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交互式模型Kalman滤波算法的研究 预览
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作者 杨佳义 《科技创新与应用》 2019年第1期30-31,共2页
现代雷达在进行目标跟踪时常常采取卡尔曼滤波作为滤波方法,此种滤波方法只适用于单目标单一运动模型,对于高机动目标的预测结果往往不尽人意。因此文章针对高机动目标采用交互式模型滤波方法。模拟三种运动方,匀速,慢加速,快加速... 现代雷达在进行目标跟踪时常常采取卡尔曼滤波作为滤波方法,此种滤波方法只适用于单目标单一运动模型,对于高机动目标的预测结果往往不尽人意。因此文章针对高机动目标采用交互式模型滤波方法。模拟三种运动方,匀速,慢加速,快加速过程。采用三种不同运动模型对目标航迹进行滤波。并对真实航迹,观测航迹,滤波航迹进行对比,并对此种滤波方法进行性能分析。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 交互式模型算法 目标跟踪 马尔科夫过程
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基于改进交互式模型算法的ADS-B航迹滤波方法研究 预览 被引量:1
2
作者 王尔申 翟秋刚 +3 位作者 徐嵩 庞涛 曲萍萍 姜毅 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期71-76,共6页
针对广播自动相关监视(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... 针对广播自动相关监视(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。 展开更多
关键词 ADS-B 航迹滤波 目标跟踪 交互模型(IMM) 自适应滤波
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基于交互式模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计 预览
3
作者 谭霁宬 颜学龙 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第12期170-175,共6页
为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进... 为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。 展开更多
关键词 荷电状态 隐马尔科夫模型 交互式模型 无迹卡尔曼滤波 遗传算法
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交互式模型IEEE 1588时钟同步算法 预览
4
作者 王创 郑宾 《自动化技术与应用》 2019年第4期13-17,共5页
时间同步是保证分布测试数据有效的重要前提。时钟漂移对环境十分敏感,并没有准确的估计模型。提出了基于卡尔曼滤波器的交互式模型IEEE1588时钟同步算法,该算法以一阶自回归模型和恒定加速模型对时钟漂移进行分别估计,运用交互式... 时间同步是保证分布测试数据有效的重要前提。时钟漂移对环境十分敏感,并没有准确的估计模型。提出了基于卡尔曼滤波器的交互式模型IEEE1588时钟同步算法,该算法以一阶自回归模型和恒定加速模型对时钟漂移进行分别估计,运用交互式模型系统对估计结果进行动态加权从而得到相对准确的时钟漂移。仿真实验结果表明,在时钟同步中引入该算法能够提高时钟同步精度。 展开更多
关键词 IEEE1588 卡尔曼滤波 模型算法 时钟漂移
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普勒盲区条件下的交互式模型粒子滤波算法 预览
5
作者 韩伟 何成伟 朱沛 《火控雷达技术》 2019年第2期9-15,共7页
机载预警雷达采用脉冲普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹暂消和重起批甚至断批。针对普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于交互式模型... 机载预警雷达采用脉冲普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹暂消和重起批甚至断批。针对普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于交互式模型的盲区粒子滤波(Interacting Multiple Model-Blind Doppler Particle Filtering, IMM-BDPF)算法。该算法将普勒盲区的先验信息并入到IMM-PF中,在模型集中的每个运动模型上分别完成盲区粒子滤波,再进行交互式处理,得到盲区内的目标状态估计值。仿真结果表明该算法对盲区内做机动的目标具有较高的状态估计精度,解决了普勒盲区条件下的机动目标连续跟踪问题。 展开更多
