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高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。 相似文献
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针对战时非平稳、非线性环境下预测难题,利用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)和支持向量机模型(SVM)分别对线性和非线性时间序列的较强拟合能力,采用SARIMA对军用物资需求量时间序列数据进行线性建模,并用SVM对SARIMA模型残差进行非线性建模,将SARIMA模型与SVM模型组合对战时需求进行预测,结果表明,SARIMA-SVM组合模型预测精度明显优于单一模型,发挥了两种模型各自的优势,与滑动平均模型(MA)相比更具优势.该组合模型是切实可行的,可为战时军用物资供应提供决策依据. 相似文献