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基于改进自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波算法的车辆目标跟踪
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作者 南奔洋 匡兵 景晖 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4605-4611,共7页
为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建... 为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建立车辆的运动模型,并通过无迹卡尔曼滤波对车辆目标进行跟踪。然后将子模型概率变化率作为IMM算法修正参数,对马尔可夫矩阵主对角线和非主对角线元素采用不同的修正策略。最后设置判定窗修正归一化后的马尔可夫矩阵主对角线元素,以扩大匹配模型的概率。结果表明,改进算法模型概率变化更加明显,位置和速度均方根误差均要小于原有算法,有效地提高了跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 交互式多模型 自适应 马尔可夫矩阵 无迹卡尔曼滤波
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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 被引量:3
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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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基于改进交互式多模型算法的车辆高精度定位 被引量:1
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作者 戴玉峰 苏圣超 +1 位作者 崔文霞 汪义旺 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期590-600,共11页
针对传统交互式多模型算法在车辆运动过程中模型匹配不及时、定位精度较低的问题,本文提出一种结合改进交互式多模型与容积卡尔曼滤波的算法,以改善车辆定位效果.首先,将惯性测量单元和路侧单元的观测结果融合为量测信息;然后,设计一种... 针对传统交互式多模型算法在车辆运动过程中模型匹配不及时、定位精度较低的问题,本文提出一种结合改进交互式多模型与容积卡尔曼滤波的算法,以改善车辆定位效果.首先,将惯性测量单元和路侧单元的观测结果融合为量测信息;然后,设计一种自适应转弯模型,应对角速度非固定时单一匀速转弯模型无法有效定位车辆的情况;进一步考虑模型非线性、状态向量维度较高的特点,采用容积卡尔曼滤波估计车辆状态;最后,提出改进的交互式多模型算法,通过二次交互优化模型概率.仿真实验表明,本文所提算法可以有效提高模型切换速度和车辆定位的准确性与稳定性,其定位误差相比传统交互式多模型算法降低了8.6%. 展开更多
关键词 车辆定位 交互式多模型 卡尔曼滤波 状态估计
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一种模型非等维交互的IMM-UKF机动目标跟踪算法
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作者 刘新宇 杨兴云 +1 位作者 舒立鹏 唐旭 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第4期82-88,95,共8页
为解决高炮跟踪机动目标时的状态估计问题,使高炮火控系统能够对进行间歇机动的目标进行运动模式辨识和状态估计,提出了一种模型非等维交互的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)算法。该算法对应匀加速运动及匀速转弯运动,将匀加速、... 为解决高炮跟踪机动目标时的状态估计问题,使高炮火控系统能够对进行间歇机动的目标进行运动模式辨识和状态估计,提出了一种模型非等维交互的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)算法。该算法对应匀加速运动及匀速转弯运动,将匀加速、匀速、协同转弯模型组合成两个运动模型组合滤波器。以三维并行的方式滤波,对各模型的共有状态分量进行有限交互以降低计算量,并采用残差滤波和系统误差矩阵模糊自适应的方法提高模型辨识稳定性和滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM算法精度更高且执行时间更短,模型辨识的稳定性也更好。 展开更多
关键词 机动目标 状态估计 交互式多模型 并行滤波
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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:4
5
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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基于自适应交互式多卡尔曼滤波模型的组合导航算法研究 被引量:2
6
作者 陈光武 王思琪 +1 位作者 司涌波 周鑫 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4493-4503,共11页
