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基于AIMM-CKF的机动目标跟踪算法
1
作者 王威 宫淑丽 李晓明 《电光与控制》 北大核心 2025年第5期1-6,共6页
针对传统交互式多模型(IMM)算法概率转移矩阵固定导致跟踪精度低的问题,提出概率转移矩阵自适应IMM(AIMM)算法,主要做法是基于相邻时刻模型概率变化信息和当前时刻不同模型后验概率信息,引入马尔可夫矩阵元素修正函数,实时调整概率转移... 针对传统交互式多模型(IMM)算法概率转移矩阵固定导致跟踪精度低的问题,提出概率转移矩阵自适应IMM(AIMM)算法,主要做法是基于相邻时刻模型概率变化信息和当前时刻不同模型后验概率信息,引入马尔可夫矩阵元素修正函数,实时调整概率转移矩阵的每个元素,最后结合容积卡尔曼滤波(CKF)并设置仿真实验验证所提算法的有效性。仿真结果表明:所提的AIMM-CKF算法有效提高了匹配模型的概率和模型切换的速度,与传统IMM-CKF算法以及其他自适应算法相比具有更好的跟踪效果。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 马尔可夫概率转移矩阵 容积卡尔曼滤波
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一种基于深度学习的多状态融合机动目标跟踪算法
2
作者 阳逸程 王静远 李天成 《信号处理》 北大核心 2025年第7期1190-1205,共16页
近年来,随着传感通信技术的快速发展,高精度实时数据获取能力得到了极大增强,为采用数据驱动方法解决机动目标跟踪问题、克服传统模型驱动的滤波器存在的先验模型信息匮乏、高速目标机动等难题提供便利。特别是,深度学习技术通过构建端... 近年来,随着传感通信技术的快速发展,高精度实时数据获取能力得到了极大增强,为采用数据驱动方法解决机动目标跟踪问题、克服传统模型驱动的滤波器存在的先验模型信息匮乏、高速目标机动等难题提供便利。特别是,深度学习技术通过构建端到端的神经网络估计映射来实现目标的状态估计,摆脱了对先验信息的依赖,但也存在着依赖训练数据、缺乏物理可解释性等问题。针对该问题,本文结合了模型驱动的交互多模型(Interactive Multiple Model,IMM)算法和数据驱动的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的优势,提出了一种基于深度学习的多状态融合机动目标跟踪算法。该算法由多个基于LSTM网络的跟踪器和单个基于LSTM网络的分类器组成,为每个跟踪器分配单独的目标运动状态,跟踪器进行并行计算得到状态估计值。之后,通过分类器来确定目标的每个运动状态的概率权重值,并将跟踪器的估计值进行加权平均得到最终估计。仿真实验证明,本文提出的算法在跟踪精度上优于IMM算法和基于端到端LSTM网络的跟踪算法。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 深度学习 长短时记忆网络 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：2
3
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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基于信息融合的Singer模型机动目标跟踪算法研究 被引量：1
4
作者 田雨 申珅 +3 位作者 赵罡 周景军 马宸宇浩 周大明 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第24期172-177,共6页
水面目标在应对来袭反舰武器时通常会做出机动规避行为,在主动观测模式下,针对长探测周期间隙中获取机动目标信息缺失导致较大的解算误差,进而影响我方反舰武器的命中概率的问题,本文提出基于信息融合的Singer模型机动目标跟踪算法,将... 水面目标在应对来袭反舰武器时通常会做出机动规避行为,在主动观测模式下,针对长探测周期间隙中获取机动目标信息缺失导致较大的解算误差,进而影响我方反舰武器的命中概率的问题,本文提出基于信息融合的Singer模型机动目标跟踪算法,将被动探测信息与主动探测信息相融合并构建虚拟量测值,通过信息的共享和互补,提升了目标量测信息的准确性。同时,为了避免边界条件导致算法发散,在滤波中引入渐消因子,提升了算法的鲁棒性。本文针对2种典型目标机动策略模型进行仿真验证,并进行对比分析,结果表明,在2种目标机动策略模型下,本算法相比于主动观测模式的解算结果在平均解算精度上分别提升了39.85%和45.71%,验证了本算法的有效性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 Singer模型 信息融合
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考虑坐标耦合的三维变结构多模型机动目标跟踪方法
5
作者 张宏伟 高志坚 张翊 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3267-3275,共9页
在3维空间机动目标跟踪过程中,目标运动先验未知和坐标耦合误差会引起运动模型-模式失配,而模型-模式失配会引起状态估计有偏。该文根据目标运动速度正交条件修正状态转移矩阵,利用原始-对偶正则约束空间测量到球面可行域,结合自适应转... 在3维空间机动目标跟踪过程中,目标运动先验未知和坐标耦合误差会引起运动模型-模式失配,而模型-模式失配会引起状态估计有偏。该文根据目标运动速度正交条件修正状态转移矩阵,利用原始-对偶正则约束空间测量到球面可行域,结合自适应转弯率模型和无迹卡尔曼滤波(UKF),进行模型状态滤波并融合状态估计的一致输出,推导3维变结构多模型无迹卡尔曼滤波(VSMMUKF)算法。实验结果表明,相比多模重要性无迹卡尔曼滤波(MIUKF)算法,VSMMUKF计算量相当,能够更准确地拟合3维空间点目标机动运动。相比于交互多模型最大最小粒子滤波(IMM-MPF)算法,VSMMUKF跟踪固定翼无人机(UAV)的滤波精度提升了2.8%~59.9%,整体算法负担减小了1个数量级。 展开更多
