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基于非线性滤波的自适应交互式多模型算法 被引量:1
1
作者 王波 王荫槐 王峰 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2009年第4期51-54,共4页
研究了基于非线性条件下的自适应交互多模型算法,并将EKF及UKF引入自适应交互多模型算法(AIMM)。交互多模型算法(IMM)是机动目标跟踪中比较有效的方法,然而传统IMM算法中的滤波参数完全是人为先验确定的,并没有利用当前时刻量测中的信息... 研究了基于非线性条件下的自适应交互多模型算法,并将EKF及UKF引入自适应交互多模型算法(AIMM)。交互多模型算法(IMM)是机动目标跟踪中比较有效的方法,然而传统IMM算法中的滤波参数完全是人为先验确定的,并没有利用当前时刻量测中的信息,文中给出基于后验概率的模型转移概率自适应交互多模型算法。最后通过一个仿真实例比较了AIMM中EKF方法与UKF方法及传统IMM方法的优劣,并分析了结论。 展开更多
关键词 交互式多模型 非线性滤波 自适应技术 目标跟踪
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基于改进自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波算法的车辆目标跟踪
2
作者 南奔洋 匡兵 景晖 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4605-4611,共7页
为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建... 为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建立车辆的运动模型,并通过无迹卡尔曼滤波对车辆目标进行跟踪。然后将子模型概率变化率作为IMM算法修正参数,对马尔可夫矩阵主对角线和非主对角线元素采用不同的修正策略。最后设置判定窗修正归一化后的马尔可夫矩阵主对角线元素,以扩大匹配模型的概率。结果表明,改进算法模型概率变化更加明显,位置和速度均方根误差均要小于原有算法,有效地提高了跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 交互式多模型 自适应 马尔可夫矩阵 无迹卡尔曼滤波
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时序信息驱动的并行交互式多模型水下目标跟踪算法
3
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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三维高机动交互式跟踪模型研究
4
作者 王泽慧 惠黎明 +1 位作者 董云龙 王中训 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第2期216-226,236,共12页
针对传统机动目标跟踪模型对不同维度(坐标轴)分量之间耦合问题考虑较少,难以满足三维高机动目标跟踪要求的问题,提出了一种利用交互式多模型架构,应用3个平面内的二维耦合运动模型(Coordinated Turn,CT模型)集来重构三维高机动运动模... 针对传统机动目标跟踪模型对不同维度(坐标轴)分量之间耦合问题考虑较少,难以满足三维高机动目标跟踪要求的问题,提出了一种利用交互式多模型架构,应用3个平面内的二维耦合运动模型(Coordinated Turn,CT模型)集来重构三维高机动运动模型的算法。同时,为了更好地适应解耦运动情况,在3个平面CT模型集的基础上,增加了具有不同过程噪声系数的匀速(Constant Velocity,CV)模型集。仿真结果表明,上述交互式多模型架构和机动目标运动模型集能较好地实现三维高机动目标跟踪,相比于两类经典的三维机动目标跟踪技术,性能有较高的提升。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 三维高机动模型 交互式多模型算法 耦合运动模型
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基于改进无模型自适应控制算法的无人艇路径跟随控制 被引量:1
5
作者 包涛 陈卓 +2 位作者 周则兴 郭煜 何芸倩 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第9期1849-1857,共9页
