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针对传统的交互式多模型(IMM)算法通常采用相同维数的模型进行滤波,存在较大的模型误差以及当前统计模型(CS)中的参数需要合理设定的问题,提出一种变维自适应交互式多模型(AIMM)跟踪算法。该算法首先利用维数变换,将不同维数的模型转换为统一的维数进行交互滤波,使之适用于一般的机动目标,减少模型跟踪误差;然后通过引入由残差信息定义的调整因子对CS模型中的参数自适应调整,提高模型与实际运动模式的匹配程度;最后将参数调整后的CS模型反馈到变维IMM算法中,来改善跟踪性能。仿真实验表明,与传统变维IMM算法相比,文中所提算法在有效跟踪机动目标的同时,提高了目标的跟踪精度。 相似文献
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针对标准的交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,IMM)存在模型集设计困难和采用固定转移概率矩阵导致模型切换缓慢、跟踪精度下降的不足,提出一种自适应转移概率IMM算法.首先,提出了一种新的模型集设计方法,将强跟踪修正输入估计(Strong Tracking Modified Input Estimation,STMIE)模型和匀速运动(Constant Velocity,CV)模型作为IMM算法的模型集,利用STMIE算法对高机动目标的跟踪能力以及CV模型对非机动目标跟踪的高精度,实现对目标的全面自适应跟踪.其次,提出一种依据模型似然函数值对Markov转移概率进行实时修正的方法,增强匹配模型的作用,削弱不匹配模型的影响.仿真结果表明,依据模型似然函数修正转移概率的方法使IMM算法的模型切换速度和跟踪精度都得到提高,提出的IMM-STMIECV算法的跟踪精度高于IMM-CVCA、IMM-CVCACT以及IMM-CVCS算法. 相似文献
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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。 相似文献
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在军事和民用航空领域,可靠而精确地跟踪目标始终是目标跟踪系统设计的关键。但当目标处于强机动多模型的运动情况下时,在对目标进行状态估计时,单独采用一个模型会受到模型自身局限性的影响使得滤波精度不高,于是有必要采用多个模型描述机动目标的运动状态。基于此,采用交互式多模型滤波算法对目标进行跟踪。仿真结果表明,该算法对机动目标有很好的跟踪效果和较高的跟踪精度。 相似文献
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针对多传感器机动目标跟踪过程中的航迹滤波发散问题,提出了一种将联邦滤波器与交互式多模型滤波算法(IMM)相结合的交互式联邦多模型融合算法IFMM.在IFMM算法中各传感器均具有相同的滤波模型集合,各传感器在同一模型下所产生的滤波结果先采用联邦滤波算法进行融合,然后采用IMM算法对各模型融合结果进行综合,产生目标状态的全局估计.仿真结果表明,IFMM有效提高了机动目标运动状态估计的精确度和稳定性. 相似文献
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机动目标自适应高斯模型与跟踪算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种描述机动目标运动状态的自适应高斯模型,在这种模型中,机动目标的加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程,并假定其概率密度函数服从高斯分布。指出了机动目标运动模型的均值和方差与目标机动加速度最佳当前估计值之间的关系,在此基础上,提出了相应的自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,该算法对机动目标在不同机动方式下的位置、速度和加速度均有良好的跟踪效果,且所需计算量小。 相似文献
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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. 相似文献
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机载雷达在运动平台上探测目标,探测数据描述的是平台和目标的相对位置。目标的机动状态不明,且探测数据和目标真实位置之间是非线性关系,导致机载雷达的航迹滤波难度大,滤波器精度和稳定性差。本方法中先进行数据预处理,量测误差在天线坐标系下获得,目标状态方程和量测方程在固定坐标中心的直角坐标系下建立,量测误差协方差矩阵由量测误差和位置进行无偏转换获得;采用交互多模型滤波器,模型集由匀速直线运动模型、当前统计模型和角速度未知的匀速转弯运动模型组成;非线性模型迭代由容积卡尔曼滤波实现,各模型的初始概率和模型参数基于速度和径向速度进行预估。仿真实验表明该方法提高了机载PD雷达的航迹情报质量,尤其提高了机动目标跟踪的精度和稳定性。 相似文献