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量测随机延迟下带非高斯噪声的目标跟踪算法
1
作者
卢春光
周中良
+2 位作者
刘宏强
阮铖巍
杨海燕
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期83-93,共11页
为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大...
为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大化的目标状态估计与转弯角速度辨识联合优化算法.该算法主体包含两个部分:E-step和M-step.在E-step,首先,通过充分考虑量测一步随机延迟特性及非高斯量测噪声,重新构造了粒子滤波器的似然函数,进而改进了粒子权重的更新公式,同时,为避免粒子贫乏现象的发生,将粒子群优化算法引入到重构的粒子滤波器当中进一步改进粒子采样过程;其次,将拒绝采样思想引入到后向模拟粒子平滑器当中,并相应地设置拒绝采样终止条件,优化后向模拟粒子平滑器,进一步提高平滑算法的执行效率;最后采用改进的粒子滤波器与后向模拟粒子平滑器进一步获取目标状态的平滑量;在M-step,通过采用牛顿迭代法极大化条件似然函数,从而获得转弯角速度的估计量,用于下一次算法迭代.通过E-step和M-step的不断迭代,进而获得转弯角速度的闭环形式的优化解.仿真实验结果表明,所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法.
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关键词
随机延迟
期望最大化
联合估计与辨识
粒子
滤波
后向模拟粒子平滑器
拒绝采样
粒子
群
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职称材料
题名
量测随机延迟下带非高斯噪声的目标跟踪算法
1
作者
卢春光
周中良
刘宏强
阮铖巍
杨海燕
机构
空军工程大学航空工程学院
解放军
空军工程大学空管领航学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期83-93,共11页
基金
国家自然科学基金(61472441)
文摘
为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大化的目标状态估计与转弯角速度辨识联合优化算法.该算法主体包含两个部分:E-step和M-step.在E-step,首先,通过充分考虑量测一步随机延迟特性及非高斯量测噪声,重新构造了粒子滤波器的似然函数,进而改进了粒子权重的更新公式,同时,为避免粒子贫乏现象的发生,将粒子群优化算法引入到重构的粒子滤波器当中进一步改进粒子采样过程;其次,将拒绝采样思想引入到后向模拟粒子平滑器当中,并相应地设置拒绝采样终止条件,优化后向模拟粒子平滑器,进一步提高平滑算法的执行效率;最后采用改进的粒子滤波器与后向模拟粒子平滑器进一步获取目标状态的平滑量;在M-step,通过采用牛顿迭代法极大化条件似然函数,从而获得转弯角速度的估计量,用于下一次算法迭代.通过E-step和M-step的不断迭代,进而获得转弯角速度的闭环形式的优化解.仿真实验结果表明,所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法.
关键词
随机延迟
期望最大化
联合估计与辨识
粒子
滤波
后向模拟粒子平滑器
拒绝采样
粒子
群
Keywords
randomly delayed
expectation maximization
the joint estimation and identification
particle filter
backward simulation particle smoother
rejection sampling
particle swarm
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
E91 [军事]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
量测随机延迟下带非高斯噪声的目标跟踪算法
卢春光
周中良
刘宏强
阮铖巍
杨海燕
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
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