针对无人艇在路径跟随控制中由于风浪流等环境干扰或自身状态改变,导致路径跟随控制效果下降的问题,提出一种基于改进无模型自适应控制(IMFAC)算法的改进视线法路径跟随控制器.文章首先针对传统视线法设计了自适应前视圆以减小无人艇转... 针对无人艇在路径跟随控制中由于风浪流等环境干扰或自身状态改变,导致路径跟随控制效果下降的问题,提出一种基于改进无模型自适应控制(IMFAC)算法的改进视线法路径跟随控制器.文章首先针对传统视线法设计了自适应前视圆以减小无人艇转向误差;针对无模型自适应控制算法设计了虚拟输出项以满足算法运行条件,同时利用添加的微分项实现了算法后期的快速收敛;针对无模型自适应算法较多的初始参数利用细菌觅食算法进行了预寻优,进一步保证了控制器的快速性;最后,通过半物理仿真试验以及实际水域实艇试验验证了所涉及算法的抗干扰性和有效性. 展开更多
关键词 无人艇 模型自适应控制 细菌觅食算法 路径跟随
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四驱车辆交互式多模型自适应无迹卡尔曼滤波路面附着系数估计 被引量:4
6
作者 邓浩楠 赵治国 +2 位作者 赵坤 李刚 于勤 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1357-1369,共13页
路面附着系数对车辆动力学控制性能有重要影响,为准确实时估计路面附着系数,提高算法在不同路面及工况下的估计精度与收敛速度,本文针对分布式四轮驱动车辆,结合7自由度车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,提出了一种基于交互式多模型的自... 路面附着系数对车辆动力学控制性能有重要影响,为准确实时估计路面附着系数,提高算法在不同路面及工况下的估计精度与收敛速度,本文针对分布式四轮驱动车辆,结合7自由度车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,提出了一种基于交互式多模型的自适应无迹卡尔曼滤波(IMM-AUKF)路面附着系数估计方法,首先将改进的Sage-Husa噪声估计器引入到无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中,构建了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)观测器,以对测量噪声进行实时更新并保证其协方差矩阵的正定性,同时提高新观测数据的权重,并增强算法的实时跟踪精度和稳定性;然后通过选择不同的观测变量,分别构建了车辆纵向行驶工况AUKF观测器和横纵向耦合工况AUKF观测器,并利用交互式多模型(IMM)算法进行观测器模型的切换,进而实现算法在车辆不同行驶工况下路面附着系数的准确估计。高附、低附、对接以及对开等路面仿真试验及实车道路试验结果表明,所提出的IMM-AUKF算法相比于传统的UKF算法,具有更高的估计精度与更快的收敛速度,能够适应不同工况下路面附着系数的实时准确估计。 展开更多
关键词 分布式四轮驱动 路面附着系数 交互式多模型 自适应无迹卡尔曼滤波
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混合匹配模型下自适应紧凑进化算法
7
作者 许诏云 吕青 乔钰博 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2149-2156,共8页
为了解决本体匹配模型在集成多种相似度量方法的同时无法查找匹配对之间语义关系的问题,提出了一种新的本体混合模型,通过建立一种新的相似度量方法,将模型的元匹配参数和实体匹配参数进行关联。此外,利用紧凑进化算法的思想,设置了一... 为了解决本体匹配模型在集成多种相似度量方法的同时无法查找匹配对之间语义关系的问题,提出了一种新的本体混合模型,通过建立一种新的相似度量方法,将模型的元匹配参数和实体匹配参数进行关联。此外,利用紧凑进化算法的思想,设置了一个自适应步长调整策略。通过种群历史信息和个体适应度值自适应增减步长以确定当前最优步长。算法运行了Ontology Alignment Evaluation Initiative的benchmark测试集,并将实验结果与其它算法进行比较,验证了算法的运行速度与优化质量均优于其它算法。 展开更多
关键词 本体匹配 本体元匹配 本体实体匹配 紧凑进化算法 自适应步长 相似度量 混合模型
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具有参数自适应的交互式多模型算法 被引量:20
8
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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一种有效的交互式多模型自适应跟踪算法 被引量:3
9
作者 潘泉 王培德 +1 位作者 周宏仁 张洪才 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1993年第2期211-217,共7页
从减少系统模型噪声和量测噪声入手,引入自适应机动模型和新息滤波器对IMMA 进行改进,提出新息滤波交互式多模型自适应算法(IF-IMMAA),理论分析和仿真表明新算法的有效性.
