时序信息驱动的并行交互式多模型水下目标跟踪算法

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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 交互式多模型算法 状态转移矩阵 后验信息 自适应

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基于自适应交互多模型算法的传感器故障诊断 被引量：3

2

作者 许晖 石秀华 曹永辉 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期269-271,共3页

在标准的交互多模型算法中,模型切换概率和模型噪声方差都假定为先验信息,但是系统的模型信息一般隐含在当前的量测信息中,因此本文提出一种在线辨识模型切换概率和噪声方差的自适应交互多模型算法,在建立传感器的全局故障和局部故障模... 在标准的交互多模型算法中,模型切换概率和模型噪声方差都假定为先验信息,但是系统的模型信息一般隐含在当前的量测信息中,因此本文提出一种在线辨识模型切换概率和噪声方差的自适应交互多模型算法,在建立传感器的全局故障和局部故障模型的基础上,对自主水下航行器多个传感器的局部故障与全局故障进行了诊断。在仿真过程中发现,与一般的多模型自适应估计方法(MMAE)相比,此方法算法简单,能够更加准确可靠地诊断故障。 展开更多

关键词 水下航行器 自适应交互多模型算法(aimm) 故障检测与隔离(FDI)

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具有参数自适应的交互式多模型算法 被引量：20

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作者 梁彦 贾宇岗 +1 位作者 潘泉 张洪才 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期653-656,共4页

动态多模型估计 (SMME)广泛应用于结构和参数的不确定 /变化的估计问题中 ,比如目标跟踪和故障诊断与隔离 .然而由先验信息选定的滤波参数是模式切换与模式未切换情况下的折衷 .针对SMME ,本文通过在每个滤波循环开始处起始多个状态预... 动态多模型估计 (SMME)广泛应用于结构和参数的不确定 /变化的估计问题中 ,比如目标跟踪和故障诊断与隔离 .然而由先验信息选定的滤波参数是模式切换与模式未切换情况下的折衷 .针对SMME ,本文通过在每个滤波循环开始处起始多个状态预测器实时地辨识滤波参数 ,包括模式切换概率和基于模型的过程噪声方差 .考虑到交互式多模型 (IMM)是SMME中比较有效的方法 ,我们将上述的参数辨识与IMM相结合 ,提出了一种自适应IMM(AIMM ) .在跟踪一个机动目标的仿真中 ,AIMM表现出了比IMM更高的估计精度 . 展开更多

关键词 动态多模型估计 交互式多模型算法 目标跟踪 自适应滤波 参数辨识 概率

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基于个体适应值灰模型的交互式遗传算法 被引量：3

4

作者 郭广颂 赵绍刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期209-212,共4页

为将交互式遗传算法应用于复杂的优化问题中,提出一种基于进化个体适应值灰模型预测的交互式遗传算法,为每代适应值序列建立灰模型,以衡量个体适应值评价的不确定性,通过对灰模型的灰预测,提取进化个体评价的可信度,在此基础上,给出进... 为将交互式遗传算法应用于复杂的优化问题中,提出一种基于进化个体适应值灰模型预测的交互式遗传算法,为每代适应值序列建立灰模型,以衡量个体适应值评价的不确定性,通过对灰模型的灰预测,提取进化个体评价的可信度,在此基础上,给出进化个体适应值修正公式,将该算法应用于服装进化设计系统中。实验结果表明,该算法在每代都能获取更多的满意解。 展开更多

关键词 遗传算法 交互 灰模型 适应值

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自适应交互多模型跟踪算法的模型集设计 被引量：1

5

作者 何衍 郭智疆 蒋静坪 《电光与控制》 2002年第2期26-29,50,共5页

自适应交互多模型算法 ( AIMM)是标准交互多模型算法 ( IMM)的一种改进。但AIMM遇到了新问题 ,包括如何选择自适应模型集的结构 ,如何从基于旧模型集的滤波器中继承各种数据。本文分析了这些问题 ,并给出了 AIMM中模型集和模型转移概率... 自适应交互多模型算法 ( AIMM)是标准交互多模型算法 ( IMM)的一种改进。但AIMM遇到了新问题 ,包括如何选择自适应模型集的结构 ,如何从基于旧模型集的滤波器中继承各种数据。本文分析了这些问题 ,并给出了 AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法。仿真结果表明 ,改进的 AIMM算法比普通的 展开更多

