基于“当前”统计模型的IMM目标跟踪算法

机动目标跟踪一直是环境感知领域的研究重点和难点,为了实现对目标物的准确跟踪,研究了将交互多模型(interactingmultiplemodel,IMM)算法应用到无人机对目标的跟踪中。首先,根据目标的真实运动情况建立无人机的运动模型,然后搭建模拟场景,将卡尔曼滤波(kalmanfilter,KF)与IMM相结合的目标跟踪算法应用到无人机的跟踪中,并将该算法与基于"当前"统计模型的单模型目标跟踪算法进行仿真比较。结果表明IMM算法在目标跟踪方面具有较高的应用价值。     

基于交互多模型的路面机动车辆跟踪算法

机动目标跟踪一直是智能汽车环境感知领域的研究重点和难点,为了实现对目标车辆的准确跟踪,研究了将交互多模型(interactingmultiplemodel,IMM)算法应用到智能汽车对目标的跟踪中。首先,根据目标车辆的真实运动情况提出一种基于"当前"统计模型和Singer模型的模型集,然后,在PreScan中搭建模拟场景,将此模型集应用到IMM目标跟踪算法,并将本算法与基于"当前"统计模型和基于Singer模型的两种单模型目标跟踪算法进行仿真比较。结果表明此IMM算法在智能车辆目标跟踪方面具有较高的应用价值。     

交互式多模型算法在直升机跟踪中的应用

基于直升机目标的运动特点,运用交互式多模型(IMM)算法对直升机目标进行跟踪滤波。对IMM算法作了详细的数学描述,介绍了直升机目标的跟踪流程和IMM算法的具体实现方法。结果证明,IMM算法能够很好地预测出直升机的运动趋势,并能应对机动情况。     

基于改进交互式多模型算法的ADS-B航迹滤波方法研究

针对广播式自动相关监视(ADS-B)航迹跟踪精度低以及目标跟踪模型与目标运动模型匹配效率低的问题,结合自适应算法对经典交互多模型(IMM)算法的运动模型集进行改进。将经典交互模型(IMM)运动模型集中的匀加速运动(CA)模型,改进为"当前"统计模型(CS)和修正转弯(MCT)模型。利用改进的模型集对目标当前位置、速度和加速度进行滤波估计。并对模型转移概率进行修正,提高IMM算法的自适应能力,实现快速目标跟踪。利用模拟航迹数据及实际设备接收的实测数据对算法进行验证。结果表明:运动模型集改进后的IMM算法滤波结果优于经典IMM算法,跟踪结果稳定,改进的算法可适应复杂的目标航迹实时跟踪。     

基于交互多模型的低空目标跟踪算法研究

研究了基于交互多模型(IMM)的低空目标跟踪问题。分析了低空目标的运动特征,给出了目标匀速(CV)直线、匀加速(CA)直线、曲线飞行航迹模型。在交互多模型(IMM)算法中,采用多种运动模型跟踪低空目标。在所研究的大机动模型情况下,通过多次数据处理优化参数后,统计分析结果表明,该算法滤波后数据误差明显降低,数据精度有较大的提高,能够稳定精确地跟踪低空目标。因此,该低空目标跟踪算法是有效的。     

基于中心差分的机动辐射源单站被动跟踪算法

针对机动辐射源的单站被动跟踪问题,结合中心差分滤波(central difference filter)方法,该文提出了一种基于中心差分的交互多模型(IMM)机动目标跟踪算法,无需计算基于EKF(Extended Kalman Filter)方法所需的Jacobian矩阵,易于实现。将传统IMM算法中协方差的传递改造为平方根滤波形式,数值稳定性更好。将该算法应用到联合利用径向加速度和角度信息的单站定位系统,与基于EKF的IMM算法和基于UT(Unscented Transformation)的IMM算法仿真比较表明,该文算法和基于UT的IMM算法性能相当,比基于EKF的算法具有更高的跟踪精度。     

一种基于Singer模型的IMM算法仿真研究

高机动目标跟踪一直是目标跟踪领域研究的热门课题之一。文中介绍机动目标跟踪的常用的机动目标运动模型,详细讨论了具有代表性的IMM交互式多模型算法,并对IMM算法进行了一定的仿真实验,验证算法的可靠性。     

一种新的基于粒子滤波的多模型跟踪算法

粒子滤波技术通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法实现递推贝叶斯滤波,适用于非线性目标运动模型、非线性传感器测量模型和非高斯噪声的目标跟踪。但需已知目标和量测模型,而实际情况往往难以满足此条件。交互多模型算法(IMM)依据各模型对目标前一时刻状态估计的方差,确定各模型在当前时刻状态下存在的概率,利用各模型对目标状态估计的加权和,确定目标的状态。本文采用粒子滤波代替IMM算法中各模型的Kalman滤波,将粒子滤波与IMM的优点相结合。同时,采用UKF(UnscentedKalmanFilter)产生粒子,由于考虑了当前量测,使得粒子的分布更加接近后验概率分布,用较少的粒子就可以逼近目标的真实状态。仿真实验结果表明,本算法可用于标准IMM算法无法实现跟踪的复杂情形,而且使用的粒子数目仅是同类算法的二十分之一。     

基于标签多伯努利滤波器的机动小目标检测前跟踪

标签多伯努利(LMB)滤波器在传统多伯努利滤波器基础上引入标签空间,能够实现真正意义上的多目标轨迹级滤波.文章对红外小目标的运动和量测进行建模,将标签多伯努利应用到红外小目标检测前跟踪领域.在此基础上,为了实现对运动模型时变目标的检测前跟踪,将交互式多模型(IMM)与LMB检测前跟踪算法相结合,提出IMM-LMB检测前跟踪算法.此外,给出了该算法的序贯蒙特卡罗实现.仿真结果表明,所提算法能够从输入的原始图像中直接实现轨迹级多目标检测和跟踪,且能够在线更新多模型概率,更好的适应多机动目标场景.     

