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基于农田特征的多模型交互粒子滤波跟踪算法 被引量:3
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作者 白雪 王德明 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2011年第6期626-630,共5页
从农田垄线等间距地形特征着手,基于粒子滤波提出了一种基于低成本定位器的高精度跟踪算法.对农机工作路线进行优化设计的基础上,确定了适合农田作业的2种运动模型,并采用交互式多模型(IMM)粒子滤波算法对田间运动目标进行了定位滤波处... 从农田垄线等间距地形特征着手,基于粒子滤波提出了一种基于低成本定位器的高精度跟踪算法.对农机工作路线进行优化设计的基础上,确定了适合农田作业的2种运动模型,并采用交互式多模型(IMM)粒子滤波算法对田间运动目标进行了定位滤波处理;然后以粒子滤波算法为基础,将农田地形特征作为一个限制因素融入到算法中,在滤波过程中对穿越垄线的粒子进行剔除,从而提高估计精度;最后基于改进的IMM粒子滤波算法进行了定位跟踪仿真和分析.结果表明:该算法借助普通低成本GPS应用于垄线规则的农田导航,可有效地提高定位跟踪精度. 展开更多
关键词 农田地形 导航 算法 多模型交互 粒子滤波
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基于多模型交互的红外目标跟踪方法研究 被引量:3
2
作者 罗寰 于雷 +1 位作者 陈中起 廖俊 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期776-779,共4页
针对非线性运动的红外弱小目标跟踪问题,设计了一种基于交互式多模型性的跟踪方法。首先,引入多个运动模型,然后利用无迹卡尔曼滤波计算每个模型的滤波器状态估计,最后按照一定的概率加权得到总的状态估计值。使用数学仿真和物理实验对... 针对非线性运动的红外弱小目标跟踪问题,设计了一种基于交互式多模型性的跟踪方法。首先,引入多个运动模型,然后利用无迹卡尔曼滤波计算每个模型的滤波器状态估计,最后按照一定的概率加权得到总的状态估计值。使用数学仿真和物理实验对该方法进行了去噪和预测的功能验证,实验结果及相应理论分析表明该系统可有效的实现复杂背景下的红外弱小目标跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 交互多模型 无迹卡尔曼滤波 轨迹预测
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基于多模型交互的复杂工况下车辆状态估计 被引量:11
3
作者 刘刚 靳立强 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期584-589,596,共7页
为准确而实时地估计车辆状态参数,以利于车辆的稳定性控制,分别建立了基于线性轮胎模型和非线性轮胎模型的两种车辆模型,采用多模型交互(IMM)算法进行两种模型的切换以适应各种复杂路况,并将平方根容积卡尔曼滤波算法融合至IMM算法。考... 为准确而实时地估计车辆状态参数,以利于车辆的稳定性控制,分别建立了基于线性轮胎模型和非线性轮胎模型的两种车辆模型,采用多模型交互(IMM)算法进行两种模型的切换以适应各种复杂路况,并将平方根容积卡尔曼滤波算法融合至IMM算法。考虑到车辆行驶过程中侧向加速度和路面附着系数对算法的影响,采用模糊算法对IMM算法中的模型转换概率进行实时修正,提高了模型切换速度和跟踪精度。Carsim-Matlab/simulink联合仿真和实车试验的结果表明,该算法车辆状态参数估计跟踪精度高,模型切换速度快,鲁棒性好。 展开更多
关键词 车辆状态参数估计 交互多模型 平方根容积卡尔曼滤波 质心侧偏角 轮胎侧向力
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采用多速率多模型交互实现机动目标的全速率跟踪 被引量:1
4
作者 程婷 何子述 李会勇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2315-2318,共4页
多速率模型通过对原始测量结果和目标运动模型进行多分辨分解实现目标高精度跟踪.多模型交互方法则采用一个马尔科夫链控制多个模型交互实现机动目标跟踪.本文给出了一种采用多速率多模型交互方式实现机动目标全速率跟踪的方法,它通过... 多速率模型通过对原始测量结果和目标运动模型进行多分辨分解实现目标高精度跟踪.多模型交互方法则采用一个马尔科夫链控制多个模型交互实现机动目标跟踪.本文给出了一种采用多速率多模型交互方式实现机动目标全速率跟踪的方法,它通过交织多次滤波结果使得跟踪能同时保证高精度和全速率.仿真结果及分析说明了该方法较传统的全速率多模型交互算法获得了更好的跟踪效果. 展开更多
关键词 多速率模型 交互多模型 机动目标 目标跟踪 数据融合
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多模型交互滤波在运动目标轨迹融合中的应用