关键词 普勒盲区 交互式模型 粒子滤波 目标连续跟踪
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基于交互式模型扩展维特比容积卡尔曼滤波机场场面运动目标跟踪 预览
6
作者 孙寿宇 宫淑丽 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第18期340-345,共6页
根据先进场面运动引导控制系统( advanced surface movement guidance and control system,A-SMGCS)的监视要求,提出一种基于交互式模型扩展维特比算法( interactive multi-model extended viterbi algorithm,IMMEV)与容积卡尔曼滤波(... 根据先进场面运动引导控制系统( advanced surface movement guidance and control system,A-SMGCS)的监视要求,提出一种基于交互式模型扩展维特比算法( interactive multi-model extended viterbi algorithm,IMMEV)与容积卡尔曼滤波( CKF)相结合的目标跟踪算法,以实现机场场面目标的跟踪。根据机场场面运动目标的运动建立相应的运动模型集,采用交互式模型算法( IMM)实现目标跟踪;模型集中过模型会导致运算复杂性增加,且不能真实反映目标的运动,采用扩展维特比( extended viterbi,EV)算法对 IMM 进行优化,简化模型集;容积卡尔曼滤波器( cubature Kalman filter,CKF)较传统的滤波算法具有更高的滤波精度和稳定性,将其与 IMMEV 相结合形成 IMMEV-CKF 跟踪算法。为了验证所提出的 IMMEV-CKF 对场面运动目标跟踪性能,仿真研究 IMMEV-CKF 算法、IMM-UKF 和当前统计模型对同一目标的跟踪。仿真结果表明,IMMEV-CKF 在跟踪精度性能方面要优于 IMM-UKF 和改进后的当前统计模型。因此,IMMEV-CKF 更能满足机场场面运动目标跟踪要求。 展开更多
关键词 民航机场场面 目标跟踪 交互式模型 扩展维特比 容积卡尔曼滤波
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无迹信息滤波耦合交互式模型传感器机器人轨迹控制 预览
7
作者 卢晨 刘正 《中国工程机械学报》 北大核心 2018年第6期544-549,共6页
为了实现对包装运输过程中机器人的轨迹跟踪,基于无迹信息滤波技术(UIF)和交互式模型技术(IMM),提出了一种新的传感器数据融合算法(UIF-IMM),融合了单个IMM滤波器、每个UIF的信息状态贡献和信息矩阵等信息.通过对机器人轨迹跟踪可知... 为了实现对包装运输过程中机器人的轨迹跟踪,基于无迹信息滤波技术(UIF)和交互式模型技术(IMM),提出了一种新的传感器数据融合算法(UIF-IMM),融合了单个IMM滤波器、每个UIF的信息状态贡献和信息矩阵等信息.通过对机器人轨迹跟踪可知:在4种轨迹跟踪算法中,提出的算法跟踪效果最好,均方根位置误差和角度误差均最小,分别为0.047和0.9.在分布传感器节点(UIF-IMM2)中,采用模型似然函数组合的传感器融合算法,其位置精度和角度精度均优于不进行组合的传感器融合算法(UIF-IMM1).提出的滤波方法可以很好地解决分布传感器环境下机器人的跟踪问题,在机动目标定位领域具有一定的参考价值. 展开更多
关键词 无迹信息滤波器 无迹信息滤波技术 交互式模型 交互式模型技术 传感器数据融合
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基于S修正RBUKF的自适应网格交互式模型算法 预览 被引量:1
8
作者 张园 董受全 +1 位作者 刘淑波 初俊博 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第1期117-120,共4页
针对观测方程为非线性,状态方程为线性,且噪声为加性情况下的机动目标跟踪问题,应用Rao—Black—weHisedUKF(RBUKF)算法滤波并对其进行了s修正,在此基础上,采用自适应网格(AG)方法对模型集进行自适应调整,得到一种基于s修正RB... 针对观测方程为非线性,状态方程为线性,且噪声为加性情况下的机动目标跟踪问题,应用Rao—Black—weHisedUKF(RBUKF)算法滤波并对其进行了s修正,在此基础上,采用自适应网格(AG)方法对模型集进行自适应调整,得到一种基于s修正RBUKF的自适应网格交互式模(SRBUKF—AGIMM)算法。对二维蛇形机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与固定结构模型(FSMM)算法相比,可在计算量相当的情况下大幅提高跟踪精度,大幅提高算法的费效比。 展开更多
关键词 S修正 Rao-Blackwellised(RBUKF) 自适应网格 交互式模型 变结构模型