关键词 自适应交互多模型跟踪算法 模型集 设计 目标跟踪性能 仿真

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自适应交互式多模型目标跟踪算法 被引量：5

6

作者 李茂 岳曾敬 《兵工自动化》 2009年第5期11-13,共3页

以防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法。该算法采用后验信息修正模型的噪声方差和马尔可夫转移矩阵,使IMM具有自适应能力。将该算法应用于由CA、CV两模型组成的交互式多模型算法中取得良好的效果。仿... 以防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法。该算法采用后验信息修正模型的噪声方差和马尔可夫转移矩阵,使IMM具有自适应能力。将该算法应用于由CA、CV两模型组成的交互式多模型算法中取得良好的效果。仿真结果表明,该算法跟踪精度比标准IMM有较大改善。 展开更多

关键词 交互式多模型算法 目标跟踪 自适应滤波 马尔可夫链

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基于改进自适应IMM算法的高速列车组合定位 被引量：4

7

作者 王小敏 雷筱 张亚东 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期817-825,共9页

针对列车高精度定位问题,该文提出基于改进自适应交互多模型(IMM)的高速列车高精度组合定位方法。首先,根据列车定位需求和各传感器特点,设计了卫星接收器、轮轴测速传感器、测速雷达以及单轴陀螺仪4种传感器的组合定位方案。然后,针对... 针对列车高精度定位问题,该文提出基于改进自适应交互多模型(IMM)的高速列车高精度组合定位方法。首先,根据列车定位需求和各传感器特点,设计了卫星接收器、轮轴测速传感器、测速雷达以及单轴陀螺仪4种传感器的组合定位方案。然后,针对IMM融合滤波算法因先验信息不准导致固定参数设置不当的问题,引入Sage-Husa自适应滤波和转移概率矩阵(TPM)自适应更新集成为自适应IMM算法。针对多模型切换的滞后问题,利用子模型似然函数值能快速反映模型变化趋势的特点,将似然函数值设为判定标志,并引入判定窗对TPM矩阵元素进行修正,有效提升了模型的切换速度。最后,基于改进自适应IMM算法对4种传感器定位信息进行融合滤波,实现高速列车的高精度组合定位。仿真结果表明:改进后的算法相比其他自适应IMM算法提升定位精度1.6%~14.7%,并且能通过提高模型间切换速度来有效降低位置误差峰值,同时具备较好的抗噪性能。 展开更多

关键词 列车定位 交互式多模型 Sage-Husa自适应滤波算法 马尔可夫转移概率矩阵 判定窗

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交互式多模型算法性能分析 被引量：31

8

作者 梁彦 程咏梅 +1 位作者 贾宇岗 潘泉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期487-492,共6页

广泛应用于目标跟踪和故障诊断的动态多模型估计 (SMME)假设模式的切换服从马尔可夫过程 .对马尔可夫切换概率 (MTP)的非MonteCarlo分析有助于深入了解SMME的机理 ,发现参数寻优的法则 ,设计或发展新的自适应多模型估计器 .然而由于SMM... 广泛应用于目标跟踪和故障诊断的动态多模型估计 (SMME)假设模式的切换服从马尔可夫过程 .对马尔可夫切换概率 (MTP)的非MonteCarlo分析有助于深入了解SMME的机理 ,发现参数寻优的法则 ,设计或发展新的自适应多模型估计器 .然而由于SMME的复杂性 ,非MonteCarlo分析很难给出 .本文针对SMM中著名的交互式多模型 (IMM)估计器 ,通过将IMM看作是输入交互和子滤波器串联 ,分析了具有m个参数的MTP矩阵 ,给出了六条不依赖于应用环境及子滤波器设计的结论 .部分结果也适用于一阶广义伪贝叶斯算法 (GPB1) . 展开更多

