基于改进“当前”统计模型的机动目标IMM跟踪算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效的机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关。文中提出了一种基于改进的“当前”统计模型的交互式多模型算法,改进的“当前”统计模型提高了对机动目标的跟踪能力,而常速模型对匀速目标跟踪性能良好,IMM算法通过两种模型的交互作用可以实现对目标状态的自适应估计;同时,该算法结合了模型概率转移自适应技术,实现了对模型转移矩阵的在线估计,降低了人为因素。最后,通过Monte Carlo仿真进一步验证了该算法的有效性。     

融合机动检测的交互多模型目标跟踪

传统交互多模型算法所采用的基于“软切换”思想的模式概率估计方法 ,大大减少了计算量 ,但同时只能实现对目标的次优跟踪。为了进一步提高跟踪系统的性能 ,文中讨论了一种融合机动检测的IMM跟踪算法 ,通过采用点过程滤波器对机动目标的机动进行实时检测 ,从而获得各模式的当前概率 ,并将其与传统IMM算法相结合 ,实现跟踪系统性能的提高。仿真结果表明 ,该算法具有良好的跟踪性能     

基于相控阵雷达的自适应采样目标跟踪算法

研究了一个基于相控阵雷达的自适应采样的目标跟踪算法，该算法基于IMM。该算法有两个目的：估计、预测目标的运动状态；估计运动中过程噪声的大小，并利用过程噪声的大小来决定更新时间间隔以适应目标运动状态的变化。文中对自适应更新采样的算法和传统的固定周期采样的IMM算法进行了比较。仿真结果表明：在保证同样的跟踪质量情况下，自适应更新采样算法能减少采样次数。     

An efficient finite difference technique for computing incompressible viscous flows

An improved Navier–Stokes solver is presented to compute two-dimensional incompressible flows in the stream–vorticity formulation at high Reynolds number. The technique is based on both the IMM for the non-orthogonal co-ordinate system and a specialized TVD scheme to cope with non-linear transport terms. Numerical results are shown to demonstrate the accuracy and efficiency of the technique. The method is robust and holds promise to handle complex geometries economically. © 1997 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种新的机动目标跟踪的多模型算法

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。     

交互式多模型机动目标跟踪方法的仿真

分析和研究利用CV模型和CA模型交互、CV模型和Singer模型交互、CV模型和“当前”统计模型交互分别对单机动目标进行跟踪。通过大量的计算机模拟仿真，比较了不同的模型组合在各种参数情况下的滤波性能，并且比较其和卡尔曼滤波（Singer模型）性能的优劣性，得出了一些有意义的结论。     

利用CUDA快速实现IMM目标跟踪

根据二维空间内目标作匀速直线运动和匀速圆周运动的特点,在建立目标运动模型和观测模型的基础上采用基于交互多模算法（IMM）的卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪。但由于IMM算法存在大量的递归与矩阵运算,所以实时性降低,这也是工程上难以实现的原因。通过CUDA对算法进行加速实现,在不影响算法性能的基础上实时性大大提高。仿真结果表明,利用该架构实现的IMM算法不仅能够对匀速直线运动和匀速圆周运动的目标进行实时跟踪,而且在运动模型发生变化时,实时性也得到很大提升,滤波误差也比较小。