5
作者 蔡姝 《电讯技术》 2005年第6期153-156,共4页
分析了运动目标轨迹融合数据源的技术特点,在目标跟踪算法基础上,提出了多模型滤波的概念,同时建立了比较有效的数学模型,解决了目标高度机动情况下的目标跟踪问题。最后给出了多模型滤波效果的仿真演示结论。
关键词 多模型交互滤波 轨迹融合 目标跟踪 仿真
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基于交互多模型的智能汽车环境感知信息统一融合方法研究 被引量:1
6
作者 贾鑫 李松霖 +1 位作者 佘远昇 洪峰 《汽车工程》 北大核心 2025年第6期1144-1154,共11页
针对当前智能汽车环境感知系统进行多传感信息融合时不同传感器往往分阶段融合、难以均衡发挥单一传感器精度优势和多源信息冗余优势的问题,提出了一种基于交互多模型的对象级并行结构多传感信息统一融合方法。对象级融合具有良好的模... 针对当前智能汽车环境感知系统进行多传感信息融合时不同传感器往往分阶段融合、难以均衡发挥单一传感器精度优势和多源信息冗余优势的问题,提出了一种基于交互多模型的对象级并行结构多传感信息统一融合方法。对象级融合具有良好的模块化以及封装性,并行结构能够充分利用信息冗余优势,交互多模型可以统一高效融合多源数据,弥补单一传感器的局限性。在对多源传感器数据时空对齐基础上,引入最邻近法和DS证据理论实现多传感器信息关联,并基于交互多模型进行动态统一融合。进行了实车搭载毫米波雷达和视觉系统环境感知试验,结果表明本方法能够有效提升目标车辆感知跟踪的可靠性和稳定性,提高了系统的适应能力。 展开更多
关键词 智能汽车 环境感知 对象级融合 并行滤波 交互多模型
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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
7
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 交互多模型 卡尔曼滤波 状态估计
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一种改进的交互多模型算法在机场运动目标跟踪中的应用
8
作者 鲁其兴 汤新民 +1 位作者 齐鸣 管祥民 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2225-2236,共12页
为了提高场面监视效率,实现场面运动目标精准跟踪,考虑到传统交互多模型由于固定马尔可夫转移概率矩阵导致模型跟踪精度降低,该文提出一种转移概率自适应改进的交互多模型滤波算法。该算法利用观测数据和滤波残差数据,结合模糊推理算法... 为了提高场面监视效率,实现场面运动目标精准跟踪,考虑到传统交互多模型由于固定马尔可夫转移概率矩阵导致模型跟踪精度降低,该文提出一种转移概率自适应改进的交互多模型滤波算法。该算法利用观测数据和滤波残差数据,结合模糊推理算法,构建机动强弱模糊推理系统,推理出观测数据与隐马尔可夫显状态集合的映射关系,得到显状态集下的状态序列;根据隐马尔可夫模型中的Baum-Welch算法实时求解状态转移矩阵和更新观测概率矩阵,优化状态转移概率矩阵自适应更新策略;将机动强弱模糊推理系统和隐马尔可夫模型融入交互多模型算法中,构成机动目标实时估计的模糊隐马尔可夫-交互多模型算法,以提高跟踪精度;最后,基于实际场面ADS-B轨迹数据进行了验证,验证结果显示,改进后的交互多模型能够在非等间隔预测条件下实现参数的自适应调整,且在双维度4项统计指标中,位置跟踪精度方面分别提高了63.5%,54.3%,40.3%,22.7%,速度和加速度的轨迹拟合精度均得到了提高,验证了改进算法的优越性。 展开更多
关键词 目标跟踪 交互多模型 ADS-B 转移概率矩阵 跟踪误差
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一种模型非等维交互的IMM-UKF机动目标跟踪算法
9
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 交互多模型 并行滤波
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交互式多模型概率数据关联抗速度拖引干扰算法
10
作者 闫咏琪 王琪 易凡 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第5期1507-1515,共9页
脉冲多普勒雷达导引头面对释放速度拖引干扰的强机动性目标时,存在跟踪、制导精度下降的问题。为此,结合空空/地空导弹应用场景,提出一种基于交互式多模型概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。该算法结合概率数据关联和多模型交互的优势... 脉冲多普勒雷达导引头面对释放速度拖引干扰的强机动性目标时,存在跟踪、制导精度下降的问题。为此,结合空空/地空导弹应用场景,提出一种基于交互式多模型概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。该算法结合概率数据关联和多模型交互的优势,采用概率数据关联滤波器处理角度和速度通道的量测信息,同时引入多模型交互框架动态适应目标在不同机动状态下的运动模式。仿真实验表明,提出的抗干扰算法可增强对复杂机动行为的捕捉能力和目标状态估计的鲁棒性,有效降低速度拖引干扰带来的影响,提升导弹制导精度。 展开更多