关键词 机动目标跟踪 交互式 多模型算法
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机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法 被引量:19
10
作者 陈利斌 佟明安 《火力与指挥控制》 CSCD 2000年第4期36-38,42,共4页
采用“当前”统计模型、匀加速模型以及匀速模型 ,运用交互式多模型算法的思想 ,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法。基本思路是上述三种模型并行工作 ,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换 ,目标状态估计是... 采用“当前”统计模型、匀加速模型以及匀速模型 ,运用交互式多模型算法的思想 ,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法。基本思路是上述三种模型并行工作 ,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换 ,目标状态估计是上述三种模型交互作用的结果。蒙特卡罗结果表明该算法不仅克服了上述三种模型各自的缺点 ,提高了对机动目标的跟踪精度 ,同时具有全面自适应跟踪能力。 展开更多
关键词 交互式多模型 自适应滤波 "当前"统计模型 机动目标跟踪 雷达 IMM
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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
11
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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防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法 被引量:4
12
作者 张园 董受全 +2 位作者 钟志通 刘淑波 初俊博 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第2期40-44,共5页
针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交... 针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波(UKF) 自适应网格(AG) 交互式多模型(IMM) 机动目标跟踪 变结构多模型(VSMM)
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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
13
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 模型 适应
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基于S修正RBUKF的自适应网格交互式多模型算法 被引量:1
14
作者 张园 董受全 +1 位作者 刘淑波 初俊博 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第1期117-120,共4页
针对观测方程为非线性,状态方程为线性,且噪声为加性情况下的机动目标跟踪问题,应用Rao-Blackwellised UKF(RBUKF)算法滤波并对其进行了s修正,在此基础上,采用自适应网格(AG)方法对模型集进行自适应调整,得到一种基于S修正RBUKF的自适... 针对观测方程为非线性,状态方程为线性,且噪声为加性情况下的机动目标跟踪问题,应用Rao-Blackwellised UKF(RBUKF)算法滤波并对其进行了s修正,在此基础上,采用自适应网格(AG)方法对模型集进行自适应调整,得到一种基于S修正RBUKF的自适应网格交互式多模型(SRBUKF-AGIMM)算法。对二维蛇形机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与固定结构多模型(FSMM)算法相比,可在计算量相当的情况下大幅提高跟踪精度,大幅提高算法的费效比。 展开更多
关键词 S修正 Rao-Blackwellised(RBUKF) 自适应网格 交互式多模型 变结构多模型
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一种自适应变结构交互式多模型算法 被引量:4
15
作者 陈维义 何凡 +1 位作者 刘国强 毛伟伟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第12期177-183,共7页
针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型... 针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 变结构交互式多模型 交互式多模型 自适应 滤波
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交互式多模型算法改进视觉惯性定位技术
16
作者 陈锐锋 赵立业 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期80-88,共9页
