基于IMMBPF的纯方位区间量测机动目标跟踪

针对纯方位区间量测下机动目标跟踪问题，提出了一种交互式多模型箱粒子滤波(IMMBPF)算法。该算法通过交互式多模型算法估计每个箱粒子的状态，利用多传感器交叉定位构建用于非线性测角区间分析的包含函数。在滤波更新阶段，引入二次压缩算法，使得更新的箱粒子具有更大的新息区间和存活概率，从而达到提高箱粒子多样性和目标状态估计性能的目的。利用等效浮点运算测度，从理论上推导分析了算法的复杂度。通过仿真实验对比了IMMBPF、交互式多模型粒子滤波(IMMPF)和匀速运动模型箱粒子滤波(CV-BPF)三种算法的目标跟踪性能，仿真结果证明了所提算法的有效性。