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为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性. 相似文献
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机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法 总被引:15,自引:1,他引:14
采用"当前"统计模型、匀加速模型以及匀速模型,运用交互式多模型算法的思想,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法.基本思路是上述三种模型并行工作,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换,目标状态估计是上述三种模型交互作用的结果.蒙特卡罗结果表明该算法不仅克服了上述三种模型各自的缺点,提高了对机动目标的跟踪精度,同时具有全面自适应跟踪能力. 相似文献
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机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。 相似文献
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自适应交互多模型火控跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
以舰载近程防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法,模型集合取为"当前"统计模型和匀速直线模型.该算法采用后验估计的方法在线辩识及自适应调整上述两个模型的噪声方差,并且采用加权系数限定准则,实现机动目标运动模式与模型集合的自适应.仿真计算证明了该模型算法的有效性. 相似文献
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针对杂波环境下突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于自适应匀加速模型的交互式自适应概率数据关联算法。该算法在交互式概率关联算法基础上,采用带渐消因子的自适应匀加速模型(ACA)与匀速模型(CV)相交互,克服了卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的三大缺陷,保证了在突发机动下的良好跟踪性能,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环... 相似文献
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基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。 相似文献
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由于临近空间高超声速飞行器采用非弹道式机动飞行方式,飞行速度、高度、加速度不断变化,目标机动具有长周期机动特点,而且临近空间目标飞行速度快,具有较高的升阻比,且在大气层内长时间飞行,其运动轨迹往往呈现出"跳跃"特征,给地面防御系统对其定位和跟踪带来了巨大的困难,传统的滤波算法无法给出精确的目标状态估计,跟踪性能变差。为了更好满足非机动式弹道滤波的需要,通过模糊逻辑算法与交互式多模型算法相结合,形成模糊交互式多模型算法,实现对临近空间目标飞行器跟踪,并保证了定位跟踪精度在允许范围之内。Matlab仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献