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基于模糊控制交互式多模型粒子滤波的静电机动目标跟踪 被引量:1
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作者 付巍 郑宾 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期42-48,共7页
针对交互式多模型粒子滤波算法(IMMPF)的精度不高,算法更新时间长,难以满足静电机动目标跟踪要求的问题,提出了一种新的基于模糊控制的交互式多模型粒子滤波算法(FIMMPF)。该算法先利用模糊控制方法实现实时调整交互式多模型算法中的转... 针对交互式多模型粒子滤波算法(IMMPF)的精度不高,算法更新时间长,难以满足静电机动目标跟踪要求的问题,提出了一种新的基于模糊控制的交互式多模型粒子滤波算法(FIMMPF)。该算法先利用模糊控制方法实现实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵,使与目标当前运动状态最接近的运动模型在混合产生这一采样时刻的初始状态向量里占有更大的比重。同时,为了提高基本粒子滤波算法的精度,减小算法更新时间,再利用中心差分扩展卡尔曼滤波算法产生基本粒子滤波的建议分布函数,实现对目标运动状态的更新。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够以更高的定位精度,更小的计算量实现对静电机动目标的跟踪。 展开更多
关键词 信息处理技术 静电探测 模糊控制交互式多模型粒子滤波算法 机动目标跟踪
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基于交互式多模型的粒子滤波算法 被引量:19
2
作者 邓小龙 谢剑英 杨煜普 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期2360-2362,2380,共4页
融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤波算法,以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样... 融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤波算法,以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。与通用的交互式多模型算法进行了比较,试验仿真结果证实了本文新滤波算法的有效性。 展开更多
关键词 交互式多模型 粒子滤波 非线性 非高斯 重抽样
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改进的交互式多模型粒子滤波跟踪算法 被引量:21
3
作者 刘贵喜 高恩克 范春宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2810-2813,共4页
通常的交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)或交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)对于非高斯问题无能为力;对于非线性问题,其性能不及交互多模型粒子滤波算法(IMMPF)。粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合用来获得更好的跟... 通常的交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)或交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)对于非高斯问题无能为力;对于非线性问题,其性能不及交互多模型粒子滤波算法(IMMPF)。粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合用来获得更好的跟踪性能。然而,粒子滤波的主要问题是巨大的计算量,由于粒子滤波通常采用大量的粒子数目,将带来很大的计算负荷。该文提出了一种改进的交互多模型粒子滤波算法,其利用多模型综合使用了卡尔曼滤波和粒子滤波,与常规交互式多模型粒子滤波(IMMPF)相比,大大改善了计算效率。对于非线性/非高斯问题,其性能与IMMPF相当;对于线性问题,其性能与IMMEKF相当,并优于IMMPF的性能。 展开更多
关键词 粒子滤波 卡尔曼滤波 交互式多模型 非线性/非高斯
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改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法 被引量:5
4
作者 吕铁军 蒋宏 +1 位作者 梁国威 丁全心 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期9-11,16,共4页
针对现有的交互式多模型粒子滤波算法存在粒子退化现象,跟踪性能不高,计算量大影响跟踪的实时性等问题,采用改进的残差重抽样算法,并在滤波前后,对各模型粒子进行输入输出交互运算,得出一种改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法。该... 针对现有的交互式多模型粒子滤波算法存在粒子退化现象,跟踪性能不高,计算量大影响跟踪的实时性等问题,采用改进的残差重抽样算法,并在滤波前后,对各模型粒子进行输入输出交互运算,得出一种改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法。该算法在解决了粒子退化现象的同时,避免了残留粒子重采样问题,在一定程度上降低了计算量,减小了系统估计误差,提高了跟踪性能。通过仿真,验证了该算法的良好性能。 展开更多
关键词 交互式多模型 粒子滤波 目标跟踪 IMMPF
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应用多模型粒子群优化算法的过热汽温模糊控制 被引量:2
5
作者 郝万君 刘国良 +1 位作者 颜世佐 强文义 《动力工程》 CSCD 北大核心 2006年第5期650-655,共6页
