新息滤波交互式多模型噪声辨识算法 被引量：14

1

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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基于模型空间分解的交互式多模型算法 被引量：2

2

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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多模型GM-CBMeMBer滤波器及航迹形成 被引量：12

3

作者 连峰 韩崇昭 李晨 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期336-347,共12页

提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的... 提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的假设条件下利用高斯混合(Gaussian mixture,GM)技术获得了该滤波器解析的递推形式—多模型GMCBMeMBer滤波器,并简要给出了它在非线性条件下的扩展卡尔曼(Extended Kalman,EK)滤波近似.仿真实验结果表明所建议的多模型GM-CBMeMBer滤波器能有效地对多个机动目标进行跟踪而单模型GM-CBMeMBer滤波器则会产生明显的航迹丢失和虚假航迹,并且对于信噪比较低的仿真场景,它的性能优于多模型高斯混合概率假设密度(GM probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器,接近于多模型高斯混合势概率假设密度(GM cardinalized PHD,GM-CPHD)滤波器. 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 势平衡多目标多伯努利滤波器 交互式多模型算法 高斯混合实现

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基于交互式多模型的多传感器组合导航系统 被引量：4

4

作者 林雪原 《兵工自动化》 2011年第6期27-30,共4页

针对复杂环境中组合导航系统模型参数变化导致单一参数滤波器滤波精度下降的问题,对基于交互式多模型的多传感器组合导航系统进行研究。给出状态基于全局信息的融合估计公式,将交互式多模型卡尔曼滤波算法应用于SST/GPS/SINS多传感器组... 针对复杂环境中组合导航系统模型参数变化导致单一参数滤波器滤波精度下降的问题,对基于交互式多模型的多传感器组合导航系统进行研究。给出状态基于全局信息的融合估计公式,将交互式多模型卡尔曼滤波算法应用于SST/GPS/SINS多传感器组合导航系统,并与单一模型下的卡尔曼滤波方法进行比较。仿真实验结果表明,该方法能提高组合导航系统的滤波精度与可靠性,但当实际的模型集不能覆盖实际的所有模态时,系统的滤波精度会有所下降。 展开更多

关键词 多传感器组合导航 交互式多模型滤波器 融合算法

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模型参数自适应的交互多模强跟踪算法 被引量：1

5

作者 郝利超 雷虎民 《现代防御技术》 北大核心 2010年第2期70-73,77,共5页

基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法。在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数... 基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法。在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 “当前”统计模型 强跟踪滤波器 交互式多模算法

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面向小型无人机目标的快速视觉检测与跟踪算法

6

作者 底佳浩 铁俊波 +1 位作者 周理 王永文 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第10期1819-1829,共11页

小型无人机在多个领域展现出巨大潜力,但可能导致如非法测绘、侦察及干扰航空秩序等滥用行为,因此亟需有效的检测与跟踪策略。传统雷达在复杂城市环境中跟踪小型无人机存在局限,而基于视觉的深度学习方法虽具高精度,但计算开销大。为解... 小型无人机在多个领域展现出巨大潜力,但可能导致如非法测绘、侦察及干扰航空秩序等滥用行为,因此亟需有效的检测与跟踪策略。传统雷达在复杂城市环境中跟踪小型无人机存在局限,而基于视觉的深度学习方法虽具高精度,但计算开销大。为解决上述挑战,提出一种基于轻量化YOLOv3-tiny与交互式多模型卡尔曼滤波(IMM-KF)的检测与跟踪算法。YOLOv3-tiny用于低频检测,IMM-KF通过高频预测以及多运动模型的状态更新实现跟踪,有效降低算力需求,并且能应对目标被遮挡时的丢失问题。实验结果显示,该算法在复杂城市环境中检测与跟踪精度达98.33%,实时覆盖率达73.6%,显著提升了跟踪效率及稳定性,满足无人机监管需求。 展开更多