关键词 交互式多模型算法 目标跟踪 自适应滤波 性能分析 离散系统

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交互式多模型算法过渡过程的仿真分析 被引量：13

9

作者 贾宇岗 梁彦 +2 位作者 潘泉 张洪才 戴冠中 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第1期16-18,共3页

交互式多模型(IMM)是混合估计理论中比较优越的算法。混合系统假设模式的切换能够瞬时完成。然而由于量测噪声和滤波系统惯性的作用,混合系统的模式切换具有过渡过程,对于实际运动模式切换存在漏检与误报。本文利用Monte Carlo仿真分析... 交互式多模型(IMM)是混合估计理论中比较优越的算法。混合系统假设模式的切换能够瞬时完成。然而由于量测噪声和滤波系统惯性的作用,混合系统的模式切换具有过渡过程,对于实际运动模式切换存在漏检与误报。本文利用Monte Carlo仿真分析了两模型IMM算法过渡过程的滤波残差的统计特性,研究结果对于分析和改进算法具有重要的意义。 展开更多

关键词 交互式多模型算法 目标跟踪 自适应滤波

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两级交互式多模型算法 被引量：9

10

作者 梁彦 谭伟 +1 位作者 潘泉 张洪才 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期651-656,共6页

在混合估计中 ,交互式多模型滤波器 ( IMM—— Interacting Multiple Model)以其优越的性能而受到广泛的研究 .由于马尔可夫参数的限定 ,交互式多模型在模型数较多时会出现精度下降 ,从而限制了它在高维参数空间建模的有效性 .利用模型... 在混合估计中 ,交互式多模型滤波器 ( IMM—— Interacting Multiple Model)以其优越的性能而受到广泛的研究 .由于马尔可夫参数的限定 ,交互式多模型在模型数较多时会出现精度下降 ,从而限制了它在高维参数空间建模的有效性 .利用模型集的概念 ,首次提出了双马氏过程的模型切换假设 ,从而构造出一种两级交互式多模型滤波器 .通过辨识系统噪声的多个统计参数比较了两级交互式多模型滤波器与常规交互式多模型滤波器 .结果表明 :对于大信噪比信源 (即小的量测噪声 ) ,两级交互式多模型滤波器与常规交互式多模型滤波器性能基本相当 ;而对于小信噪比信源 (即大的量测噪声 ) 。 展开更多

关键词 交互式多模型算法 自适应滤波 噪声辨识 系统辨识

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基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法 被引量：5

11

作者 孙晓燕 任洁 巩敦卫 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期610-618,共9页

为了减轻用户疲劳并增强算法的搜索性能,本文在变种群规模交互式遗传算法的基础上引入协同训练半监督学习方法,提出基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法.根据对大规模种群的聚类结果,给出标记样本和未标记样本的获取方... 为了减轻用户疲劳并增强算法的搜索性能,本文在变种群规模交互式遗传算法的基础上引入协同训练半监督学习方法,提出基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法.根据对大规模种群的聚类结果,给出标记样本和未标记样本的获取方法;结合半监督协同学习器逼近误差的改变,提出高可信度未标记样本的选择策略;采用半监督协同学习机制训练两个径向基函数(RBF)神经网络,构造精度高泛化能力强的代理模型;在进化过程中,利用代理模型估计大种群规模进化个体适应值,并根据估计偏差更新代理模型.算法的理论分析及其在服装进化设计系统中的应用结果说明了算法的有效性. 展开更多

关键词 交互式遗传算法 区间适应值 半监督学习 代理模型 变种群规模

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基于模糊交互多模型的机动目标被动跟踪算法 被引量：16

12

作者 刘瑞兰 陈小惠 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2012年第10期846-850,共5页