在组合导航系统中,信息融合和定位精度取决于惯性系统和传感器的特性,然而在实际应用中获取先验知识仍然具有挑战性。为解决车辆导航中卫星信号质量的变化及系统非线性降低组合导航系统性能的问题,该文提出一种基于多卡尔曼滤波器的模... 在组合导航系统中,信息融合和定位精度取决于惯性系统和传感器的特性,然而在实际应用中获取先验知识仍然具有挑战性。为解决车辆导航中卫星信号质量的变化及系统非线性降低组合导航系统性能的问题,该文提出一种基于多卡尔曼滤波器的模糊自适应交互式多模型算法(FAIMM-MKF),将基于卫星信号质量的模糊控制器(Fuzzy Controller)与自适应交互多模型(AIMM)相结合,通过组合无迹卡尔曼滤波(UKF)、迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)和平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)3种不同的滤波器,适配车辆动力学模型,并通过车载半实物仿真实验验证该方法的性能。结果表明,在卫星信号质量发生改变的情况下,与传统的交互式多模型算法相比,该方法显著提高了车辆在复杂环境中的定位精度。 展开更多
关键词 组合导航 交互式多模型 卡尔曼滤波 模糊控制器
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基于IMM卡尔曼滤波的船舶轨迹预测研究
7
作者 王强 宋巍 +1 位作者 华中伟 陆平 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第10期48-51,共4页
为解决船舶自动识别系统(AIS)数据频率低、轨迹非线性和高机动性等问题,提出一种交互式多模型(IMM)卡尔曼滤波算法进行船舶轨迹预测。通过对AIS数据进行预处理,修正异常速度和位置,提高数据准确性。算法采用多个状态模型并行估计船舶状... 为解决船舶自动识别系统(AIS)数据频率低、轨迹非线性和高机动性等问题,提出一种交互式多模型(IMM)卡尔曼滤波算法进行船舶轨迹预测。通过对AIS数据进行预处理,修正异常速度和位置,提高数据准确性。算法采用多个状态模型并行估计船舶状态,利用马尔可夫链实现模型概率转移,融合得到最优估计。研究结果表明,船舶轨迹预测波动误差均值小于5 m,误差标准差约20,受目标机动的影响较小。该算法具有良好的实时性和精确性,能够有效应对非线性和机动性变化,为智能航运提供可靠支持。 展开更多
关键词 交互式多模型 卡尔曼滤波 轨迹预测 最优估计
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基于自适应交互式多模型的永磁同步电机无感控制 被引量:2
8
作者 金爱娟 孙治鑫 李少龙 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第11期183-190,共8页
目的改善包装印刷机器的控制性能,减少包装印刷机器所用传感器数量和电机控制系统成本,减小包装印刷机械装置故障率和电机体积,针对传统扩展卡尔曼滤波算法中模型可能不匹配实际工况的问题,提出一种自适应多模型无感控制策略。方法基于... 目的改善包装印刷机器的控制性能,减少包装印刷机器所用传感器数量和电机控制系统成本,减小包装印刷机械装置故障率和电机体积,针对传统扩展卡尔曼滤波算法中模型可能不匹配实际工况的问题,提出一种自适应多模型无感控制策略。方法基于传统扩展卡尔曼滤波,引入多模型,在输入环节依靠状态转移概率矩阵实现多个模型间的交互,并借助隐马尔可夫模型,设计多模型的状态序列和观测序列,将观测得到的矩阵对多模型交互环节的状态转移概率矩阵进行迭代更新,提高模型面对环境扰动时的匹配程度。结果Matlab/Simulink仿真结果表明,改进后的算法使转速的估计精度得到显著提升,同时在面对环境扰动时,其抗扰动能力显著提高。结论与传统扩展卡尔曼滤波算法相比,改进算法提高了系统控制精度,提高了动态性能和鲁棒性,改进后算法更适合应用于包装印刷机械。 展开更多
关键词 永磁同步电机 扩展卡尔曼滤波 交互式多模型 隐马尔可夫模型
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新息滤波交互式多模型噪声辨识算法 被引量:14
9
作者 丁振 潘泉 +1 位作者 张洪才 戴冠中 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第5期95-98,共4页
预先或在线获取系统噪声的统计特性,往往是有效设计一个估计器或控制器的先决条件.早期关于噪声辨识的工作主要针对平稳或统计特性缓变的噪声过程.本文提出一种混合系统噪声辨识新算法,该算法将新息滤波与交互式多模型算法结合起来... 预先或在线获取系统噪声的统计特性,往往是有效设计一个估计器或控制器的先决条件.早期关于噪声辨识的工作主要针对平稳或统计特性缓变的噪声过程.本文提出一种混合系统噪声辨识新算法,该算法将新息滤波与交互式多模型算法结合起来,前者降低了权概率系数对量测噪声的敏感程度,而后者则是基于混合系统模态的马尔可夫链过程实现多模型的动态交互与动态切换.仿真结果证明了本文新算法的有效性. 展开更多
关键词 噪声辨识 新息滤波 交互式 多模型算法
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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:19
10
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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基于交互式多模型的粒子滤波算法 被引量:19
11
作者 邓小龙 谢剑英 杨煜普 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期2360-2362,2380,共4页
融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤波算法,以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样... 融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤波算法,以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。与通用的交互式多模型算法进行了比较,试验仿真结果证实了本文新滤波算法的有效性。 展开更多