关键词 交互式多模型卡尔曼滤波器 视觉跟踪 YOLO算法 XTDrone环境

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适用于模型失配时的改进IMM算法 被引量：13

7

作者 陈映 程臻 文树梁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期2593-2597,共5页

机动目标难以跟踪的主要原因是无法找到一个准确的模型来描述目标的运动,即此时目标运动模型是失配的。现今交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)算法是一种常用的用于机动目标的跟踪算法。推导分析了现有的典型IMM滤波算法在... 机动目标难以跟踪的主要原因是无法找到一个准确的模型来描述目标的运动,即此时目标运动模型是失配的。现今交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)算法是一种常用的用于机动目标的跟踪算法。推导分析了现有的典型IMM滤波算法在跟踪机动目标时存在的不足,提出了一种更适用于运动模型失配情况下机动目标跟踪的改进IMM算法。该算法对在跟踪机动目标时滤波器的新息序列的均值特性进行推导分析,改进了IMM算法中模型概率的计算方法,提高了模型概率计算的准确性,从而提高对机动目标的跟踪精度。建立了典型的机动目标跟踪场景,将改进后的IMM算法和原有的典型IMM算法的跟踪性能进行了对比研究,并对模型转换概率的准确性进行了分析,仿真结果验证该改进算法的有效性。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 交互式多模型算法 新息序列均值 模型概率

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改进的模型集自适应变结构多模型算法 被引量：5

8

作者 钱华明 陈亮 杨峻巍 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期36-41,共6页

针对传统固定结构的交互式多模型算法模型集无法覆盖目标的所有运动模型,提出一种改进的模型集自适应变结构多模型算法。该算法在量测信息的基础上,采用Kullback-Leiber规则对模型集中各模型与目标运动模型匹配程度进行判别,删减匹配程... 针对传统固定结构的交互式多模型算法模型集无法覆盖目标的所有运动模型,提出一种改进的模型集自适应变结构多模型算法。该算法在量测信息的基础上,采用Kullback-Leiber规则对模型集中各模型与目标运动模型匹配程度进行判别,删减匹配程度较低的模型;同时,采用改进的期望模型算法得到一个新的匹配程度高的模型集,并对原模型集中的模型进行更新;最后再与容积卡尔曼滤波器相结合,实现非线性目标跟踪系统的变结构多模型算法。仿真结果表明:该算法在保证系统计算量没有明显增加的基础上有效地增加了算法的自适应性能和系统的鲁棒性能,更好地满足了工程应用中对算法自适应性和实时性的要求。 展开更多

关键词 目标跟踪 变结构多模型算法 交互式多模型算法 容积卡尔曼滤波器

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自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用 被引量：12

9

作者 王小旭 赵琳 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2503-2511,共9页

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM-AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage-Husa滤波器和强跟踪滤波器(S... 针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM-AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage-Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM-AFF算法兼具Sage-Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM-AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM-AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位精度。 展开更多

关键词 INS/GPS组合导航系统 自适应融合滤波算法 交互式多模型 Sage-Husa滤波器 强跟踪滤波器 模型概率

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线性系统参数故障检测与诊断的一种两级Kalman滤波算法 被引量：3

10

作者 叶银忠 潘日芳 蒋慰孙 《控制理论与应用》 EI CAS 1986年第4期71-78,共8页

本文研究了线性系统的参数故障检测与诊断问题,提出了一种适于系统内部及控制器故障的两级Kalman滤波算法。该算法中,初级滤波器建立在系统无故障的假设上,对其新息序列作简单的假设检验即可实现故障的检测。当系统发生故障时,次级滤波... 本文研究了线性系统的参数故障检测与诊断问题,提出了一种适于系统内部及控制器故障的两级Kalman滤波算法。该算法中,初级滤波器建立在系统无故障的假设上,对其新息序列作简单的假设检验即可实现故障的检测。当系统发生故障时,次级滤波器即从初级滤波器的新息序列中估计出参数故障的大小。仿真结果表明,这一算法是可行且有效的。 展开更多

关键词 新息序列 偏差模型 KALMAN 线性系统 假设检验 概率论 滤波器 电子设备 滤波算法 参数估计法 参数向量 方程 统计分析法

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基于UKF的马尔可夫参数自适应IFIMM算法 被引量：3

11

作者 夏忠婷 汪圣利 武洋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2009年第5期43-47,共5页

给出了一种基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的马尔可夫参数自适应的新息滤波器交互式多模型算法,较好地解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型(IMM)算法和基于UKF的IMM算法更好的稳定性和计算精度,... 给出了一种基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的马尔可夫参数自适应的新息滤波器交互式多模型算法,较好地解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型(IMM)算法和基于UKF的IMM算法更好的稳定性和计算精度,还避免了复杂的Jacobi矩阵运算;该算法结合了马尔可夫参数自适应和新息滤波器技术,实现了马尔可夫转移矩阵的自适应和量测噪声的减小。最后,通过Monte Carlo仿真进一步验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 不敏卡尔曼滤波 马尔可夫参数自适应 新息滤波器交互式多模型算法 目标跟踪

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