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机动目标跟踪的自适应相互作用多模型算法
引用本文:郑黎义,潘旭东,陈兴无,宋海峰.机动目标跟踪的自适应相互作用多模型算法[J].强激光与粒子束,2005,17(9):1328-1330.
作者姓名:郑黎义  潘旭东  陈兴无  宋海峰
作者单位:中国工程物理研究院,应用电子学研究所,四川,绵阳,621900;中国工程物理研究院,应用电子学研究所,四川,绵阳,621900;中国工程物理研究院,应用电子学研究所,四川,绵阳,621900;中国工程物理研究院,应用电子学研究所,四川,绵阳,621900
基金项目:国家863计划项目资助课题
摘    要: 针对目标跟踪中的目标机动问题提出了一种“基于自适应相互作用多模型”的算法。使用不同的几个子模型来描述目标的运动状态,各个模型有自己的随目标估计状态和当前测量值变化的模型概率,并且各模型之间能通过马尔可夫链的控制自动平滑切换。仿真实验表明了该算法能很好地适应目标的机动,即使采用两个子模型来描述目标的运动,跟踪精度也比较好。

关 键 词:机动目标跟踪  相互作用多模型  马尔可夫链  卡尔曼滤波器
文章编号:1001-4322(2005)09-1328-03
收稿时间:2005-03-17
修稿时间:2005-06-13

Interacting multiple model algorithm in target tracking
ZHENG Li-yi,PAN Xu-dong,CHEN Xing-wu,SONG Hai-feng.Interacting multiple model algorithm in target tracking[J].High Power Laser and Particle Beams,2005,17(9):1328-1330.
Authors:ZHENG Li-yi  PAN Xu-dong  CHEN Xing-wu  SONG Hai-feng
Institution:Institute of Applied Electronics, CAEP, P.O.Box 919-1004, Mianyang 621900, China
Abstract:In order to resolve the maneuvering problem in target tracking,an algorithm based on interacting multiple model(IMM) method was presented.In this method every sub-model has its own model match probability that changes with the target's estimated state and measures.The sub-model can soft-jump between each other under the control of Markovian switching coefficients.From simulation it can be seen that the IMM method can improve the tracking accuracy of maneuvering targets.
Keywords:Maneuvering targets tracking  Interacting multiple model  Markovian chain  Kalman filter
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