路面附着系数估计 被引量:1
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作者 邓浩楠 赵治国 +2 位作者 赵坤 李刚 于勤 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1357-1369,共13页
路面附着系数对车辆动力学控制性能有重要影响,为准确实时估计路面附着系数,提高算法在不同路面及工况下的估计精度与收敛速度,本文针对分布式四轮驱动车辆,结合7自由度车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,提出了一种基于交互式多模型的自... 路面附着系数对车辆动力学控制性能有重要影响,为准确实时估计路面附着系数,提高算法在不同路面及工况下的估计精度与收敛速度,本文针对分布式四轮驱动车辆,结合7自由度车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,提出了一种基于交互式多模型的自适应无迹卡尔曼滤波(IMM-AUKF)路面附着系数估计方法,首先将改进的Sage-Husa噪声估计器引入到无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中,构建了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)观测器,以对测量噪声进行实时更新并保证其协方差矩阵的正定性,同时提高新观测数据的权重,并增强算法的实时跟踪精度和稳定性;然后通过选择不同的观测变量,分别构建了车辆纵向行驶工况AUKF观测器和横纵向耦合工况AUKF观测器,并利用交互式多模型(IMM)算法进行观测器模型的切换,进而实现算法在车辆不同行驶工况下路面附着系数的准确估计。高附、低附、对接以及对开等路面仿真试验及实车道路试验结果表明,所提出的IMM-AUKF算法相比于传统的UKF算法,具有更高的估计精度与更快的收敛速度,能够适应不同工况下路面附着系数的实时准确估计。 展开更多
关键词 分布式四轮驱动 路面附着系数 交互式多模型 自适应无迹卡尔曼滤波
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临近空间目标交互式多模型跟踪定位算法研究 被引量:4
4
作者 曹亚杰 李君龙 秦雷 《现代防御技术》 北大核心 2016年第1期134-140,共7页
针对临近空间目标,进行了深入研究,根据临近空间目标状态方程的特点,分析了目标跟踪中常用的卡尔曼滤波和粒子滤波算法的优缺点,并将这2种滤波与交互式多模型算法相结合,提出了交互式多模型-卡尔曼滤波算法和交互式多模型-粒子滤波算法... 针对临近空间目标,进行了深入研究,根据临近空间目标状态方程的特点,分析了目标跟踪中常用的卡尔曼滤波和粒子滤波算法的优缺点,并将这2种滤波与交互式多模型算法相结合,提出了交互式多模型-卡尔曼滤波算法和交互式多模型-粒子滤波算法,并通过CV,CA和CT 3种动力学模型进行仿真分析。仿真结果表明,采用这2种算法能够满足跟踪临近空间目标的要求,具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 临近空间目标 卡尔曼滤波 粒子滤波 交互式多模型 目标机动模型 交互式多模型-粒子滤波算法
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一种自适应变结构交互式多模型算法 被引量:3
5
作者 陈维义 何凡 +1 位作者 刘国强 毛伟伟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第12期177-183,共7页
针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型... 针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 变结构交互式多模型 交互式多模型 自适应 滤波
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多速率交互式多模型粒子滤波研究
6
作者 齐立峰 冯新喜 李峰 《指挥控制与仿真》 2008年第2期5-7,10,共4页
由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大。研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法。该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础... 由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大。研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法。该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一般基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 交互式多模型 粒子滤波 多速率 多速率交互式多模型粒子滤波器
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交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势 被引量:26
7
作者 李辉 沈莹 +1 位作者 张安 程琤 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第11期1-4,共4页
系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势。通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模... 系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势。通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨。 展开更多
关键词 交互式多模型 数据关联 目标跟踪 神经网络
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基于卡尔曼滤波的交互式多模型GPS定位方法研究 被引量:12
8
作者 陆建山 王昌明 +1 位作者 宋高顺 张爱军 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期770-774,共5页
针对GPS定位中,由于模型单一而不能适应环境影响或机动过程变化的问题,提出将交互式多模型算法引入到定位方法中。文中详细阐述了基于卡尔曼(Kalman)滤波的交互式多模型(IMMKF)算法原理及其在GPS定位中的应用。根据静态单点定位实测数... 针对GPS定位中,由于模型单一而不能适应环境影响或机动过程变化的问题,提出将交互式多模型算法引入到定位方法中。文中详细阐述了基于卡尔曼(Kalman)滤波的交互式多模型(IMMKF)算法原理及其在GPS定位中的应用。根据静态单点定位实测数据的试验分析,验证了变噪声模型的IMMKF能很好地适应环境噪声的变化;进一步通过动态定位仿真,说明了IMMKF算法在动态过程中能对多模型进行有效的融合,在很大程度上弥补了单模型的不足。 展开更多