关键词 交互式多模型 粒子滤波 非线性 非高斯 重抽样
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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
12
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 卡尔曼滤波 交互式多模型 非线性/非高斯
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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
13
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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交互式多模型滤波器及其并行实现研究 被引量:7
14
作者 潘泉 戴冠中 张洪才 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期544-550,共7页
本文研究交互式多模型滤波器(IMMF).IMMF对于动态模式具有随机突变的一类混合系统的估值具有良好的性能.本文首先给出IMMF的数学描述,揭示IMMF的机理特征,针对IMMF的结构特点,以PD-100多机处理系统为基础,研究了IMMF并行实现... 本文研究交互式多模型滤波器(IMMF).IMMF对于动态模式具有随机突变的一类混合系统的估值具有良好的性能.本文首先给出IMMF的数学描述,揭示IMMF的机理特征,针对IMMF的结构特点,以PD-100多机处理系统为基础,研究了IMMF并行实现的处理器拓朴结构、IMMF任务划分、分配和IMMF并行映射实现,给出了IMMF并行实现算法.在PD-100系统上的仿真表明,本文的并行算法具有加速比线性好,并行饱和度低和并行效率较高的特点,是IMMF实时实现的一种理想的并行处理方案. 展开更多
关键词 交互式 多模型滤波 并行处理 滤波
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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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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
16
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目标跟踪算法 被引量:5
17
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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基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪 被引量:8
18
作者 章飞 周杏鹏 陈小惠 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第2期181-187,共7页
针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(IMM-JPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交互式多模型联合概率数据关联(IMM-JPDA)与粒子滤波相结合,... 针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(IMM-JPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交互式多模型联合概率数据关联(IMM-JPDA)与粒子滤波相结合,在交互式多模型联合概率数据关联的框架下,各模型采用粒子滤波算法处理非线性非高斯问题,避免了噪声的高斯假设和非线性部分的线性化误差。仿真结果表明,IMM-JPDA-PF算法的跟踪性能明显优于IMM-JPDAF算法,能够对杂波环境中的多机动目标进行有效跟踪。 展开更多
关键词 交互式多模型 联合概率数据关联 多目标跟踪 粒子滤波
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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
19
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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交互式多模型集自适应协同滤波目标跟踪算法研究 被引量:7
20
作者 孔德明 杨丹 王书涛 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期638-644,共7页
为了解决传统交互式多模型算法静态模型集带来的精度低等局限问题,提出了一种多模型集自适应协同滤波算法。通过比较目标与当前模型集中不同模型之间的模型匹配概率,自动确定当前模型匹配中的最好模型与最坏模型,利用激活、保留和剔除... 为了解决传统交互式多模型算法静态模型集带来的精度低等局限问题,提出了一种多模型集自适应协同滤波算法。通过比较目标与当前模型集中不同模型之间的模型匹配概率,自动确定当前模型匹配中的最好模型与最坏模型,利用激活、保留和剔除策略改变固定模型集的结构以达到模型集自适应的过程。通过与其他已经提出的交互式多模型算法进行比较,实验结果表明:多模型集自适应协同滤波算法在速度、加速度以及转弯速率的状态估计上都得到了优化,在一定程度上提升了目标跟踪定位的准确性。 展开更多
关键词 计量学 目标跟踪 交互式多模型算法 协同滤波 机动判别
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