针对单一模型的粒子群参数优化算法存在鲁棒性差的问题,提出一种应用多模型粒子群参数优化的方法,将其应用于模糊控制器参数的优化,有效地避免了模糊控制器设计中复杂的参数调试,使其获得良好的控制品质。通过对锅炉过热汽温系统的仿真... 针对单一模型的粒子群参数优化算法存在鲁棒性差的问题,提出一种应用多模型粒子群参数优化的方法,将其应用于模糊控制器参数的优化,有效地避免了模糊控制器设计中复杂的参数调试,使其获得良好的控制品质。通过对锅炉过热汽温系统的仿真实验,在负荷大范围变化的条件下,控制系统仍保持了良好的控制性能,并且具有较强的鲁棒性。仿真结果表明了所设计的控制器的有效性和所提出的优化算法的优越性。 展开更多
关键词 自动控制技术 模糊控制 多模型 参数优化 粒子群优化算法
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交互式多模型粒子滤波优化重采样算法 被引量:8
6
作者 周卫东 孙天 +1 位作者 储敏 崔艳青 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期865-871,共7页
针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性... 针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。 展开更多
关键词 交互式多模型 粒子滤波 线性优化 重采样 粒子退化
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基于模糊逻辑的交互式多模型滤波算法 被引量:9
7
作者 周卫东 刘璐 唐佳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期413-419,共7页
针对交互式多模型(IMM)滤波算法在对反舰导弹的"蛇形"机动方式进行跟踪时收敛速度慢、滤波精度低的问题。在三维空间内,假定目标以匀速直线和"蛇形"机动2种方式进行运动,以相对距离和视线角为观测信息,对IMM滤波算... 针对交互式多模型(IMM)滤波算法在对反舰导弹的"蛇形"机动方式进行跟踪时收敛速度慢、滤波精度低的问题。在三维空间内,假定目标以匀速直线和"蛇形"机动2种方式进行运动,以相对距离和视线角为观测信息,对IMM滤波算法的模型概率更新模块进行改进,提出了基于模糊逻辑的交互式多模型(FLIMM)滤波算法。通过仿真对比分析,改进后的算法能够有效地提高收敛速度,进而获得更高的跟踪精度。 展开更多
关键词 “蛇形”机动 目标跟踪 交互式多模型(IMM) 模糊逻辑 滤波算法
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基于容积粒子滤波的交互式多模型算法 被引量:5
8
作者 蔡宗平 戴定成 牛创 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2366-2370,共5页
针对非线性非高斯条件下目标跟踪容易发散和精度下降等问题,将容积粒子滤波引入到交互式多模型算法中,提出了一种基于容积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法在粒子先验分布更新阶段,利用容积卡尔曼滤波器融入最新的观测数据并产生重... 针对非线性非高斯条件下目标跟踪容易发散和精度下降等问题,将容积粒子滤波引入到交互式多模型算法中,提出了一种基于容积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法在粒子先验分布更新阶段,利用容积卡尔曼滤波器融入最新的观测数据并产生重要性密度函数,使其更加逼近系统真实状态的后验概率密度,改善了粒子滤波的性能。仿真表明在运算时间未显著变化的情况下,该算法与交互式多模型无迹粒子滤波算法相比有着更高的滤波精度和稳定性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 容积卡尔曼滤波 粒子滤波 重要性密度函数
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基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法 被引量:5
9
作者 孙杰 江朝抒 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期992-995,共4页
针对噪声分布未知环境下的非线性目标跟踪,提出了基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法利用卷积粒子滤波器并行地运行多个模型,对前一时刻每个模型的状态后验概率密度进行交互,从交互后的概率密度中采样作为当前时刻滤波器的初... 针对噪声分布未知环境下的非线性目标跟踪,提出了基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法利用卷积粒子滤波器并行地运行多个模型,对前一时刻每个模型的状态后验概率密度进行交互,从交互后的概率密度中采样作为当前时刻滤波器的初始粒子,对当前时刻每个模型的状态后验概率密度进行加权作为系统输出。与基于粒子滤波的交互式多模型算法相比,算法消除了对量测噪声分布的依赖,提高了效费比,理论分析和仿真结果证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 多模型算法 蒙特卡罗 粒子滤波 噪声分布
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基于粒子滤波器和Transformer-BiLSTM的大坝边坡变形时变预测模型
10
作者 王赫显 陈波 +1 位作者 郭凌云 周程涛 《水电能源科学》 北大核心 2025年第10期139-143,149,共6页
为了精确预测大坝边坡的变形,提出了一种基于粒子滤波器与Transformer-BiLSTM(T-B)算法的时变预测模型,首先利用粒子滤波器对降雨量、水库水位和温度等环境参数进行去噪处理,提高数据质量,随后结合环境参数与空间特征,采用T-B算法对大... 为了精确预测大坝边坡的变形,提出了一种基于粒子滤波器与Transformer-BiLSTM(T-B)算法的时变预测模型,首先利用粒子滤波器对降雨量、水库水位和温度等环境参数进行去噪处理,提高数据质量,随后结合环境参数与空间特征,采用T-B算法对大坝边坡的时空变形进行建模与预测,进而以西南地区某大坝边坡工程为例,通过定性与定量方法验证了模型的预测性能,并分析了主要影响因素。结果表明,粒子滤波器有效增强了环境数据的特征提取能力;T-B模型能够准确捕捉边坡变形的时空分布特征;融合粒子滤波器和T-B算法的模型在预测不同测点的变形时精度很高,其中,误差指标(均方误差(M_(MSE))、均方根误差(R_(RMSE))、平均绝对误差(M_(MAE)))接近0,拟合度指标(决定系数R^(2)、相关系数)接近1;降雨量、水库水位和温度为主要影响因素,其重要性依次递减。所提模型能够为大坝安全监测提供高效可靠的预测手段。 展开更多
