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Target Tracking Using the Interactive Multiple Model Method 被引量:6
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作者 张劲松 杨位钦 胡士强 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1998年第3期299-304,共6页
Aim To develop a practical target tracking algorithm for different motion modes. Methods After creation of the new model, it was implemented by computer simulation to prove its performance and compared with the of... Aim To develop a practical target tracking algorithm for different motion modes. Methods After creation of the new model, it was implemented by computer simulation to prove its performance and compared with the often-used current statistical model. Results The simulation results show that the new IMM (interactive multiple model) have low tracking error in both maneuVering segment and non^Inaneuwi segment while the current statistical model bas muCh higher tracking error in non-maneuvering segment. Conclusion In the point of trackintaccuracy, the new IMM method is much better than the current acceleration method. It can develop into a practical target hacking method. 展开更多
关键词 interactive multiple model tracking maneuvering target Kalman filter
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An Algorithm of the Adaptive Grid and Fuzzy Interacting Multiple Model 被引量:3
2
作者 Yuan Zhang Chen Guo +2 位作者 Hai Hu Shubo Liu Junbo Chu 《Journal of Marine Science and Application》 2014年第3期340-345,共6页
This paper studies the algorithm of the adaptive grid and fuzzy interacting multiple model (AGFIMM) for maneuvering target tracking, while focusing on the problems of the fixed structure multiple model (FSMM) algo... This paper studies the algorithm of the adaptive grid and fuzzy interacting multiple model (AGFIMM) for maneuvering target tracking, while focusing on the problems of the fixed structure multiple model (FSMM) algorithm's cost-efficiency ratio being not high and the Markov transition probability of the interacting multiple model (IMM) algorithm being difficult to determine exactly. This algorithm realizes the adaptive model set by adaptive grid adjustment, and obtains each model matching degree in the model set by fuzzy logic inference. The simulation results show that the AGFIMM algorithm can effectively improve the accuracy and cost-efficiency ratio of the multiple model algorithm, and as a result is suitable for enineering apolications. 展开更多
关键词 maneuvering target tracking adaptive grid fuzzy logicinference variable structure multiple model adaptive grid andfuzzy interacting multiple model (AGFIMM) interacting multiplemodel (IMM)