关键词 强机动目标跟踪 速度拖引干扰 交互多模型 概率数据关联
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三维高机动交互式跟踪模型研究
11
作者 王泽慧 惠黎明 +1 位作者 董云龙 王中训 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第2期216-226,236,共12页
针对传统机动目标跟踪模型对不同维度(坐标轴)分量之间耦合问题考虑较少,难以满足三维高机动目标跟踪要求的问题,提出了一种利用交互式多模型架构,应用3个平面内的二维耦合运动模型(Coordinated Turn,CT模型)集来重构三维高机动运动模... 针对传统机动目标跟踪模型对不同维度(坐标轴)分量之间耦合问题考虑较少,难以满足三维高机动目标跟踪要求的问题,提出了一种利用交互式多模型架构,应用3个平面内的二维耦合运动模型(Coordinated Turn,CT模型)集来重构三维高机动运动模型的算法。同时,为了更好地适应解耦运动情况,在3个平面CT模型集的基础上,增加了具有不同过程噪声系数的匀速(Constant Velocity,CV)模型集。仿真结果表明,上述交互式多模型架构和机动目标运动模型集能较好地实现三维高机动目标跟踪,相比于两类经典的三维机动目标跟踪技术,性能有较高的提升。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 三维高机动模型 交互多模型算法 耦合运动模型
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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
12
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 交互多模型 自适应 马尔可夫矩阵 无迹卡尔曼滤波
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战术机动先验辅助的交互多模型目标跟踪方法
13
作者 孙一心 方愚渊 张磊 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第7期2086-2097,共12页
针对交互式多模型滤波算法应对强机动目标跟踪过程存在响应滞后、精度偏低的问题,提出由空中目标战术机动先验辅助的层次性交互多模型跟踪方法。所提方法利用隐马尔可夫模型,对目标机动轨迹分段进行战术类别的识别、战术状态的区分,建... 针对交互式多模型滤波算法应对强机动目标跟踪过程存在响应滞后、精度偏低的问题,提出由空中目标战术机动先验辅助的层次性交互多模型跟踪方法。所提方法利用隐马尔可夫模型,对目标机动轨迹分段进行战术类别的识别、战术状态的区分,建模不同战术下的机动模型转移矩阵。由此实现战术机动似然概率与交互多模型机动似然概率的有效交互,构建双层交互式多模型跟踪算法。实验考虑复杂战术意图下空中目标机动轨迹,结果表明所提算法结合战术机动先验可有效解决状态估计精度与机动转移响应时效之间的矛盾,明显改善机动目标跟踪精度。 展开更多
关键词 交互多模型 马尔可夫转移概率 机动目标跟踪 先验信息
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时序信息驱动的并行交互式多模型水下目标跟踪算法
14
作者 兰朝凤 张桐基 陈欢 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2685-2693,共9页
随着水下目标运动形式的多样化和复杂化,现有的交互式多模型算法(IMM)在面对目标状态切换时存在模型切换缓慢及跟踪精度不足的问题。为此,该文在经典IMM算法的基础上,提出一种基于时序信息的并行交互式多模型目标跟踪算法(TIP-IMM)。该... 随着水下目标运动形式的多样化和复杂化,现有的交互式多模型算法(IMM)在面对目标状态切换时存在模型切换缓慢及跟踪精度不足的问题。为此,该文在经典IMM算法的基础上,提出一种基于时序信息的并行交互式多模型目标跟踪算法(TIP-IMM)。该算法通过比较相邻时刻的模型概率变化趋势,动态修正状态转移矩阵的参数,再经归一化处理实现状态转移矩阵的自适应更新。同时利用并行IMM框架和信息熵来动态更新模型概率,避免因过度修正状态转移矩阵而导致的跟踪精度下降。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法对目标的预测精度提高了3.52%~7.87%。同时模型的切换速度更快,有效地提高了水下目标跟踪精度。 展开更多
关键词 水下目标跟踪 交互多模型算法 状态转移矩阵 后验信息 自适应