关键词 飞行器控制、导航技术 GPS 单点定位 交互式多模型 卡尔曼滤波
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改进的交互式多模型粒子滤波跟踪算法 被引量:21
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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
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交互式多模型算法在光电跟踪控制系统中应用的仿真 被引量:5
10
作者 刘小强 任高辉 +2 位作者 邢军智 寿少峻 张惠菁 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期162-168,共7页
分析目标运动参数滤波算法在光电跟踪控制系统中的作用,在交互式多模型算法的基础上,提出了该算法在光电跟踪控制系统中的应用问题,并建立了在光电跟踪控制系统中使用的仿真模型,通过仿真环境下光电跟踪控制系统对不同目标跟踪的数据分... 分析目标运动参数滤波算法在光电跟踪控制系统中的作用,在交互式多模型算法的基础上,提出了该算法在光电跟踪控制系统中的应用问题,并建立了在光电跟踪控制系统中使用的仿真模型,通过仿真环境下光电跟踪控制系统对不同目标跟踪的数据分析可知,该算法可作为光电跟踪控制系统中复合控制前馈数据的获取算法使用,光电跟踪控制系统采用交互式多模型算法比采用α-β-γ滤波算法更适合对机动目标的跟踪。 展开更多
关键词 控制系统 交互式多模型算法 光电跟踪 复合控制
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具有最优模型传递矩阵的交互式多模型算法 被引量:6
11
作者 周卫东 蔡佳楠 孙龙 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期101-106,共6页
在传统的交互式多模型(IMM,interacting multiple model)算法中,描述模型马尔科夫切换过程的模型传递矩阵被定义成一个常值矩阵,并且将子滤波器间的相关性信息遗漏.然而,由于实际环境的复杂性,传统的IMM算法无法满足飞行器跟踪的需求.为... 在传统的交互式多模型(IMM,interacting multiple model)算法中,描述模型马尔科夫切换过程的模型传递矩阵被定义成一个常值矩阵,并且将子滤波器间的相关性信息遗漏.然而,由于实际环境的复杂性,传统的IMM算法无法满足飞行器跟踪的需求.为此,提出一种具有最优模型传递矩阵的交互式多模型(OMTM-IMM,optimal mode transition matrix IMM)算法,该算法在考虑子滤波器相关性的前提下,以线性最小方差理论为基础,推导出最优的模型传递矩阵,该传递矩阵更加符合实际情况,理论分析和仿真实验表明该算法有效地提高了飞行器跟踪精度. 展开更多
关键词 交互式多模型算法 常值模型传递矩阵 最优模型传递矩阵 线性最小方差理论 相关性
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用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法 被引量:4
12
作者 王越 周德云 +2 位作者 刘建生 赵凯 杨维 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第3期137-140,共4页
针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常... 针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 “当前”统计模型 机动检测
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基于粒子滤波的交互式多模型说话人跟踪方法 被引量:13
13
作者 侯代文 殷福亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期835-841,共7页
本文提出一种基于采样交互的多模型粒子滤波方法,实现了对随意运动说话人的有效跟踪.该方法根据说话人跟踪问题的特点,用马尔可夫跳变系统描述说话人的动态特性,用粒子滤波方法估计说话人的位置.在说话人跟踪过程中,通过调整滤波粒子的... 本文提出一种基于采样交互的多模型粒子滤波方法,实现了对随意运动说话人的有效跟踪.该方法根据说话人跟踪问题的特点,用马尔可夫跳变系统描述说话人的动态特性,用粒子滤波方法估计说话人的位置.在说话人跟踪过程中,通过调整滤波粒子的采样区域,完成交互式多模型方法中系统状态的交互过程,这不仅实现了各子滤波器中粒子数目的任意设定,避免了模型转换过程中的性能退化现象,而且取消了对模型后验概率密度函数的高斯分布假定,增强了说话人跟踪系统的鲁棒性.计算机仿真实验结果验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 说话人跟踪 交互式多模型方法 马尔可夫跳变系统 粒子滤波 状态估计
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改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法 被引量:5
14
作者 吕铁军 蒋宏 +1 位作者 梁国威 丁全心 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期9-11,16,共4页
针对现有的交互式多模型粒子滤波算法存在粒子退化现象,跟踪性能不高,计算量大影响跟踪的实时性等问题,采用改进的残差重抽样算法,并在滤波前后,对各模型粒子进行输入输出交互运算,得出一种改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法。该... 针对现有的交互式多模型粒子滤波算法存在粒子退化现象,跟踪性能不高,计算量大影响跟踪的实时性等问题,采用改进的残差重抽样算法,并在滤波前后,对各模型粒子进行输入输出交互运算,得出一种改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法。该算法在解决了粒子退化现象的同时,避免了残留粒子重采样问题,在一定程度上降低了计算量,减小了系统估计误差,提高了跟踪性能。通过仿真,验证了该算法的良好性能。 展开更多
关键词 交互式多模型 粒子滤波 目标跟踪 IMMPF
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防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法 被引量:4
