空军工程大学学报（自然科学版）
空軍工程大學學報（自然科學版）
공군공정대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF AIR FORCE ENGINEERING UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION)
2008年
3期
33-36,41
,共5页
交互式多模型%粒子滤波%非线性、非高斯%重抽样
交互式多模型%粒子濾波%非線性、非高斯%重抽樣
교호식다모형%입자려파%비선성、비고사%중추양
针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法.该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题.各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象.在交互阶段,对各模型的相应粒子进行输入交互;在滤波阶段,抽取N个采样点,得到估计采样,从而求得估计输出和有关函数;在混合阶段,获得状态向量的后验条件概率密度函数,通过这个后验概率密度便可获得状态向量的估计量.与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了本文新算法的正确性和有效性.
針對無源陣列被動跟蹤效果較差的問題,融閤交互式多模型和粒子濾波方法,提齣瞭一種基于粒子濾波的交互多模型(IMM-PF)算法.該算法採用多模型結構跟蹤目標的任意機動;各模型採用粒子濾波算法處理非線性、非高斯問題.各模型中相對固定數目的粒子群經過相互交互、粒子濾波後再進行重抽樣以減少濾波退化現象.在交互階段,對各模型的相應粒子進行輸入交互;在濾波階段,抽取N箇採樣點,得到估計採樣,從而求得估計輸齣和有關函數;在混閤階段,穫得狀態嚮量的後驗條件概率密度函數,通過這箇後驗概率密度便可穫得狀態嚮量的估計量.與典型的交互式多模型算法(IMM-KF)進行瞭比較,計算機倣真結果證實瞭本文新算法的正確性和有效性.
침대무원진렬피동근종효과교차적문제,융합교호식다모형화입자려파방법,제출료일충기우입자려파적교호다모형(IMM-PF)산법.해산법채용다모형결구근종목표적임의궤동;각모형채용입자려파산법처리비선성、비고사문제.각모형중상대고정수목적입자군경과상호교호、입자려파후재진행중추양이감소려파퇴화현상.재교호계단,대각모형적상응입자진행수입교호;재려파계단,추취N개채양점,득도고계채양,종이구득고계수출화유관함수;재혼합계단,획득상태향량적후험조건개솔밀도함수,통과저개후험개솔밀도편가획득상태향량적고계량.여전형적교호식다모형산법(IMM-KF)진행료비교,계산궤방진결과증실료본문신산법적정학성화유효성.
