计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
11期
106-109
,共4页
赵彬%李炯%吴博文%徐跃
趙彬%李炯%吳博文%徐躍
조빈%리형%오박문%서약
容积卡尔曼滤波%交互多模型算法%机动目标跟踪%马尔可夫转移概率
容積卡爾曼濾波%交互多模型算法%機動目標跟蹤%馬爾可伕轉移概率
용적잡이만려파%교호다모형산법%궤동목표근종%마이가부전이개솔
Cubature Kalman filters (CKF)%Interacting multiple model (IMM) algorithm%Manoeuvering target tracking%Markov transition probability
针对非线性情况下的机动目标跟踪问题,提出一种马尔可夫转移概率矩阵修正的交互多模型容积卡尔曼滤波(IMM-CKF)算法.修正后验信息,使马尔可夫转移概率矩阵在线更新,缩短模型之间的切换时间,提高机动目标的跟踪精度.结合加速度模型(CA)和匀速模型(CV)在MATLAB软件上进行仿真,结果表明跟踪精度明显高于模型转移概率固定下的交互多模型容积卡尔曼滤波算法.验证了算法的可行性和有效性,具有一定的理论意义.
針對非線性情況下的機動目標跟蹤問題,提齣一種馬爾可伕轉移概率矩陣脩正的交互多模型容積卡爾曼濾波(IMM-CKF)算法.脩正後驗信息,使馬爾可伕轉移概率矩陣在線更新,縮短模型之間的切換時間,提高機動目標的跟蹤精度.結閤加速度模型(CA)和勻速模型(CV)在MATLAB軟件上進行倣真,結果錶明跟蹤精度明顯高于模型轉移概率固定下的交互多模型容積卡爾曼濾波算法.驗證瞭算法的可行性和有效性,具有一定的理論意義.
침대비선성정황하적궤동목표근종문제,제출일충마이가부전이개솔구진수정적교호다모형용적잡이만려파(IMM-CKF)산법.수정후험신식,사마이가부전이개솔구진재선경신,축단모형지간적절환시간,제고궤동목표적근종정도.결합가속도모형(CA)화균속모형(CV)재MATLAB연건상진행방진,결과표명근종정도명현고우모형전이개솔고정하적교호다모형용적잡이만려파산법.험증료산법적가행성화유효성,구유일정적이론의의.