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Adaptive Sampling for Near Space Hypersonic Gliding Target Tracking
3
作者 Guanhua Ding Jinping Sun +1 位作者 Ying Chen Juan Yu 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2022年第6期584-594,共11页
For modern phased array radar systems,the adaptive control of the target revisiting time is important for efficient radar resource allocation,especially in maneuvering target tracking applications.This paper presents ... For modern phased array radar systems,the adaptive control of the target revisiting time is important for efficient radar resource allocation,especially in maneuvering target tracking applications.This paper presents a novel interactive multiple model(IMM)algorithm optimized for tracking maneuvering near space hypersonic gliding vehicles(NSHGV)with a fast adaptive sam-pling control logic.The algorithm utilizes the model probabilities to dynamically adjust the revisit time corresponding to NSHGV maneuvers,thus achieving a balance between tracking accuracy and resource consumption.Simulation results on typical NSHGV targets show that the proposed algo-rithm improves tracking accuracy and resource allocation efficiency compared to other conventional multiple model algorithms. 展开更多
关键词 near space hypersonic gliding vehicle(NSHGV) target tracking adaptive sampling interactive multiple model(IMM)
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一种基于模型概率单调性变化的自适应IMM-UKF改进算法 被引量:1
4
作者 王平波 陈强 +2 位作者 卫红凯 贾耀君 沙浩然 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期41-48,共8页
针对现有交互式多模型(IMM)算法模型间切换迟滞和转换速率慢的缺点,提出一种基于模型概率单调性变化的自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波改进算法(mIMM-UKF)。该算法利用后验信息模型概率的单调性,对马尔可夫转移概率矩阵及模型估计概... 针对现有交互式多模型(IMM)算法模型间切换迟滞和转换速率慢的缺点,提出一种基于模型概率单调性变化的自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波改进算法(mIMM-UKF)。该算法利用后验信息模型概率的单调性,对马尔可夫转移概率矩阵及模型估计概率进行二次修正,加快了匹配模型的切换速度及转换速率。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法通过快速切换匹配模型,有效提高了水下目标跟踪精度。 展开更多
关键词 水下目标跟踪 IMM-UKF算法 自适应 转移概率矩阵 单调性
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一类基于模糊推理的具有机动自适应的目标跟踪算法
5
作者 郝亮 黄颖浩 +1 位作者 姚莉秀 蔡云泽 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期468-480,共13页
针对变结构多模型算法在机动目标跟踪中对目标机动不确定性、量测不确定性自适应能力不足的问题,提出一种基于模糊推理的机动自适应目标跟踪算法.设计一种基于模糊推理的双级机动判别模型,利用模型概率信息和主模型滤波残差加权范数进... 针对变结构多模型算法在机动目标跟踪中对目标机动不确定性、量测不确定性自适应能力不足的问题,提出一种基于模糊推理的机动自适应目标跟踪算法.设计一种基于模糊推理的双级机动判别模型,利用模型概率信息和主模型滤波残差加权范数进行主模型可信度和机动判别推理;并将双级机动判别引入基于可能模型集的期望模式扩增方法(EMA-LMS)框架,提出一种模糊推理EMA-LMS算法,实现对模型集自适应的参数和策略的在线调节,从而生成更加接近目标真实运动模式的期望模型,并更好地对模型进行取舍.仿真结果表明,本文算法能够有效增强算法对目标机动和量测不确定的自适应性,提高跟踪精度. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 变结构交互式多模型 机动判别 模糊推理
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基于改进ATPM-IMM算法的外辐射源雷达机动目标跟踪