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基于交互式模型Kalman滤波的手势跟踪算法 预览
9
作者 司阳 肖秦琨 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第22期229-237,共9页
针对任意变形手势跟踪过程中,手势运动轨迹方向发生改变时,传统滤波跟踪算法跟踪精度迅速下降的问题,提出了一种基于交互式模型Kalman滤波的改进型手势跟踪算法。该算法在传统非机动状态空间模型的基础上增添了两个机动模型,以更加准... 针对任意变形手势跟踪过程中,手势运动轨迹方向发生改变时,传统滤波跟踪算法跟踪精度迅速下降的问题,提出了一种基于交互式模型Kalman滤波的改进型手势跟踪算法。该算法在传统非机动状态空间模型的基础上增添了两个机动模型,以更加准确的描述手势的状态空间。首先采用三个不同模型分别描述不同的目标运行模;同时,以模型匹配似然函数为基础更新模型概率;最终组合所有滤波器修正后的状态估计值以得到最优状态估计。实验对比结果表明,该算法能够取得较高地跟踪精度。 展开更多
关键词 手势跟踪 交互式模型 机动模型
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基于改进的交互式模型粒子滤波算法 预览 被引量:2
10
作者 刘悄然 杨训 《西北工业大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期169-175,共7页
针对交互式模型粒子滤波算法中因采样粒子缺乏最新量测信息而造成的滤波精度受限问题,在混合卡尔曼粒子滤波算法的基础上,对交互式模型粒子滤波算法进行了改进,提出了交互式模型混合卡尔曼粒子滤波算法,并研究了不同组合方... 针对交互式模型粒子滤波算法中因采样粒子缺乏最新量测信息而造成的滤波精度受限问题,在混合卡尔曼粒子滤波算法的基础上,对交互式模型粒子滤波算法进行了改进,提出了交互式模型混合卡尔曼粒子滤波算法,并研究了不同组合方对跟踪精度的影响。首先用无迹卡尔曼滤波产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波得到粒子的重要性建议分布,充分利用量测信息,对粒子状态进行更新。仿真结果表明,所提出的改进交互式模型粒子滤波算法目标跟踪精度优于交互模型无迹卡尔曼粒子滤波算法以及交互模型扩展卡尔曼粒子滤波算法,从而证明了该算法的有效性。该方法对于进一步提高非线性、非高斯环境下机动目标的跟踪精度具有重要意义。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互模型 卡尔曼粒子滤波 跟踪精度 扩展卡尔曼滤波 目标跟踪
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基于模糊逻辑的交互式模型滤波算法
11
作者 周卫东 刘璐 唐佳 《北京航空航天大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期413-419,共7页
针对交互式模型(IMM)滤波算法在对反舰导弹的"蛇形"机动方进行跟踪时收敛速度慢、滤波精度低的问题。在三维空间内,假定目标以匀速直线和"蛇形"机动2种方进行运动,以相对距离和视线角为观测信息,对IMM滤波算法的模型概率更... 针对交互式模型(IMM)滤波算法在对反舰导弹的"蛇形"机动方进行跟踪时收敛速度慢、滤波精度低的问题。在三维空间内,假定目标以匀速直线和"蛇形"机动2种方进行运动,以相对距离和视线角为观测信息,对IMM滤波算法的模型概率更新模块进行改进,提出了基于模糊逻辑的交互式模型(FLIMM)滤波算法。通过仿真对比分析,改进后的算法能够有效地提高收敛速度,进而获得更高的跟踪精度。 展开更多
关键词 “蛇形”机动 目标跟踪 交互式模型(IMM) 模糊逻辑 滤波算法
一种改进的交互式模型粒子滤波算法 预览 被引量:1
12
作者 刘叶楠 张峰 《机械与电子》 2018年第9期3-6,共4页
在实际的目标跟踪与识别的过程中,机动目标的跟踪不仅受非线性和非高斯现象的影响,而且它所采用的交互式模型粒子滤波算法还存在着粒子权值退化和重要性密度函数选择的问题,导致跟踪误差较大。针对这一问题,提出了一种交互式模型... 在实际的目标跟踪与识别的过程中,机动目标的跟踪不仅受非线性和非高斯现象的影响,而且它所采用的交互式模型粒子滤波算法还存在着粒子权值退化和重要性密度函数选择的问题,导致跟踪误差较大。针对这一问题,提出了一种交互式模型的迭代容积粒子算法。该算法通过融合最新量测值产生更加接近系统的真实值,从而使粒子利用率得到进一步的提高。此外为了解决粒子的样性减少的问题,还引入了MCMC重采样方法。仿真的结果表明,对于机动目标的跟踪与识别,改进的算法的精度要比IMM-PF算法的精度高、误差小,且通过改进的算法得到的重要性密度函数更加接近系统的后验概率分布。 展开更多
关键词 机动目标 人工智能 迭代容积 交互式模型
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交互式模型七阶容积卡尔曼滤波算法
13
作者 冉娜 乔雪 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期167-172,共6页
