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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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通过建立目标运动模型,对多种跟踪滤波器进行了分析仿真。仿真结果表明,混合状态估计交互式多模型算法(IMM)对机动目标跟踪效果比其它类型的滤波器好得多,并且确定了在航迹滤波与机动跟踪方面综合表现性能较高的IMMVCVA跟踪算法。通过外场实际数据验证,表明该算法对现实环境中的目标稳定跟踪具有重要的意义。 相似文献
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《AEUE-International Journal of Electronics and Communications》2014,68(2):130-137
This paper proposes a novel bearings-only maneuvering target tracking algorithm based on maximum entropy fuzzy clustering in a cluttered environment. In the proposed algorithm, the interacting multiple model (IMM) approach is used to solve the maneuvering problem of target, and the false alarms generated by clutter are accommodated through a probabilistic data association filter (PDAF). To reduce the computational load, the association probability is substituted by fuzzy membership degree provided by a modified version of fuzzy clustering algorithm based on maximum entropy principle, and the “maximum validation distance” is also defined based on the discrimination factor, which enables the algorithm eliminate invalid measurements. Moreover, to avoid the unobservability problem of passive target tracking, a nonlinear measurement model of multiple passive sensors is formulated. Finally, simulation results show that the proposed algorithm has advantages over the conventional IMM-PDAF algorithm in terms of simplicity and efficiency. 相似文献
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单站目标定位是电子侦察中的一项重要任务。针对实际工程特点,提出了一种鲁棒的运动单站相位差变化率目标定位算法。通过测量目标信号的方位角和相位差,利用卡尔曼滤波模型计算相位差变化率并对目标进行测距定位,最后将多次的定位结果进行交互多模滤波融合,实现对目标的高精度定位。给出了计算相位差变化率的滤波模型、目标定位算法,以及交互多模滤波的融合定位过程。仿真实验中采用STK仿真软件生成单站平台的位置数据和目标信号入射方位角及相位差数据,分析了目标定位的效果及性能。最后给出了一些工程实践性的建议,具有一定的工程参考意义。 相似文献
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为了提升地空导弹武器系统体系抗干扰及隐蔽性作战能力,结合新装备主动雷达和基于时差法测量的被动雷达系统各自技术优势,提出了一种主动雷达辅助的被动雷达协同探测跟踪模式,并针对该模式研究设计了一种协同探测跟踪算法。通过引入模糊推理函数,利用新息方差实际值和量测误差协方差变化率值作为模糊输入控制量,实时控制主动雷达的开关机工作,不仅实现了对主动雷达的精确化和实时化控制,而且提高了系统跟踪精度。通过Monte Carlo仿真,进一步验证了协同模式的合理性以及改进算法的有效性和正确性。 相似文献
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基于空间移动平台的空间激光通信是实现未来超大容量空间通信的主要途径,而高精度空间平台动态跟踪问题一直是其研究的难点之一。空间移动平台跟踪是一个纯角度的非线性跟踪,用单一的模型很难准确描述空间移动平台的运动状态,需要采用多个模型描述机载平台的运动状态,但交互多模型估计(IMM)需用先验知识和复杂计算量,研究将模型转移概率与模糊推理相结合解决测量空间的不确定性和复杂计算量。标准粒子滤波(PF)能够处理非线性问题,但会引起粒子滤波器粒子退化和发散,采用无迹粒子滤波(UPF)克服了标准粒子滤波没有考虑最新量测信息的问题。仿真结果表明模糊交互多模型粒子滤波算法能较大地提高跟踪性能。 相似文献