6
作者 傅雄滔 易建新 +1 位作者 万显荣 徐宝兄 《太赫兹科学与电子信息学报》 2024年第2期122-131,共10页
针对外辐射源雷达进行机动目标跟踪时,现有的自适应交互式多模型(AIMM)算法难以达到高精确度跟踪的问题,提出一种基于改进的自适应转移概率交互式多模型(ATPM-IMM)的机动目标跟踪算法。该算法在ATPM-IMM算法的基础上增加了自适应控制窗... 针对外辐射源雷达进行机动目标跟踪时,现有的自适应交互式多模型(AIMM)算法难以达到高精确度跟踪的问题,提出一种基于改进的自适应转移概率交互式多模型(ATPM-IMM)的机动目标跟踪算法。该算法在ATPM-IMM算法的基础上增加了自适应控制窗,对转移概率矩阵进行再次修正,从而可根据目标的机动情况自适应切换机动模型,提高真实模型的匹配概率。仿真和实测数据结果表明,所提算法可有效提高外辐射源雷达进行机动目标跟踪的精确度。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 外辐射源雷达 交互式多模型 自适应转移概率 自适应控制窗
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基于运动模式集精细差异特征估计的真假弹道目标联合跟踪与辨识方法
7
作者 蔡桂权 饶彬 宋聃 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第4期128-138,共11页
针对对抗条件下弹道目标和有源多假目标跟踪及辨识难的问题,基于稳健交互多模型(Robust Interacting Multiple Model,RIMM)策略,提出真假弹道目标的联合跟踪与辨识方法。该方法基于推导的真假目标运动模式集以及模式间的精细差异特征设... 针对对抗条件下弹道目标和有源多假目标跟踪及辨识难的问题,基于稳健交互多模型(Robust Interacting Multiple Model,RIMM)策略,提出真假弹道目标的联合跟踪与辨识方法。该方法基于推导的真假目标运动模式集以及模式间的精细差异特征设计交互多模型(Interacting Multiple Model,IMM)策略,以扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)为子滤波器,并引入概率调整因子与时变因子,实时更新概率转移矩阵,有效放大运动模式集的精细差异特征,不仅能实现对真假目标的稳定跟踪,提高跟踪精度,同时也能实时在线辨识真假目标,实现跟踪辨识一体化。仿真结果表明,该方法的跟踪效果比传统单模型EKF算法和经典的IMM+EKF算法更好,能实时跟踪并辨识出真假目标,有利于提高雷达资源调度的效率。 展开更多
关键词 弹道目标 有源假目标 目标跟踪 目标辨识 交互多模型
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高超目标强跟踪CKF自适应交互多模型跟踪算法 被引量:1
8
作者 罗亚伦 廖育荣 +1 位作者 李兆铭 倪淑燕 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2272-2283,共12页
高超目标运动状态复杂且具有高机动性,传统的交互多模型(IMM)跟踪精度低、收敛速度慢,基于此,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪容积卡尔曼滤波(CKF)自适应交互多模型(AIMM)跟踪算法。以IMM-CKF算法为基础,通过对CKF算法的结构进行分... 高超目标运动状态复杂且具有高机动性,传统的交互多模型(IMM)跟踪精度低、收敛速度慢,基于此,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪容积卡尔曼滤波(CKF)自适应交互多模型(AIMM)跟踪算法。以IMM-CKF算法为基础,通过对CKF算法的结构进行分析,在时间更新和量测更新的协方差矩阵中引入强跟踪算法的渐消因子,在线实时调整滤波增益,减小模型不匹配导致的滤波精度下降;在IMM的模型集中选择Singer模型、“当前”统计模型和Jerk模型,并针对模型扩维导致CKF算法中无法Cholesky分解的问题引入奇异值分解(SVD)算法;对IMM算法中马尔可夫矩阵提出自适应算法,通过模型似然函数值对转移概率进行自适应修正,增强匹配模型所占比例。仿真结果表明:所提算法跟踪收敛速度提高了约37.5%,跟踪精度提高了16.51%。 展开更多
关键词 高超目标 容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波 渐消因子 自适应交互多模型
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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
9
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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基于IMMKF算法的ADS-B监视应用目标跟踪
10
作者 刘通 王飞 严忠平 《航空工程进展》 CSCD 2024年第1期182-190,共9页
目标跟踪是机载广播式自动相关监视(ADS-B)应用的基础功能,对提升航空器周边的弱机动民航飞机目标跟踪性能具有重要意义。提出一种基于交互式多模型卡尔曼滤波(IMMKF)算法的ADS-B监视应用目标跟踪方法。首先,针对弱机动背景下的民航飞... 目标跟踪是机载广播式自动相关监视(ADS-B)应用的基础功能,对提升航空器周边的弱机动民航飞机目标跟踪性能具有重要意义。提出一种基于交互式多模型卡尔曼滤波(IMMKF)算法的ADS-B监视应用目标跟踪方法。首先,针对弱机动背景下的民航飞机的飞行特点,建立包含匀速模型和标准协同转弯模型的运动模型集,并对模型进行线性化近似;然后,将模型预测和ADS-B状态矢量量测数据作为IMMKF算法中多个并行卡尔曼滤波器的输入,进行并行滤波;最后,计算得到目标状态矢量的估计和模型近似概率,并作为下一次迭代的输入。结果表明:相比于基于匀速模型的卡尔曼滤波目标跟踪方法,IMMKF算法的位置跟踪误差降低了59%,速度跟踪误差降低了77%,显著提升了状态估计性能,具备较高的跟踪精度、稳健性与计算效率,在ADS-B监视应用中具有实际应用价值与借鉴意义。 展开更多
