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基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法
引用本文:胡振涛,刘先省.基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法[J].现代防御技术,2006,34(3):67-72.
作者姓名:胡振涛  刘先省
作者单位:河南大学计算机与信息工程学院 河南开封475001
基金项目:中国科学院资助项目;河南省高校创新人才培养项目
摘    要:简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。

关 键 词:数据融合  机动目标跟踪  Jerk模型  强跟踪滤波
文章编号:1009-086X(2006)03-0067-06
修稿时间:2005年7月6日

An improved multi-sensor data fusion algorithm based on Jerk model
HU Zhen-tao,LIU Xian-xing.An improved multi-sensor data fusion algorithm based on Jerk model[J].Modern Defence Technology,2006,34(3):67-72.
Authors:HU Zhen-tao  LIU Xian-xing
Abstract:Some maneuver model and filtering algorithm based on state estimation is briefly introduced.An improved multi-sensor data fusion algorithm based on Jerk model is presented.This algorithm firstly effectively combines Jerk model with strong tracking filter,and presents a method of the variance of the measured error adaptive through spatial-temporal analysis for on-line optimization of hypo-optimal fading factor and filter gain on the strong tracking filter.And the method utilizes the characteristic that multi-sensor data fusion can improve the precision of state estimation.Finally,Monte-Carlo simulation shows that this algorithm can obviously improve the efficiency of maneuvering target tracking.
Keywords:Data fusion  Maneuverable target tracking  Jerk model  Strong tracking filter
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