关键词 3维机动目标跟踪 坐标耦合 自适应转弯率 变结构多模型 非线性状态估计
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仅测角机动目标跟踪原始对偶高斯粒子滤波
6
作者 张宏伟 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1408-1417,共10页
为消减仅测角机动目标跟踪系统中由时空不一致引起的投影基点偏移和高斯截断两类误差,该文采用映射表示和?1-?2,1稀疏正则表征时空因果一致约束,引入模糊综合贴近度建立次优建议分布,构建因果不变结构传递粒子集合以近似目标后验高斯积... 为消减仅测角机动目标跟踪系统中由时空不一致引起的投影基点偏移和高斯截断两类误差,该文采用映射表示和?1-?2,1稀疏正则表征时空因果一致约束,引入模糊综合贴近度建立次优建议分布,构建因果不变结构传递粒子集合以近似目标后验高斯积分,推导原始对偶高斯粒子滤波(PDGPF)算法。实验结果表明,相比交会测量最小二乘法,PDGPF算法定位旋翼无人机(UAV)的精度提升了18.4%~69.6%。相比于软约束辅助粒子滤波(SCAPF)算法,PDGPF算法在时空映射一致约束下能够自适应地修正粒子的权值,从而更为准确、稳定地跟踪机动点目标,整体计算负担减小了12.9%。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 仅测角 时空不一致 原始对偶 因果不变
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区间量测下自适应交互多模型箱粒子滤波机动目标跟踪
7
作者 张俊根 《电讯技术》 北大核心 2024年第4期591-597,共7页
针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足,结合自适应交互多模型算法,提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF... 针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足,结合自适应交互多模型算法,提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF,AIMMBPF)算法。该算法利用模型似然后验信息构建修正因子,并结合阈值对马尔可夫转移概率矩阵进行自适应修正,使得匹配模型的概率快速增大,并且可以减小非匹配模型的影响,即使在目标运动模型先验信息不足或者不准确情况下,也能对模型转移概率进行自适应更新。对于量测常受到未知分布和偏差的区间误差所影响而呈现区间形式的问题,将箱粒子代替普通粒子,拟合后验概率密度从而进行滤波。仿真结果表明,相比于原有算法,该算法在区间量测机动目标跟踪的应用中,拥有更优的模型匹配度和目标跟踪精度。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 箱粒子滤波 自适应交互多模型 区间量测 转移概率矩阵
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复杂环境下多机动目标跟踪问题的研究 被引量：5
8
作者 郁光辉 戴亚平 +1 位作者 侯朝桢 陈杰 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2002年第2期15-19,共5页
针对多机动目标跟踪问题 ,系统地讨论了其主要内容和各种算法 ,包括机动目标模型的建立、多个机动目标的跟踪和维持 ,跟踪过程中各种数据关联的处理方法、跟踪的起始和终结以及跟踪性能分析与评价 ,并对以后相关的研究方向进行了探讨。
关键词 复杂环境 多机动目标跟踪 多目标 多传感器 数据关联 MTT 机动目标跟踪
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闪烁噪声机动目标跟踪的模型集交互跟踪算法 被引量：19
9
作者 左东广 韩崇昭 +2 位作者 卞树檀 郑林 朱洪艳 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第4期767-771,共5页
给出了一种量测噪声为闪烁噪声情况下的模型集交互机动目标跟踪算法。在雷达目标跟踪系统中由于目标位置的随机摆动,使得对其位置的量测伴随着闪烁噪声的出现,这种闪烁噪声会对目标跟踪的性能产生很大的影响。本文通过对闪烁噪声的QQplo... 给出了一种量测噪声为闪烁噪声情况下的模型集交互机动目标跟踪算法。在雷达目标跟踪系统中由于目标位置的随机摆动,使得对其位置的量测伴随着闪烁噪声的出现,这种闪烁噪声会对目标跟踪的性能产生很大的影响。本文通过对闪烁噪声的QQplots-分析,利用高斯分布和拉普拉斯分布的合成对其进行建模,在机动目标跟踪中采用两个模型集来处理闪烁噪声的情况,并详细推导了模型集交互时机动目标跟踪算法。最后,通过Monte Carlo的仿真结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 闪烁噪声 拉普拉斯噪声 机动目标跟踪 多模型
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一种用于杂波中机动目标跟踪的自适应关联波门设计方法 被引量：13
10
作者 靳标 纠博 +2 位作者 苏涛 刘宏伟 张龙 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期35-41,共7页