关键词 广播式自动相关监视 交互式多模型卡尔曼滤波 目标跟踪 协同转弯 状态估计
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临近空间高超声速助推-滑翔式轨迹目标跟踪 被引量:21
11
作者 张翔宇 王国宏 +1 位作者 张静 刘源 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1125-1132,共8页
针对临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标跟踪的问题,提出一种经度-纬度-高度坐标系(Longitude-Latitude-Altitude,LLA)下基于目标轨迹特性分析的三维投影跟踪算法。首先,针对临近空间目标在经纬方向上的线性高超声速运动和高度方向... 针对临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标跟踪的问题,提出一种经度-纬度-高度坐标系(Longitude-Latitude-Altitude,LLA)下基于目标轨迹特性分析的三维投影跟踪算法。首先,针对临近空间目标在经纬方向上的线性高超声速运动和高度方向上高机动频率运动的不同,将目标量测分别投影到经纬平面和高度方向上,并通过分段跟踪处理,以减小耦合误差对目标跟踪精度的影响;接着,在对目标高超声速特性充分分析的基础上,利用经纬方向上的点迹归并和凝聚处理,以有效解决目标高超声速运动所引起的分裂问题;然后,在对目标高度IMM跟踪的基础上,通过对加速度突变的合理检测和补偿,以进一步实现目标在高度方向上高机动频率运动的可靠跟踪;最后,结合统计学原理,将目标在同一时刻不同跟踪段中的状态估计相关联,以有效实现临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标的精确跟踪。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。 展开更多
关键词 临近空间 高超声速目标 助推-滑翔式轨迹 交互多模型跟踪
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交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势 被引量:26
12
作者 李辉 沈莹 +1 位作者 张安 程琤 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第11期1-4,共4页
系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势。通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模... 系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势。通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨。 展开更多
关键词 交互式多模型 数据关联 目标跟踪 神经网络
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一种基于气动力模型的高超声速滑翔目标跟踪算法 被引量:29
13
作者 张凯 熊家军 +1 位作者 韩春耀 兰旭辉 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期123-130,共8页
针对传统跟踪方法对高超声速滑翔目标(HGRV)进行状态估计时存在较大误差的问题,提出一种基于气动力模型的目标跟踪算法。首先在弹道坐标系(VTC)中推导了目标气动加加速度模型,分析模型各分量对目标运动状态的影响。分别对纵向和横向机... 针对传统跟踪方法对高超声速滑翔目标(HGRV)进行状态估计时存在较大误差的问题,提出一种基于气动力模型的目标跟踪算法。首先在弹道坐标系(VTC)中推导了目标气动加加速度模型,分析模型各分量对目标运动状态的影响。分别对纵向和横向机动模型进行了研究,得出横向机动是跟踪的主要难点的结论。然后对传统气动力模型进行改进,将转弯力参数与爬升力参数之间存在的先验信息引入高阶状态向量。同时,考虑不同飞行模式下机动频率的变化,构建基于气动力模型的交互多模型(IMM)算法。仿真表明,所提算法精度显著优于针对该类目标的其他跟踪算法,特别是当目标发生机动时,该算法具有更强的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 机动目标跟踪 气动力模型 扩展卡尔曼滤波(EKF) 交互多模型
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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
14
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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基于SCT-IMM的临近空间高超声速目标跟踪模型 被引量:10
15
作者 肖松 谭贤四 +1 位作者 李志淮 王红 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第4期15-19,共5页
