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题名基于自适应CS模型的IMM算法
被引量：12
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作者
杨永建
樊晓光
王晟达
禚真福
南建国
黄伯儒
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机构
空军工程大学航空航天工程学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第5期977-983,共7页
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基金
航空科学基金(20145596025)资助课题
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文摘
目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical,CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式多模型(interacting multiple model,IMM)的基础上,提出了一种交互式多自适应模型(interacting multiple adaptive model,IMAM),该模型通过采用两个自适应CS模型,能够有效消除目标状态突变造成模型误差急速增大的问题,提高了模型的准确度和适应性。其次,在IMAM的基础上,结合修正卡尔曼滤波(amendatory Kalman filter,AKF)的思想,提出了IMAM-AKF算法,该算法通过修正最终的状态融合估计值,有效地降低了目标机动造成的模型误差,进一步提高了机动目标跟踪的性能。最后,结合自适应渐消卡尔曼滤波(adaptive fading Kalman filter,AFKF)的思想,提出了IMAM-AFAKF算法。仿真结果表明,无论是强机动还是弱机动,IMAM-AFAKF算法都具有较好的跟踪性能。
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关键词
机动目标跟踪
目标运动状态改变
模型误差
当前统计模型
交互式多模型
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Keywords
maneuvering target tracking
target motion changing
model error
current statistical （CS）model
interacting multiple model （IMM）
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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