关键词 大坝边坡 变形预测 时变预测模型 Transformer-BiLSTM算法 粒子滤波 影响因素
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基于自适应交互式多模型粒子滤波的分布式说话人跟踪算法 被引量:1
11
作者 代金良 陈喆 殷福亮 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期408-415,共8页
针对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题,提出一种自适应交互式多模型粒子滤波算法,以实现复杂环境下对说话人的分布式跟踪.首先,对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题建立状态空间模型,并利用贝叶斯滤波理论求解该问题.然后,将交互... 针对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题,提出一种自适应交互式多模型粒子滤波算法,以实现复杂环境下对说话人的分布式跟踪.首先,对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题建立状态空间模型,并利用贝叶斯滤波理论求解该问题.然后,将交互式多模型与粒子滤波相结合,提出一种双粒子滤波方法对运动模型的转换概率进行自适应估计,以更好地对多种运动模式的说话人进行跟踪.最后,应用一致性算法对分布式麦克风网络中各节点说话人位置矢量的后验分布进行最优融合,从而可能得到全局的最优估计结果.该算法不要求状态空间模型中运动模型转换概率已知,相比传统IMMPF算法对声源复杂运动具有更好的鲁棒性.仿真实验结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 分布式麦克风网络 粒子滤波 交互式多模型 贝叶斯滤波
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新息滤波交互式多模型噪声辨识算法 被引量:14
12
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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基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪 被引量:8
13
作者 章飞 周杏鹏 陈小惠 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第2期181-187,共7页
针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(IMM-JPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交互式多模型联合概率数据关联(IMM-JPDA)与粒子滤波相结合,... 针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(IMM-JPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交互式多模型联合概率数据关联(IMM-JPDA)与粒子滤波相结合,在交互式多模型联合概率数据关联的框架下,各模型采用粒子滤波算法处理非线性非高斯问题,避免了噪声的高斯假设和非线性部分的线性化误差。仿真结果表明,IMM-JPDA-PF算法的跟踪性能明显优于IMM-JPDAF算法,能够对杂波环境中的多机动目标进行有效跟踪。 展开更多
关键词 交互式多模型 联合概率数据关联 多目标跟踪 粒子滤波
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基于粒子滤波的交互式多模型说话人跟踪方法 被引量:13
14
作者 侯代文 殷福亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期835-841,共7页
本文提出一种基于采样交互的多模型粒子滤波方法,实现了对随意运动说话人的有效跟踪.该方法根据说话人跟踪问题的特点,用马尔可夫跳变系统描述说话人的动态特性,用粒子滤波方法估计说话人的位置.在说话人跟踪过程中,通过调整滤波粒子的... 本文提出一种基于采样交互的多模型粒子滤波方法,实现了对随意运动说话人的有效跟踪.该方法根据说话人跟踪问题的特点,用马尔可夫跳变系统描述说话人的动态特性,用粒子滤波方法估计说话人的位置.在说话人跟踪过程中,通过调整滤波粒子的采样区域,完成交互式多模型方法中系统状态的交互过程,这不仅实现了各子滤波器中粒子数目的任意设定,避免了模型转换过程中的性能退化现象,而且取消了对模型后验概率密度函数的高斯分布假定,增强了说话人跟踪系统的鲁棒性.计算机仿真实验结果验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 说话人跟踪 交互式多模型方法 马尔可夫跳变系统 粒子滤波 状态估计
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交互式多模型集自适应协同滤波目标跟踪算法研究 被引量:7
15
作者 孔德明 杨丹 王书涛 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期638-644,共7页
为了解决传统交互式多模型算法静态模型集带来的精度低等局限问题,提出了一种多模型集自适应协同滤波算法。通过比较目标与当前模型集中不同模型之间的模型匹配概率,自动确定当前模型匹配中的最好模型与最坏模型,利用激活、保留和剔除... 为了解决传统交互式多模型算法静态模型集带来的精度低等局限问题,提出了一种多模型集自适应协同滤波算法。通过比较目标与当前模型集中不同模型之间的模型匹配概率,自动确定当前模型匹配中的最好模型与最坏模型,利用激活、保留和剔除策略改变固定模型集的结构以达到模型集自适应的过程。通过与其他已经提出的交互式多模型算法进行比较,实验结果表明:多模型集自适应协同滤波算法在速度、加速度以及转弯速率的状态估计上都得到了优化,在一定程度上提升了目标跟踪定位的准确性。 展开更多