为提高非线性机动目标的跟踪精度,提出交互式模型七阶容积卡尔曼滤波(IMM-7th CKF)算法。采用对非线性系统滤波效果更好的七阶容积卡尔曼滤波(7th CKF)作为交互式模型(IMM)算法的子滤波器,对各模型状态进行估计,将IMM算法和7th CKF... 为提高非线性机动目标的跟踪精度,提出交互式模型七阶容积卡尔曼滤波(IMM-7th CKF)算法。采用对非线性系统滤波效果更好的七阶容积卡尔曼滤波(7th CKF)作为交互式模型(IMM)算法的子滤波器,对各模型状态进行估计,将IMM算法和7th CKF结合起来,提高对非线性机动目标的跟踪效果,最后采用典型机动目标跟踪问题验证IMM-7th CKF的跟踪性能。仿真结果表明,IMM-7th CKF相比交互式模型容积卡尔曼滤波(IMM-CKF)和交互式模型五阶容积卡尔曼滤波(IMM-5th CKF)具有更高的滤波精度。 展开更多
关键词 机动目标 交互式模型 状态估计 七阶容积卡尔曼滤波
新的分布交互式模型广义概率数据关联算法 预览
14
作者 张维华 孙启臣 张丽静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期44-49,共6页
为有效解决密集杂波环境下分布传感器机动目标跟踪问题,提出了一种基于改进D-S证据组合规则的分布交互式模型传感器广义概率数据关联(DIMM-MSGPDA-IDS)算法。该算法首先对各局部节点均应用单传感器的IMM-GPDA算法跟踪机... 为有效解决密集杂波环境下分布传感器机动目标跟踪问题,提出了一种基于改进D-S证据组合规则的分布交互式模型传感器广义概率数据关联(DIMM-MSGPDA-IDS)算法。该算法首先对各局部节点均应用单传感器的IMM-GPDA算法跟踪机动目标,并将其各模型的状态估计、协方差估计、模型概率、组合新息及其协方差矩阵等滤波结果送至融合中心;在航迹关联判决结束后,融合中心根据各模型对应似然函数的大小融合不同传感器关于同一目标的模型状态估计及其协方差矩阵,并提出利用三维(3-D)证据进行直接融合的改进D-S算法对来源于同一目标的不同传感器的各模型概率进行有效融合,然后依此概率来更新各目标的状态估计并反馈至各局部节点,使之获得更为精确的状态预测;最后,将该算法与基于D-S证据组合规则的分布交互式模型传感器联合概率数据关联(DIMM-MSJPDA-DS)算法进行仿真对比分析。理论分析和仿真结果表明,该算法能够很好地对强机动目标进行跟踪,且其计算量相对较小,是一种有效的分布交互式模型传感器机动目标跟踪算法。 展开更多
关键词 机动目标 交互式模型 广义概率数据关联算法 D-S证据组合规则
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角闪烁下基于变分贝叶斯-交互式模型的目标跟踪 预览 被引量:1
15
作者 许红 袁华东 +2 位作者 谢文冲 刘维建 王永良 《电子与信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期1583-1590,共8页
开展角闪烁噪声下的目标跟踪研究对提升传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的分布未知和非平稳特性是长期困扰研究者的难点。针对该问题,该文首先给出角闪烁下基于变分贝叶斯参数学习的跟踪滤波理论框架。其次,提出一种... 开展角闪烁噪声下的目标跟踪研究对提升传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的分布未知和非平稳特性是长期困扰研究者的难点。针对该问题,该文首先给出角闪烁下基于变分贝叶斯参数学习的跟踪滤波理论框架。其次,提出一种联合估计运动状态和闪烁噪声分布的变分贝叶斯-交互式模型(VB-IMM)算法,该算法通过设计个并行的跟踪模型处理角闪烁的跟踪问题,同时利用变分贝叶斯方法实现闪烁噪声分布参数的在线学习,并反馈给跟踪模型,实时调整跟踪模型参数。最后,设计了仿真实验对算法在闪烁噪声分布未知和非平稳条件下的跟踪性能进行了验证,同时对算法的计算复杂度进行了仿真分析。仿真结果表明,在量测噪声分布未知和非平稳条件下,VB-IMM具有较高的跟踪精度,且算法复杂度较小,易于实现。 展开更多
关键词 目标跟踪 角闪烁噪声 非平稳 变分贝叶斯 交互式模型
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交互式模型卡尔曼滤波的车辆悬架系统状态估计 预览
16
作者 顾亮 王振宇 王振峰 《东北大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第11期1642-1647,共6页
针对车辆悬架状态无法准确估计的问题,设计了自适应交互式模型卡尔曼滤波(IMMKF)状态观测器.首先,建立了标准路面激励模型与四分之一线性化悬架模型;然后,利用递归最小二乘方法与IMMKF理论,设计了不同工况下广义悬架模型自适应IMMKF... 针对车辆悬架状态无法准确估计的问题,设计了自适应交互式模型卡尔曼滤波(IMMKF)状态观测器.首先,建立了标准路面激励模型与四分之一线性化悬架模型;然后,利用递归最小二乘方法与IMMKF理论,设计了不同工况下广义悬架模型自适应IMMKF状态观测器;最后,分析了在标准C级路面激励工况下簧载质量变化对悬架系统状态估计的影响.仿真与台架试验结果表明,在簧载质量变化工况下,所设计的自适应IMMKF状态观测器与传统卡尔曼滤波状态观测器相比其估计精度至少可以提高20%. 展开更多
