电子与信息学报
電子與信息學報
전자여신식학보
JOURNAL OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY
2010年
5期
1116-1120
,共5页
机动目标跟踪%交互式多模型%迭代扩展卡尔曼滤波%粒子滤波
機動目標跟蹤%交互式多模型%迭代擴展卡爾曼濾波%粒子濾波
궤동목표근종%교호식다모형%질대확전잡이만려파%입자려파
该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法.该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息.最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能.
該文提齣瞭一種交互式多模型(IMM)迭代擴展卡爾曼粒子濾波機動目標跟蹤算法.該算法在多模型中使用瞭改進的粒子濾波器,通過對迭代擴展卡爾曼濾波(IEKF)的測量更新按照高斯牛頓方法進行脩正,減小瞭非線性濾波帶來的線性化誤差,然後利用脩正的IEKF來產生粒子濾波的重要性密度函數,使其融入最新觀測信息.最後將所提算法與交互式多模型粒子濾波(IMMPF)進行瞭比較,倣真結果錶明該算法具有更好的跟蹤性能.
해문제출료일충교호식다모형(IMM)질대확전잡이만입자려파궤동목표근종산법.해산법재다모형중사용료개진적입자려파기,통과대질대확전잡이만려파(IEKF)적측량경신안조고사우돈방법진행수정,감소료비선성려파대래적선성화오차,연후이용수정적IEKF래산생입자려파적중요성밀도함수,사기융입최신관측신식.최후장소제산법여교호식다모형입자려파(IMMPF)진행료비교,방진결과표명해산법구유경호적근종성능.
