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双Markov多假设IMM机动目标跟踪算法
引用本文:董莎莎,徐一兵,李勇,高敏,刘益.双Markov多假设IMM机动目标跟踪算法[J].计算机工程,2010,36(17):204-205,209.
作者姓名:董莎莎  徐一兵  李勇  高敏  刘益
作者单位:1. 中国人民解放军西安通信学院,西安,710106;西安交通大学电子与信息工程学院,西安,710049
2. 中国人民解放军西安通信学院,西安,710106
3. 西安交通大学电子与信息工程学院,西安,710049
4. 总装26试验基地,西安,710000
基金项目:国家"973"计划基金 
摘    要:为提高交互式多模型(IMM)算法对机动目标的估计精度,需要增加其模型数量,但模型过多将导致计算量大并降低估计器性能。针对上述问题提出一种基于模型集的双马尔可夫多假设IMM机动目标跟踪算法。该算法用模型集间的马尔可夫转移阵描述模型集之间的大跳变,用模型的马尔可夫转移阵描述模型集内各模型间的小跳变或慢变,以达到细化建模、提高滤波精度的目的。

关 键 词:目标跟踪  交互式多模型(IMM)  模型集  双Markov切换  鲁棒性

Double Markov Multiple Hypothesis IMM Maneuvering Target Tracking Algorithm
DONG Sha-sha,XU Yi-bing,LI Yong,GAO Min,LIU Yi.Double Markov Multiple Hypothesis IMM Maneuvering Target Tracking Algorithm[J].Computer Engineering,2010,36(17):204-205,209.
Authors:DONG Sha-sha  XU Yi-bing  LI Yong  GAO Min  LIU Yi
Affiliation:1. PLA Xi'an Communication Institute, Xi'an 710106; 2. School of Electronic & Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, X i'an 710049; 3. The 26th Experiment Base of General Armament Department, Xi'an 710000)
Abstract:To improve estimation precision for maneuvering target of Interacting Multiple Model(IMM) algorithm, more models are demanded while too many models tend to increase of computation and decrease of estimator performance. Aiming at the problem, this paper proposes a double Markov Model Set based Multiple Hypothesis IMM(MS-MHIMM) maneuvering target tracking algorithm. This algorithm uses Markov transfer matrix between model sets to describe large hops between model sets, adopts Markov transfer matrix of model to describe small hops or slow hops between models in the same model set. Modeling is refined and filtering precision is improved.
Keywords:target tracking  Interacting Multiple Model(IMM)  model set  double Markov switch  robustness
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