针对传统单模型跟踪方法不能有效跟踪临近空间高超声速目标飞行全过程的问题,提出了一种基于SCT-IMM的跟踪模型。在分析临近空间高超声速目标特性的基础上,建立了一种基于一阶时间相关模型的转弯模型(Singer CoordinateTurn,SCT),结合EK... 针对传统单模型跟踪方法不能有效跟踪临近空间高超声速目标飞行全过程的问题,提出了一种基于SCT-IMM的跟踪模型。在分析临近空间高超声速目标特性的基础上,建立了一种基于一阶时间相关模型的转弯模型(Singer CoordinateTurn,SCT),结合EKF滤波方法,采用CV、CA和SCT模型进行IMM滤波计算。仿真结果表明,新模型计算量略大于单模型,但新模型能够适用于跟踪临近空间高超声速目标的所有飞行阶段,且位置均方根误差和速度均方根误差都小于单模型,具有一定工程实践意义。 展开更多
关键词 跟踪 交互多模型 转弯模型
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引入输入估计的交互式多模跟踪算法 被引量:12
16
作者 盛琥 杨景曙 +1 位作者 曾芳玲 张帆 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期2810-2814,共5页
本文融合交互多模算法和修正输入估计算法,提出一种新的全面自适应跟踪算法.利用修正新息序列的方法对输入估计(IE:Input Estimation)算法进行了改进,提高了输入估计的性能.综合不同检测窗长度的修正输入估计(MIE:Modified IE)算法的特... 本文融合交互多模算法和修正输入估计算法,提出一种新的全面自适应跟踪算法.利用修正新息序列的方法对输入估计(IE:Input Estimation)算法进行了改进,提高了输入估计的性能.综合不同检测窗长度的修正输入估计(MIE:Modified IE)算法的特点,在交互式多模型中采用不同检测窗长度的MIE作为子滤波器,保持对机动的全面自适应跟踪.仿真实验证明,改进算法与CV-CA模型组成的交互多模算法相比,无论对机动的响应速度还是滤波精度都优于交互多模算法. 展开更多
关键词 交互式多模型 机动目标跟踪 输入估计 新息序列
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一种新的机动目标跟踪的多模型算法 被引量:9
17
作者 巴宏欣 赵宗贵 +1 位作者 杨飞 刘海燕 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期13-16,共4页
设计了一种仅仅使用两个模型实现对机动目标精确跟踪的多模型算法,采用了含有法向和切向加速度的加速度均值自适应的当前统计模型和扩展后的常速模型进行交互。该算法不受目标转弯率大小和变化的限制,对目标运动模式的未知参数变化的适... 设计了一种仅仅使用两个模型实现对机动目标精确跟踪的多模型算法,采用了含有法向和切向加速度的加速度均值自适应的当前统计模型和扩展后的常速模型进行交互。该算法不受目标转弯率大小和变化的限制,对目标运动模式的未知参数变化的适应性较强。仿真结果表明,该算法对目标的跟踪精度明显优于传统的使用3个以上模型交互的IMM-CV/CT算法。由于本算法能够估计出目标的法向和切向加速度,进行适当的模型集设计后,可以实现对复杂、快速机动目标的全过程跟踪,具有可扩展性的应用前景。 展开更多
关键词 多模型 目标跟踪 模型集设计 自适应估计
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基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法 被引量:6
18
作者 胡振涛 潘泉 +2 位作者 杨峰 刘先省 赵慧波 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期136-141,共6页
针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法。新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合。通过在粒子状态采样过... 针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法。新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合。通过在粒子状态采样过程中引入模型信息改善了交互式多模型和粒子滤波结合中导致的计算量膨胀问题,并利用广义概率数据关联算法实现回波的有效确认和回波信息的充分利用。给出了应用该方法的具体步骤,最后,理论分析和仿真实验证明该算法的有效性。 展开更多
关键词 机动多目标跟踪 多模型粒子滤波 交互式多模型 广义概率数据关联
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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:21
19
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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强跟踪多模型估计器 被引量:10
20
作者 梁彦 潘泉 +1 位作者 贾宇岗 周东华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期34-37,共4页
本文提出了一种基于最小二乘估计的强跟踪滤波器 (STF)单重渐消因子求解方法 .从参数自适应与模型自适应有机结合的角度出发 ,将STF与交互式多模型算法 (IMM)相结合 ,设计了强跟踪交互式多模型估计器(STMME) .仿真表明 :STMME在跟踪机... 本文提出了一种基于最小二乘估计的强跟踪滤波器 (STF)单重渐消因子求解方法 .从参数自适应与模型自适应有机结合的角度出发 ,将STF与交互式多模型算法 (IMM)相结合 ,设计了强跟踪交互式多模型估计器(STMME) .仿真表明 :STMME在跟踪机动目标时 ,对速度 ,加速度的跟踪精度明显优于传统的IMM 。 展开更多
关键词 多模型估计器 最小二乘估计 强跟踪滤波器
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