关键词 状态估计 交互式模型卡尔曼滤波 递归最小二乘算法 悬架系统 簧载质量
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基于交互式模型的双站高频地波雷达机动目标跟踪算法 预览 被引量:1
17
作者 张玲 李英帅 +1 位作者 牛烔 王琨 《中国海洋大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第5期119-124,共6页
在实际应用中,由于高频地波雷达的测向精度较低,利用单站雷达系统进行目标跟踪容易造成偏差。然而,在双站雷达系统中,可以只利用位置和速度信息进行跟踪来避免了方位不精确带来的影响。同时,在双站雷达体制下,仍然存在提高机动目... 在实际应用中,由于高频地波雷达的测向精度较低,利用单站雷达系统进行目标跟踪容易造成偏差。然而,在双站雷达系统中,可以只利用位置和速度信息进行跟踪来避免了方位不精确带来的影响。同时,在双站雷达体制下,仍然存在提高机动目标跟踪精度的需求。因此,本文提出一种基于交互式模型(IMM)的跟踪算法,该算法通过建立不同的运动模型来反映目标不同的运动状况,并以此来估计目标的真实运动状态。仿真结果表明,对于双站高频地波雷达机动目标跟踪,IMM算法表现出比传统的单模算法更好的跟踪性能。 展开更多
关键词 双站高频地波雷达 交互式模型 扩展卡尔曼滤波 机动目标跟踪
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基于变维交互式模型算法的近区目标跟踪研究 预览 被引量:1
18
作者 吴志远 毛洋 周敬烈 《电子测量技术》 2017年第1期67-70,共4页
雷达数据处理中的一个关键部分是目标跟踪,它负责对目标的点迹进行滤波,降低噪声影响。交互式模型算法是一种基于广义伪贝叶斯算法的具有马尔科夫转移概率的模型算法。它可以用模型匹配目标的不同机动模,避免了单模型不能全... 雷达数据处理中的一个关键部分是目标跟踪,它负责对目标的点迹进行滤波,降低噪声影响。交互式模型算法是一种基于广义伪贝叶斯算法的具有马尔科夫转移概率的模型算法。它可以用模型匹配目标的不同机动模,避免了单模型不能全程匹配带来的模型误差。近区目标往往具有较大的角速度和角加速度,模型集里包含角速度分量可以更好的匹配其机动形。于是在交互式模型的基础上提出了一种变维交互模型算法,可以对不同维度的模型集进行交互滤波,以取得更好的跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 机动模型 交互式模型算法 变维交互式模型算法
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快速交互式模型算法的导航定位解算
19
作者 易清明 谢锦华 石敏 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2017年第6期196-201,共6页
针对卫星导航定位中单模型在急速转弯条件下出现较大偏差和交互式模型系统运算量大的问题,该文提出了一种快速的交互式模型算法。该算法先对CS模型进行改进,然后利用CV模型和改进的CS模型构成模型系统,结合修正的滤波发散判据与... 针对卫星导航定位中单模型在急速转弯条件下出现较大偏差和交互式模型系统运算量大的问题,该文提出了一种快速的交互式模型算法。该算法先对CS模型进行改进,然后利用CV模型和改进的CS模型构成模型系统,结合修正的滤波发散判据与次优的极大后验估计,根据载体实际的运动状态自行调整扩展卡尔曼滤波采用的运动模型,从而弥补了单模型描述复杂运动的不足。实验结果表明:与单模型相比,该方法有效解决了急速转弯误差大的问题;与标准交互式模型相比,该方法对位置的估计精度提高了39.4%,而运算时间却缩短了47.4%。 展开更多
关键词 定位解算 交互式模型 当前统计模型 扩展卡尔曼滤波 KALMAN 极大后验估计
自适应转移概率交互式模型跟踪算法 预览 被引量:4
20
作者 许登荣 程水英 包守亮 《电子学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期2113-2120,共8页
针对标准的交互式模型算法(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... 针对标准的交互式模型算法(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. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式模型算法 Markov转移概率 修正的输入估计法 强跟踪
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