针对双观测平台纯方位测量的机动目标,提出了自适应归一化的模糊交互多模型算法。算法利用目标的方位信息,通过模糊推理机制自动调整过程噪声水平。提出了限定记忆归一化方法来自适应归一化模糊系统的输入变量,使得输入变量值始终保持... 针对双观测平台纯方位测量的机动目标,提出了自适应归一化的模糊交互多模型算法。算法利用目标的方位信息,通过模糊推理机制自动调整过程噪声水平。提出了限定记忆归一化方法来自适应归一化模糊系统的输入变量,使得输入变量值始终保持在一个合理的范围内。仿真结果表明,与基于增长记忆归一化方法和经验法的模糊交互多模型算法相比,基于限定记忆归一化的模糊交互多模型算法的跟踪误差分别降低了9.56%和9.29%,能更好地跟踪机动目标的位置、速度和加速度。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 纯方位测量 模糊交互多模型算法 自适应归一化

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基于期望模型的自适应IMM算法

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作者 胡傲 冯新喜 +1 位作者 李鸿艳 齐立峰 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2010年第10期65-69,共5页

针对固定结构交互式多模型算法在强机动目标跟踪过程中适应性不强的缺点,借鉴增加期望模型的变结构思想,提出了一种模型集自适应的交互式模型算法。根据滤波过程中获得的模型后验概率和模型似然函数,利用极大似然准则调整模型集中的部... 针对固定结构交互式多模型算法在强机动目标跟踪过程中适应性不强的缺点,借鉴增加期望模型的变结构思想,提出了一种模型集自适应的交互式模型算法。根据滤波过程中获得的模型后验概率和模型似然函数,利用极大似然准则调整模型集中的部分模型,引导模型集向着更优的方向进化。蒙特卡罗仿真结果表明该算法比标准IMM算法适应性更强,跟踪精度更高,具有较高的工程应用价值。 展开更多

关键词 雷达数据处理 机动目标跟踪 自适应交互式多模型算法

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一种自适应滤波与干扰观测器相结合的大型舰船状态估计算法 被引量：4

14

作者 王泳安 李东光 +1 位作者 吴浩 刘洋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2318-2328,共11页

为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性... 为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性进行证明。使用估计的干扰值实时修正强跟踪容积卡尔曼滤波的过程参数,最终形成交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法,完成对目标状态相对准确的估计。研究结果表明:新提出的滤波算法能够较为准确地完成对目标状态的估计,与变结构多模型粒子滤波算法、变结构多模型无迹卡尔曼滤波算法和交互多模型强跟踪容积卡尔曼滤波算法相比,在目标位置和速度估计上具有更高的估计精度。 展开更多

关键词 舰船 目标状态估计 交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波 自适应滤波算法 干扰观测器

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基于自适应遗传算法的手势识别 被引量：16

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作者 王修晖 鲍虎军 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1056-1062,共7页

基于小样本库的手势识别是先进人机交互研究中的一个重要分支.根据Tortoise人手模型训练手势模式库并结合交互者的具体手部特征进行手形训练,生成适用于特定交互者的手势模式库.在交互过程中,根据来自一个或多个同步摄像头的视频信息进... 基于小样本库的手势识别是先进人机交互研究中的一个重要分支.根据Tortoise人手模型训练手势模式库并结合交互者的具体手部特征进行手形训练,生成适用于特定交互者的手势模式库.在交互过程中,根据来自一个或多个同步摄像头的视频信息进行基于自适应遗传算法的手势识别.实验结果表明,在环境光照基本稳定的条件下,文中算法可以实现鲁棒的实时手势识别. 展开更多

关键词 虚拟现实 手势交互 人手模型 手势识别 自适应遗传算法

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模糊自适应PMHT机动目标跟踪算法 被引量：3

16

作者 张全都 程咏梅 +1 位作者 梁彦 潘泉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2008年第12期17-21,共5页