15
作者 张园 董受全 +2 位作者 钟志通 刘淑波 初俊博 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第2期40-44,共5页
针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交... 针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波(UKF) 自适应网格(AG) 交互式多模型(IMM) 机动目标跟踪 变结构多模型(VSMM)
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机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法 被引量:18
16
作者 陈利斌 佟明安 《火力与指挥控制》 CSCD 2000年第4期36-38,42,共4页
采用“当前”统计模型、匀加速模型以及匀速模型 ,运用交互式多模型算法的思想 ,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法。基本思路是上述三种模型并行工作 ,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换 ,目标状态估计是... 采用“当前”统计模型、匀加速模型以及匀速模型 ,运用交互式多模型算法的思想 ,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法。基本思路是上述三种模型并行工作 ,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换 ,目标状态估计是上述三种模型交互作用的结果。蒙特卡罗结果表明该算法不仅克服了上述三种模型各自的缺点 ,提高了对机动目标的跟踪精度 ,同时具有全面自适应跟踪能力。 展开更多
关键词 交互式多模型 自适应滤波 "当前"统计模型 机动目标跟踪 雷达 IMM
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基于多传感器信息融合理论的交互式多模型算法 被引量:10
17
作者 周卫东 刘萌萌 杨永江 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期82-89,共8页
在经典的交互式多模型算法中,对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值.为解决此问题,基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则,提出了一种重新加... 在经典的交互式多模型算法中,对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值.为解决此问题,基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则,提出了一种重新加权的交互式多模型算法.该算法通过计算估计误差的互协方差阵对模型概率进行更新,在此基础上利用最优信息融合理论对各滤波器的滤波结果进行融合.理论分析及仿真结果表明:经过重新加权的交互式多模型算法较原始算法以及其他忽略误差相关性的交互式多模型的改进算法在估计精度上均有显著的提高. 展开更多
关键词 信息融合 估计误差相关 最优融合准则 标量权重 交互式多模型算法
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两阶段卡尔曼滤波自适应交互式多模型算法 被引量:5
18
作者 廖阳 王睿 +1 位作者 曾昭博 熊加遥 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期83-86,共4页
对于机动目标跟踪问题,由于目标机动能力的增强,需建立大量模型来逼近真实模式,使建立的目标模型与目标的实际运动适配,但这使计算量增大,而且性能不一定能提高。针对这个问题,将两阶段卡尔曼滤波器与一般的交互式多模型算法相结合,设... 对于机动目标跟踪问题,由于目标机动能力的增强,需建立大量模型来逼近真实模式,使建立的目标模型与目标的实际运动适配,但这使计算量增大,而且性能不一定能提高。针对这个问题,将两阶段卡尔曼滤波器与一般的交互式多模型算法相结合,设计了一种自适应交互式多模型算法。该算法采用两阶段卡尔曼估计器估计目标的加速度,然后将其反馈到由多个不同参数构成子滤波器的交互式多模型滤波算法中进行交互式多模型滤波。与自适应半交互式多模型算法进行对比的仿真验证了该算法有效地减少了子滤波器的数量,同时在一定程度上也提高了跟踪的精度。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 卡尔曼滤波 交互式多模型(IMM)
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基于模型空间分解的交互式多模型算法 被引量:2
19
作者 梁彦 潘泉 +1 位作者 贾宇岗 张洪才 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期394-398,共5页
由于马尔可夫参数的限定 ,交互式多模型的估计精度会在模型数过多时下降。这限制了它在高维参数空间的应用。通过将交互式多模型建模空间分解 ,构造出一种两级交互式多模型算法。并通过辨识系统噪声的多个统计参数 ,比较了新算法与常规... 由于马尔可夫参数的限定 ,交互式多模型的估计精度会在模型数过多时下降。这限制了它在高维参数空间的应用。通过将交互式多模型建模空间分解 ,构造出一种两级交互式多模型算法。并通过辨识系统噪声的多个统计参数 ,比较了新算法与常规交互式多模型滤波器 。 展开更多
关键词 交互式多模型算法 噪声辨识 马尔可夫参数 混合估计 模糊滤波器 模型空间分解
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基于交互式多模型滤波算法的航迹预测 被引量:10
20
作者 谢丽 张军峰 +1 位作者 隋东 辛正伟 《航空计算技术》 2012年第5期68-70,74,共4页
航空器航迹预测是空中交通冲突探测与解脱,以及进离场管理等空中交通管制自动化系统的重要组成部分。基于混杂系统理论,描述航空器在水平面的运动模型,并针对航空器运动的多样性和不确定性提出了利用交互式多模型的航空器航迹预测算法... 航空器航迹预测是空中交通冲突探测与解脱,以及进离场管理等空中交通管制自动化系统的重要组成部分。基于混杂系统理论,描述航空器在水平面的运动模型,并针对航空器运动的多样性和不确定性提出了利用交互式多模型的航空器航迹预测算法。将算法应用于航空器的航迹预测,并与单一模型的卡尔曼滤波、α-β滤波和α-β-γ滤波的仿真预测结果对比,结果表明算法的有效性。 展开更多
关键词 航迹预测 混杂系统 交互式多模型 卡尔曼滤波
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