基于简化CKF的IMM算法北大核心

IMM算法中采用的运动模型多为线性,针对这一情况,首先对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法进行了简化,通过理论推导证明,简化CKF算法的时间更新结果与KF算法的一步预测结果一致。然后对简化算法进行了计算复杂度分析,分析结果表明简化算法的复杂度要远低于CKF。进而将简化的CKF算法与IMM算法相结合,提出了一种基于简化CKF的IMM算法,最后通过机动目标跟踪实验对新算法进行了仿真,实验结果表明,新算法在没有降低跟踪精度的前提下,大幅缩短了算法的运算时间,提高了跟踪的实时性。     

IMM-SCKF算法在海面扩展目标跟踪中的应用

随着雷达测量性能和信号处理水平的不断提高,对目标的探测提供了目标更多的特征信息,因此传统研究中将目标视为质点的假设具有一定的局限性。对雷达跟踪海面舰船目标展开研究,首先利用目标的尺寸参数将目标建模为具有一定形态的椭圆模型,并构建出扩展量测模型。然后采用IMM-SCKF算法对扩展目标进行跟踪滤波,通过扩展信息提高算法的跟踪精度。最后通过机动目标跟踪仿真,验证了所提算法相比于传统的质点算法具有更好的跟踪性能。