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561.
自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪. 相似文献
562.
一种基于粒子滤波的水下地形匹配算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
引入了剩余重采样的概念,通过权值分类和剩余权值重采样两个步骤完成粒子的复制,提高了运算速度.使用三次样条插值的方法对深度数据进行插值,构建了湖泊水下数字高程模型.通过仿真证明了该算法的可行性,并分析了匹配误差与水下地形的关系. 相似文献
563.
评估问题中指标值可能是已知的也可能是未知的,提出一种基于属性值状态的指标权重确定方法,该方法融合了粗糙集和区间数有序相离度的理论,根据指标值状态,自适应求取指标权重;同时引入调节算子,调节对主客观因素考虑的重视程度。详细地给出了自适应算法的步骤,并对算法的保序条件进行了分析,举例说明了该方法的应用,结果表明:方法简单实用,易于实现。 相似文献
564.
565.
566.
567.
交互式多模型粒子滤波算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。 相似文献
568.
卡尔曼滤波算法的几何解释 总被引:5,自引:0,他引:5
对低维卡尔曼滤波算法作了几何解释 ,这种解释对卡尔曼滤波有一种直观的理解 ,使人们对卡尔曼滤波有更本质的认识。 相似文献
569.
570.
为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。 相似文献