对目标机动的检测和准确跟踪,是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题。将统计距离、统计距离增量作为系统方差的调整参量,采用模糊专家规则系统,提出了一种适用于机动目标的模糊自适应概率多假设跟踪(FA-PMHT)算法。该算法将数据关... 对目标机动的检测和准确跟踪,是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题。将统计距离、统计距离增量作为系统方差的调整参量,采用模糊专家规则系统,提出了一种适用于机动目标的模糊自适应概率多假设跟踪(FA-PMHT)算法。该算法将数据关联寻优与运动模型寻优联合处理,从而实现了数据关联寻优、目标模型寻优一体化。仿真结果表明,所提算法与交互式多模型概率多假设跟踪(IMM-PMHT)算法相比在跟踪精度上有明显提高,并且满足实时性要求,证明该算法是有效的。 展开更多

关键词 概率多假设算法 模糊逻辑 自适应滤波 目标跟踪 交互式多模型

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自适应融合IMM的自主无线电载波跟踪算法 被引量：4

17

作者 宋青平 刘荣科 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期605-612,共8页

针对深空自主无线电接收技术中信噪比(SNR)未知的载波跟踪问题,提出了一种自适应融合的交互式多模型(IMM)算法,可以根据实际环境的信噪比自适应地调节IMM估计器的噪声方差,以实现对未知SNR信号的正常跟踪,并保证频率跟踪精度几乎不受初... 针对深空自主无线电接收技术中信噪比(SNR)未知的载波跟踪问题,提出了一种自适应融合的交互式多模型(IMM)算法,可以根据实际环境的信噪比自适应地调节IMM估计器的噪声方差,以实现对未知SNR信号的正常跟踪,并保证频率跟踪精度几乎不受初始噪声方差的影响。在分析系统收敛性的基础上,该算法采用模型概率自适应调整策略,根据系统收敛判断条件自适应地调整IMM模型集中各模型的概率,保证了系统的收敛性,提高了跟踪精度,与广泛使用的Sage-Husa自适应滤波算法相比,收敛时间缩短了一倍左右。 展开更多

关键词 深空通信 自主无线电 交互式多模型 自适应算法 载波跟踪

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基于UKF的马尔可夫参数自适应IFIMM算法 被引量：3

18

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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基于改进“当前”统计模型的目标跟踪算法 被引量：3

19

作者 王树亮 阮怀林 《雷达科学与技术》 2010年第4期347-351,共5页

提出一种基于改进"当前"统计模型的目标自适应跟踪算法。针对"当前"统计模型自适应算法对机动加速度极限值有依赖,对弱机动目标跟踪精度不高的问题,采用一种简单的加速度方差自适应调整公式加以克服,在此基础上融... 提出一种基于改进"当前"统计模型的目标自适应跟踪算法。针对"当前"统计模型自适应算法对机动加速度极限值有依赖,对弱机动目标跟踪精度不高的问题,采用一种简单的加速度方差自适应调整公式加以克服,在此基础上融合隶属函数对其进行加权改进。为克服算法中自相关时间常数难以选取问题,将不同自相关时间常数的"当前"统计模型在交互式多模型框架内进行交互。仿真结果表明,无论对于强机动目标还是弱机动目标,新算法都具有较好的跟踪效果。 展开更多

关键词 自适应算法 当前统计模型 交互式多模型 机动目标跟踪

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主/被动雷达模糊自适应IMM融合跟踪算法 被引量：1

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作者 丁兴俊 周德云 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2007年第1期37-40,共4页

在主/被动雷达复合制导背景下,提出一种基于模糊自适应交互多模型(IMM)的分布式融合算法。该算法将交互多模型和模糊推理的优点相结合,通过模糊推理机制在线调节模型集合中部分模型的参数,使这些模型对不同的目标机动模式有更强的自适... 在主/被动雷达复合制导背景下,提出一种基于模糊自适应交互多模型(IMM)的分布式融合算法。该算法将交互多模型和模糊推理的优点相结合,通过模糊推理机制在线调节模型集合中部分模型的参数,使这些模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力。避免了传统交互多模型算法的模型冲突问题,大大减少了计算量。数字仿真结果表明了算法的有效性。 展开更多

关键词 主/被动雷达 数据融合 自适应交互多模型算法 模糊逻辑

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