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题名自适应转移概率交互式多模型跟踪算法
被引量：25
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作者
许登荣
程水英
包守亮
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机构
国防科技大学电子对抗学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期2113-2120,共8页
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文摘
针对标准的交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,IMM)存在模型集设计困难和采用固定转移概率矩阵导致模型切换缓慢、跟踪精度下降的不足,提出一种自适应转移概率IMM算法.首先,提出了一种新的模型集设计方法,将强跟踪修正输入估计(Strong Tracking Modified Input Estimation,STMIE)模型和匀速运动(Constant Velocity,CV)模型作为IMM算法的模型集,利用STMIE算法对高机动目标的跟踪能力以及CV模型对非机动目标跟踪的高精度,实现对目标的全面自适应跟踪.其次,提出一种依据模型似然函数值对Markov转移概率进行实时修正的方法,增强匹配模型的作用,削弱不匹配模型的影响.仿真结果表明,依据模型似然函数修正转移概率的方法使IMM算法的模型切换速度和跟踪精度都得到提高,提出的IMM-STMIECV算法的跟踪精度高于IMM-CVCA、IMM-CVCACT以及IMM-CVCS算法.
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关键词
机动目标跟踪
交互式多模型算法
Markov转移概率
修正的输入估计法
强跟踪
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Keywords
maneuvering target tracking
interacting multiple model（IMM）
markov transition probability
modified input estimation（MIE）
strong tracking filter（STF）
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分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
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