针对目前使用优化方法构建的视觉惯性数据融合模型尚未充分考虑实际复杂性,导致无法准确模拟复杂的实际状态的问题,提出一种交互式多模型(IMM)算法改进视觉惯性定位技术:指出相较于传统滤波方法,优化的视觉惯性融合定位技术具有更高的... 针对目前使用优化方法构建的视觉惯性数据融合模型尚未充分考虑实际复杂性,导致无法准确模拟复杂的实际状态的问题,提出一种交互式多模型(IMM)算法改进视觉惯性定位技术:指出相较于传统滤波方法,优化的视觉惯性融合定位技术具有更高的估计精度,并且在计算效率上能够与滤波方法媲美,这得益于雅可比矩阵和海塞矩阵的稀疏性特征;然后给出将交互式多模型算法与优化算法相结合的方法,利用IMM能够有效模拟单个目标在多种情景下的状态的特点,通过模型概率实时分配惯性数据和视觉数据的置信度,改进优化算法,从而提高位姿估计精度。实验结果表明,相比基于旋转不变特征点的实时定位构图系统第三代(ORB-SLAM 3)算法,该方法对定位精度的均方根(RMS)误差性能可提升17%。 展开更多
关键词 交互式多模型算法 组合导航 优化 融合定位 视觉定位 惯导
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自适应模型集交互式多模型算法
17
作者 刘建书 李人厚 刘云龙 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1151-1154,共4页
针对交互式多模型(IMM)算法的目标跟踪精度问题,提出了一种自适应模型集IMM算法.利用IMM算法中的模型概率含义,并以此对模型集的收缩比例因子进行设计,这样模型集通过向中心模型收敛可完成自适应调整,而自适应调整过程能有效、实时地利... 针对交互式多模型(IMM)算法的目标跟踪精度问题,提出了一种自适应模型集IMM算法.利用IMM算法中的模型概率含义,并以此对模型集的收缩比例因子进行设计,这样模型集通过向中心模型收敛可完成自适应调整,而自适应调整过程能有效、实时地利用观测信息.仿真实验结果表明,所提算法能有效跟踪机动目标,而且比IMM算法的跟踪精度更高,但其受到目标机动模型的先验性的限制. 展开更多
关键词 交互式多模型 自适应模型 目标跟踪
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基于集成学习模型与贝叶斯优化算法的成矿预测 被引量:1
18
作者 孔春芳 田倩 +3 位作者 刘健 蔡国荣 赵杰 徐凯 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期122-139,共18页
全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一... 全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一个非常耗时的过程,需要繁琐的计算和足够的专家经验。本文提出了一种基于多源地学知识与贝叶斯优化算法的集成学习模型来解决上述问题。具体来说,首先,基于多源地学知识,构建锰矿成矿预测数据库;其次,基于自适应提升模型(Adaptive Boosting,AdaBoost)和随机森林(Random Forest,RF)模型,建立黔东北锰矿成矿预测模型;然后,采用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization,BO),通过5倍交叉验证的辅助,寻找BO-AdaBoost和BO-RF模型最合适的超参数组合;最后,利用精度、准确率、召回率、F_(1)分数、kappa系数、AUC值等参数及已有成果检测模型的性能。实验结果发现,BO-AdaBoost和BO-RF模型的AUC值都得到了显著的提高,表明BO是一个强大的优化工具,优化结果为集成学习模型的超参数设置提供了参考。同时,实验结果也表明:BO-AdaBoost模型(92.8%)比BO-RF模型(89.9%)具有更高的预测精度和地质泛化能力,在成矿预测方面具有巨大潜力。基于BO-AdaBoost模型的预测图为黔东北隐伏锰矿矿床的勘探提供了重要线索,并可以指导未来的矿产勘探与开发。 展开更多
关键词 集成学习 自适应提升模型 随机森林 贝叶斯优化算法 隐伏锰矿 成矿预测
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基于自适应的增广状态-交互式多模型的机动目标跟踪算法 被引量:13
19
作者 许红 谢文冲 +2 位作者 袁华东 段克清 王永良 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2749-2755,共7页
现有的增广状态-交互式多模型算法存在着依赖于量测噪声协方差矩阵这一先验信息的问题。当先验信息未知或不准确时,算法的跟踪性能将会下降。针对上述问题,该文提出一种自适应的变分贝叶斯增广状态-交互式多模型算法VB-AS-IMM。首先,针... 现有的增广状态-交互式多模型算法存在着依赖于量测噪声协方差矩阵这一先验信息的问题。当先验信息未知或不准确时,算法的跟踪性能将会下降。针对上述问题,该文提出一种自适应的变分贝叶斯增广状态-交互式多模型算法VB-AS-IMM。首先,针对增广状态的跳变马尔科夫系统,该文给出了联合估计增广状态和量测噪声协方差矩阵的变分贝叶斯推断概率模型。其次,通过理论推导证明了该概率模型是非共轭的。最后,通过引入一种“信息反馈+后处理”方案,提出联合后验密度的次优求解方法。所提算法能够在线估计未知的量测噪声协方差矩阵,具有更强的鲁棒性和适应性。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 增广状态 变分贝叶斯 自适应滤波
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自适应交互式多模型目标跟踪算法 被引量:5
20
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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