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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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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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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。 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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一种新的机动目标跟踪的多模型算法 总被引:11,自引:0,他引:11
采用带渐消因子的当前统计模型与匀速运动模型进行交互,设计了一种新的机动目标跟踪的交互式多模型算法。当前统计模型具有对一般机动目标跟踪精度高的特点,通过渐消因子的引入增强了该模型对突发机动的自适应跟踪能力,同时通过与CV模型的交互保证了对非机动目标的跟踪性能。仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和当前统计模型与CV模型交互的IMM算法相当;在跟踪突发机动目标时,该文算法的误差明显小于当前统计模型与CV交互的IMM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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通过将交互多模型(IMM)算法和粒子滤波(SIS)算法结合,提出了一种新的IMM~SIS算法。在每个模型中,都有一个标准的粒子滤波器,模型之间的交互与传统的IMM一样。由于在新的算法中,每个模型中粒子滤波都保证固定数量的粒子,因此不会出现粒子退化和贫乏现象。仿真证明了新的IMM—SIS算法在收敛速度和精度方面都要优于传统的IMM—EKF算法。 相似文献
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针对联邦滤波器对实际目标尤其是机动目标的估计精度较低的问题, 将联邦滤波器与动态多模型估计算法相结合, 提出一种基于交互式多模型算法的联邦滤波器。该算法采用交互式多模型算法来代替卡尔曼滤波算法作为子滤波器, 克服非线性条件下的滤波发散, 从而提高滤波稳定性和状态估计精度。仿真结果表明, 在目标做机动的情况下, 联邦IMM滤波器的估计误差始终保持在一定范围内, 具有良好的稳定性和容错性。 相似文献
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针对机动目标跟踪问题,提出了一种IMM-RDCKF算法。首先充分利用量测方程中只有部分状态变量是非线性的特点,对于非线性的量测方程采用降维滤波方法,可以在保障跟踪精度条件下减小计算量。其次,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时估计,提高了模型匹配概率。再次,滤波过程中由于误差累积可能导致协方差矩阵失去正定性,对算法进行了优化,确保了滤波过程中协方差矩阵的正定性,提高了算法稳定性。Monte-Carlo仿真结果表明,与CKF算法相比,该算法的跟踪精度有明显的提高,计算效率提高了一倍。 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