针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟现象的问题，提出一种新的自适应关联波门设计方法。该方法在综合交互多模型概率数据关联算法的基础上进行关联波门设计，当波门内不存在有效量测时，首先以最大机动水平对... 针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟现象的问题，提出一种新的自适应关联波门设计方法。该方法在综合交互多模型概率数据关联算法的基础上进行关联波门设计，当波门内不存在有效量测时，首先以最大机动水平对应的模型误差协方差对关联波门进行适当扩大，确保量测点迹进入波门。然后假定目标的机动能力已知，在目标运动状态的预测范围内利用观测信息寻找最小均方误差意义下的最优波门中心。该方法可以从根本上改善关联概率，从而降低失跟率，提高目标跟踪精度。仿真结果表明，与传统关联波门设计方法相比，该方法的失跟率降低了30％～40％，而且目标机动时的跟踪精度提高了20％～30％。实测数据同样验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互多模型 概率数据关联 关联波门
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非线性系统中的机动目标跟踪算法 被引量：17
11
作者 王宏强 黎湘 +1 位作者 刘丹 郭桂蓉 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期57-60,共4页
对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 。
关键词 非线性系统 机动目标跟踪 统计模型 转换测量Kalman滤波 自适应跟踪算法 模式识别
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基于改进“当前”统计模型的非线性机动目标跟踪算法 被引量：21
12
作者 黄伟平 徐毓 王杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1723-1728,共6页
"当前"统计模型算法对目标加速度极限值及机动频率的依赖性这一缺点,导致该算法在跟踪弱机动目标及高机动目标时,跟踪性能会明显恶化.本文在当前统计(CS)模型的基础上,通过加权一个以残差方差的迹为参数的活化函数,对加速度... "当前"统计模型算法对目标加速度极限值及机动频率的依赖性这一缺点,导致该算法在跟踪弱机动目标及高机动目标时,跟踪性能会明显恶化.本文在当前统计(CS)模型的基础上,通过加权一个以残差方差的迹为参数的活化函数,对加速度方差和机动频率进行自适应处理,实现了对"当前"统计模型的改进;同时,采用UKF(unscented Kalman filter)对非线性目标进行跟踪滤波,构造出基于改进"当前"统计模型的非线性机动目标跟踪算法,仿真结果表明,改进的"当前"统计模型不仅保留了"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点,而且对弱机动目标跟踪也具有更优越的性能,大大扩大了机动跟踪范围. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 当前统计模型 活化函数 UKF
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机动目标跟踪中一种新的自适应滤波算法 被引量：21
13
作者 李辉 沈莹 +1 位作者 张安 程王争 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期354-357,共4页
通过分析基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法,指出该算法对目标机动加速度极限值的依赖性,而实际中预先设定加速度的最大值是不可行的。为克服这一缺点,文中给出一种新的自适应滤波算法,该方法无需提前给定加速度最大值,可... 通过分析基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法,指出该算法对目标机动加速度极限值的依赖性,而实际中预先设定加速度的最大值是不可行的。为克服这一缺点,文中给出一种新的自适应滤波算法,该方法无需提前给定加速度最大值,可以直接利用位置估计值和加速度之间的函数关系进行加速度方差自适应调整。仿真结果表明,与标准的自适应滤波相比其跟踪精度有了较大提高。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 “当前” 统计模型 自适应滤波算法 均方根误差
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一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法 被引量：22
14
作者 程婷 何子述 李亚星 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期865-870,共6页
针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条... 针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互多模型 概率数据关联 跟踪丢失率
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一种模糊Kalman滤波机动目标跟踪的新算法 被引量：10
15
作者 李鹏飞 黄建军 +2 位作者 黄敬雄 万明杰 李良群 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第4期483-486,共4页
提出了一种基于模糊自适应的Kalman滤波机动目标跟踪新算法。算法首先分析了目标航向角和观测残差均能实时反应出目标机动情况,并由此设计了一种有效的模糊逻辑规则,综合利用航向角变化量和残差,通过模糊推理动态估计Kalman滤波器的过... 提出了一种基于模糊自适应的Kalman滤波机动目标跟踪新算法。算法首先分析了目标航向角和观测残差均能实时反应出目标机动情况,并由此设计了一种有效的模糊逻辑规则,综合利用航向角变化量和残差,通过模糊推理动态估计Kalman滤波器的过程噪声协方差,从而提高对机动目标跟踪的性能。实验结果表明,提出算法对机动目标跟踪的精度较交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)算法高,且计算量比IMM算法小。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 模糊逻辑 航向角变化量