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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
15
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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基于自适应交互式多模型的永磁同步电机无感控制 被引量:2
16
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 扩展卡尔曼滤波器 交互多模型 隐马尔可夫模型
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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 被引量:3
17
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 交互多模型 车载导航 复杂场景
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融合深度学习与多模型滤波的无人车协同导航方法
18
作者 肖烜 段宇轩 +2 位作者 唐嘉乔 涂青蓝 沈凯 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第5期479-486,共8页
为了提升复杂环境下的协同导航精度与鲁棒性,提出了融合深度学习与多模型滤波的无人车协同导航方法。将深度学习网络与交互式多模型预测算法(IMM)深度融合,并融入协同导航系统的设计中,实现了数据层面的高效融合与互补,显著增强了导航... 为了提升复杂环境下的协同导航精度与鲁棒性,提出了融合深度学习与多模型滤波的无人车协同导航方法。将深度学习网络与交互式多模型预测算法(IMM)深度融合,并融入协同导航系统的设计中,实现了数据层面的高效融合与互补,显著增强了导航系统在复杂、高动态环境中的适应性与精确性。复杂环境下实车实验结果表明,在200 m的测试路径上,所提方法协同导航系统最大误差为0.3 m,较最初的激光/惯性协同导航方法提升了27.9%,验证了所提方法在卫星拒止环境下协同导航系统的显著优势与工程实用价值,为未来智能无人系统在拒止条件下的自主导航提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 协同导航 拒止环境 点云检测 深度学习 交互多模型
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机动目标跟踪的交互多模型泊松多伯努利混合滤波 被引量:3
19
作者 陈壮壮 宋骊平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期786-794,共9页
满足共轭先验性质的泊松多伯努利混合(Poisson multi-Bernoulli mixture,PMBM)滤波器将目标状态分为泊松和多伯努利混合两部分,分别对这两部分进行预测和更新,具有较高的跟踪精度和较快的运行速度。在多目标机动场景下,使用单一模型不... 满足共轭先验性质的泊松多伯努利混合(Poisson multi-Bernoulli mixture,PMBM)滤波器将目标状态分为泊松和多伯努利混合两部分,分别对这两部分进行预测和更新,具有较高的跟踪精度和较快的运行速度。在多目标机动场景下,使用单一模型不足以描述目标的运动,将导致跟踪性能的下降。针对这一问题,提出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)PMBM滤波器,充分利用模型之间的交互信息,可以有效实现多机动目标的跟踪。同时,该算法采用序贯蒙特卡罗(sequential Monte Carlo,SMC)方法实现PMBM滤波,可应用于非线性场景。仿真结果表明,所提的IMM-SMC-PMBM算法可以有效地在非线性环境下跟踪数目变化的多机动目标,与IMM-SMC概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波器相比具有更好的跟踪精度和稳定性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互多模型 序贯蒙特卡罗 泊松多伯努利混合
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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
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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 交互多模型 自适应无迹卡尔曼滤波
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