电光与控制
電光與控製
전광여공제
ELECTRONICS OPTICS & CONTROL
2014年
12期
40-44
,共5页
机动目标跟踪%状态估计值%IMM%MDCMKF%IMM-MDCMKF
機動目標跟蹤%狀態估計值%IMM%MDCMKF%IMM-MDCMKF
궤동목표근종%상태고계치%IMM%MDCMKF%IMM-MDCMKF
maneuvering target tracking%state estimate%IMM%MDCMKF%IMM-MDCMKF
针对机动目标跟踪，提出一种基于交互式多模型的改进去偏转换测量卡尔曼滤波算法（IMM－MDCMKF），该算法在多模型中使用了改进的去偏转换测量卡尔曼滤波算法（MDCMKF）。 MDCMKF 算法先通过引入状态估计值对转换误差协方差进行修正，有效地降低了测量噪声对此协方差的影响，然后将修正的转换误差协方差用于目标跟踪问题中的去偏转换测量卡尔曼滤波算法。最后进行的 Monte Carlo 仿真结果表明，所提算法跟踪精度优于 IMM－EKF算法和 IMM－DCMKF 算法。
針對機動目標跟蹤，提齣一種基于交互式多模型的改進去偏轉換測量卡爾曼濾波算法（IMM－MDCMKF），該算法在多模型中使用瞭改進的去偏轉換測量卡爾曼濾波算法（MDCMKF）。 MDCMKF 算法先通過引入狀態估計值對轉換誤差協方差進行脩正，有效地降低瞭測量譟聲對此協方差的影響，然後將脩正的轉換誤差協方差用于目標跟蹤問題中的去偏轉換測量卡爾曼濾波算法。最後進行的 Monte Carlo 倣真結果錶明，所提算法跟蹤精度優于 IMM－EKF算法和 IMM－DCMKF 算法。
침대궤동목표근종，제출일충기우교호식다모형적개진거편전환측량잡이만려파산법（IMM－MDCMKF），해산법재다모형중사용료개진적거편전환측량잡이만려파산법（MDCMKF）。 MDCMKF 산법선통과인입상태고계치대전환오차협방차진행수정，유효지강저료측량조성대차협방차적영향，연후장수정적전환오차협방차용우목표근종문제중적거편전환측량잡이만려파산법。최후진행적 Monte Carlo 방진결과표명，소제산법근종정도우우 IMM－EKF산법화 IMM－DCMKF 산법。
To the issue of maneuvering target tracking,a modified de-biased converted measurement Kalman filter was proposed based on Interacting Multiple Model (IMM-MDCMKF),which used a Modified De-biased Converted Measurement Kalman Filter (MDCMKF) in multi-model.The MDCMKF algorithm improved the converted error covariance matrix by introducing state estimated value,and effectively reduced the effect of measurement noise on the covariance.Then the modified converted error covariance matrix was utilized to implement the DCMKF algorithm for a target tracking scenario.Finally,Monte Carlo simulation was carried out,and the results show that the accuracy of algorithm is superior to that of the IMM-EKF algorithm and IMM-DCMKF algorithm.