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时变转移概率IMM-SRCKF机动目标跟踪算法 被引量：31
16
作者 郭志 董春云 +1 位作者 蔡远利 于振华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期24-30,共7页
给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCK... 给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF算法。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互多模型 平方根容积卡尔曼滤波 Markov转移概率
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三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法 被引量：21
17
作者 彭冬亮 郭云飞 薛安克 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期831-836,共6页
对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点,通过二维或解耦模型扩展并不一定能满足精度要求.提出了一种基于常速模型、"当前"统计模型、带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法.通... 对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点,通过二维或解耦模型扩展并不一定能满足精度要求.提出了一种基于常速模型、"当前"统计模型、带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法.通过对包括匀加速模型、Singer模型、"当前"统计模型在内的不同模型组合进行Monte-Carlo仿真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有很好的实用性. 展开更多
关键词 三维常速率协同转弯模型 高速机动目标跟踪 交互式多模型
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自适应转弯模型的机动目标跟踪算法 被引量：16
18
作者 赵艳丽 刘剑 罗鹏飞 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2003年第11期14-16,共3页
给出了一种利用自适应转弯速率模型的IMM跟踪算法 ,可以用于机动目标的跟踪中。每一步通过交互输出的速度和加速度的估计值来计算转弯速率 ,它的大小等于加速度和速度的比值。本文中对提出的自适应算法和其他两种IMM算法进行了比较。
关键词 自适应转弯模型 机动目标跟踪 IMM跟踪算法 加速度 转弯速率
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基于距离加权的概率数据关联机动目标跟踪算法 被引量：9
19
作者 陈晓 李亚安 +1 位作者 李余兴 蔚婧 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期474-479,共6页
为了提高杂波环境下机动目标跟踪的实时性和精确性,在概率数据关联算法的基础上,引入距离加权的概念,以区分来自于目标的量测概率和来自于杂波的虚假概率,在一定程度上提高了概率数据关联算法在密集杂波环境下的非机动目标的跟踪性能.... 为了提高杂波环境下机动目标跟踪的实时性和精确性,在概率数据关联算法的基础上,引入距离加权的概念,以区分来自于目标的量测概率和来自于杂波的虚假概率,在一定程度上提高了概率数据关联算法在密集杂波环境下的非机动目标的跟踪性能.针对机动目标的跟踪,提出了一种适用于密集杂波环境下的联合交互式多模型概率数据关联跟踪算法,该算法利用距离加权的概率数据关联算法进行滤波.模拟实验结果表明:该算法可以在一定程度上提高密集杂波环境下机动目标跟踪的性能,能够更加有效、可靠地实现机动目标跟踪的目的. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 概率数据关联算法 联合交互式多模型概率数据关联算法
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机动目标跟踪MS模型 被引量：8
20
作者 罗笑冰 王宏强 +1 位作者 黎湘 庄钊文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期813-815,共3页
针对Singer模型中人为设定参数的不合理性,对机动时间常数的倒数α和驱动白噪声方差σ2w进行估计,提出新的Modified Singer(MS)模型,并给出相应的参数自适应滤波算法。该模型在估计目标状态的同时,能够实时估计参数α及σ2w的值。仿真... 针对Singer模型中人为设定参数的不合理性,对机动时间常数的倒数α和驱动白噪声方差σ2w进行估计,提出新的Modified Singer(MS)模型,并给出相应的参数自适应滤波算法。该模型在估计目标状态的同时,能够实时估计参数α及σ2w的值。仿真结果表明MS模型比Singer模型状态估计更精确,结果也更稳定。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 Singer模型 MS模型
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