曲线模型的半自适应交互多模型跟踪方法

在应用交互多模型(IMM)算法进行目标跟踪时,用较小模型集,覆盖不同目标的运动特性、机动水平,同时减小计算复杂度,是很有意义和对工程实现很有必要的研究课题.文章的主要工作是通过对曲线模型的IMM算法研究,建立了角速度估计模型,并将其扩维到状态方程中,使得法向加速度可自适应调整,从而将模型集缩小到只与切向加速度相关的M个曲线模型.这一方面减小了计算量,另一方面扩大了算法的适用范围,仿真试验进一步说明了该结论.     

电信运营商企业级数据模型设计与应用

首先从纯理论角度介绍了数据模型的概念模型、逻辑模型和物理模型;然后介绍了运营商的数据模型架构、企业级模型的定位和作用以及系统级模型的定位和作用;最后从用户需求、工程立项、开发设计及上线实施4个环节详细阐述了企业级模型的应用。     

LDMOSFET电热耦合解析模型

建立了包含电热耦合相互作用的大信号非线性射频LDMOSFET解析模型—Agereelectro-thermal transistor(AET)模型,包括:模型的拓扑图、等热和脉冲器件测试表征系统、模型参数的提取过程。在Agilent的电子设计工具软件ADS中植入和实现了该模型,并将其应用于实际射频功率放大器的设计,通过测量验证了该模型的正确。     

互联网流量与两个相关模型

由于互联网具有多构性、突发连续性和自相似性等特征,使得用传统模型进行的排队分析、性能估计与实际网络有较大差距。本文介绍了两种互联网流量模型:AR IMA模型,FAR IMA模型,讨论了它们的适用范围、模型数学定义,描述了参数定阶推导等相关问题。     

光因特网互联模型研究与演进

光因特网是能提供高带宽的下一代因特网,对其互联模型的研究是目前光因特网研究中的一个热点.文章分析了互联模型由重叠模型向对等模型演进的基本趋势,并在对比固有的3种互联模型--对等模型、重叠模型及增强模型的基础上,提出了一种新的演化模型--混合模型,这种模型能够支持对等模型与重叠模型的共存,文章对其实现的原理与机制进行了论述.     

面向密集城区网络的覆盖预测模型的应用研究

在目前密集城区CDMA无线网络日趋复杂的情况下,如何使覆盖预测与网络实际充分拟合,发挥射频仿真工具在网络优化中的作用,是一个十分值得探讨的课题。本文从密集城区的CDMA无线网络入手,分别选取了统计型模型的Okumura-Hata模型和确定性模型的3D射线跟踪模型进行研究,分析了两种模型在密集城区场景下的差异,最终在实践的基础上提出了面向密集城区的覆盖预测模型的选取方案。     

基于全局背景模型和辅助模型的说话人确认系统的研究

大多数说话人确认系统都设置一个背景模型用于描述假冒者的特性。文中提出一种新的说话人确认背景模型,对所有说话人采用同一全局背景模型（UBM）,并为每个说话人建立一个竞争者模型（cohort model）和一个疏远者模型（c-cohort model）。在全局背景模型不能做出准确判断的情况下,启用竞争者模型或疏远者模型再次进行判决。该模型充分利用了相近者模型和疏远者模型的特性。实验表明新的背景模型使系统性能有明显的提高。     

一个适用于数值计算的金属色散模型分析研究

金属色散模型对数值模拟金属光学特性起至关重 要的作用。本文简单分析常见色散模 型与复杂色散 模型之间的关系,并利用MATLAB非线性拟合方法对Au、Ag常见的色散模型进行了分析,给出 在 180～2000nm波段内拟合结果。结果表明,Deb ye模型不适用于金属材料,Lorentz模型适合描述长波段金 属介电特性,Drude模型在600～2000nm可以描 述金属介电特性,而简单明确的Drude-Lor entz模型在180～2000nm波段能很好的拟合金 属介电特性。所得结果利用Mie散射理论得到验证。     

基于概率主题模型的文档聚类

 为了实现普通文本语料库和数字图书语料库的有效聚类,分别提出基于传统LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型和TC_LDA模型的聚类算法.TC_LDA模型在LDA模型基础上进行扩展,通过对图书文档的目录和正文信息联合进行主题建模.和传统方法不同,基于主题模型的聚类算法能将具备同一主题的文档聚为一类.实验结果表明从主题分析角度出发实现的聚类算法优于传统的聚类算法.     

高速电路设计与库模型应用的研究

通过对TSMC 0．18μm CMOS工艺库模型的分析，电路仿真结果比较以及实际限幅放大器电路流片测试结果的验证比较，提出在深亚微米工艺中，大信号高速电路的设计适宜选用混合信号管进行。     

医学研究中SEM模型的效果评价方法

大部分关于SEM的应用研究只是对模型的参数值进行了求解,并未对模型的预测和解释效果进行评估。本文对SEM的内部关系与外部关系的评价指标,Blindfolding交互验证评价方法进行了系统的研究。