关键词 计量学 目标跟踪 交互式多模型算法 协同滤波 机动判别
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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
16
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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自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法 被引量:4
17
作者 许江湖 刘忠 党玲 《舰船科学技术》 北大核心 2012年第8期18-22,共5页
将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和不敏粒子滤波(UPF)算法相结合,提出了自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法(AGIMMUPF)。该算法通过自适应网格实现了模型自适应,从而以较小的模型集合覆盖了目标大范围的... 将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和不敏粒子滤波(UPF)算法相结合,提出了自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法(AGIMMUPF)。该算法通过自适应网格实现了模型自适应,从而以较小的模型集合覆盖了目标大范围的机动,并以此来克服固定结构交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法存在的缺陷,同时各模型滤波算法采用不敏粒子滤波(UPF)算法,使重要性密度函数融合了最新量测信息,更好地逼近真实状态的后验概率分布。通过计算机仿真证明,提出的算法可以有效提高IMMPF的费效比。 展开更多
关键词 自适应网格 变结构多模型算法 不敏粒子滤波
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适于无源阵列跟踪的粒子滤波交互多模型算法 被引量:1
18
作者 王凯 张永顺 尚振峰 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2008年第3期33-36,41,共5页
针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定... 针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。在交互阶段,对各模型的相应粒子进行输入交互;在滤波阶段,抽取N个采样点,得到估计采样,从而求得估计输出和有关函数;在混合阶段,获得状态向量的后验条件概率密度函数,通过这个后验概率密度便可获得状态向量的估计量。与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了本文新算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 交互式多模型 粒子滤波 非线性 非高斯 重抽样
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一种新的模糊控制多模型算法在目标跟踪中的应用 被引量:6
19
作者 国强 贺紫兰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期123-128,共6页
为解决传统的蛇形建模方法不能反映出反舰导弹典型运动特性的问题,引入动力学建模方法研究弹道问题,把导弹视为可控质点,建立了反舰导弹末端蛇形机动弹道模型.采用被动传感器进行跟踪,提出一种新的基于模糊控制的交互式多模型自适应无... 为解决传统的蛇形建模方法不能反映出反舰导弹典型运动特性的问题,引入动力学建模方法研究弹道问题,把导弹视为可控质点,建立了反舰导弹末端蛇形机动弹道模型.采用被动传感器进行跟踪,提出一种新的基于模糊控制的交互式多模型自适应无迹卡尔曼滤波算法,根据Sage-Husa噪声统计估值器的原理提出了状态误差协方差自适应算法,克服了传统噪声自适应算法在目标发生强机动时收敛速度慢的缺点,同时利用模糊控制方法实现了实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵.仿真实表明:所建立的弹道模型对探测、识别和跟踪反舰导弹技术的研究有一定的参考价值;改进的跟踪算法能够快速调整模型概率,使得其估计误差的收敛速度比交互式多模型算法更快,鲁棒性更强,并且能够有效降低纯方位目标跟踪的误差,实现对反舰导弹末端蛇形弹道模型的稳定跟踪. 展开更多
关键词 目标跟踪 Sage-Husa噪声统计估值器 无迹卡尔曼滤波 模糊逻辑交互式多模型算法
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交互多模型的Rao-Blackwellized粒子滤波算法在多目标跟踪中的应用 被引量:3
20
作者 张万里 何金刚 《航空兵器》 2014年第4期3-7,共5页
在雷达信号处理领域,运动目标跟踪问题一直是研究的重点,而非线性滤波问题则是难点所在。本文以Rao-Blackwellized粒子滤波(RBPF)算法为基础,针对其应用于雷达目标跟踪时产生的算法收敛情况较差问题进行研究。为提高算法的收敛性能及滤... 在雷达信号处理领域,运动目标跟踪问题一直是研究的重点,而非线性滤波问题则是难点所在。本文以Rao-Blackwellized粒子滤波(RBPF)算法为基础,针对其应用于雷达目标跟踪时产生的算法收敛情况较差问题进行研究。为提高算法的收敛性能及滤波精度,对RBPF算法中线性部分采用交互多模型的方法进行状态预测和校正,利用数字仿真对更改后的算法进行验证,结果证明改进后的RBPF算法在各个方面均有较大程度改善。 展开更多
关键词 雷达目标跟踪 制导信息估计 粒子滤波 RBPF算法 交互多模型
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