針對(duì)目標(biāo)跟蹤算法中濾波器選擇和模型設(shè)計(jì)問(wèn)題,提出了一種具有自適應(yīng)性的交互式多模型無(wú)跡卡爾曼濾波（IMMUKF）目標(biāo)跟蹤算法。首先,介紹了IMMUKF的算法步驟;其次,提出運(yùn)用改進(jìn)的灰狼優(yōu)化（IGWO）算法優(yōu)化其中的濾波參數(shù),通過(guò)構(gòu)造調(diào)節(jié)因子建立了時(shí)變的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,形成了AIGWO-IMMUKF算法,并給出其算法流程;最后,將所提AIGWO-IMMUKF算法與傳統(tǒng)算法在相同條件下進(jìn)行仿真,得出位置、速度均方根誤差曲線,以及時(shí)效性對(duì)比。結(jié)果表明,所提AIGWO-IMMUKF算法克服了傳統(tǒng)IMMUKF算法的不足,提升了算法性能,精度和時(shí)效性都更優(yōu)。 

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
1 IMMUKF目標(biāo)跟蹤算法
2 改進(jìn)算法
    2.1 濾波參數(shù)Q、R的自適應(yīng)優(yōu)化
        2.1.1 改進(jìn)的灰狼優(yōu)化算法
            1) 動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整策略
            2) 控制參數(shù)非線性調(diào)整策略
        2.1.2 基于IGWO的濾波參數(shù)Q、R自適應(yīng)調(diào)整
    2.2 模型轉(zhuǎn)移概率的動(dòng)態(tài)調(diào)整
    2.3 AIGWO-IMMUKF算法流程
3 仿真驗(yàn)證
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于交互多模型的被動(dòng)多傳感器機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 劉娟麗.西安電子科技大學(xué) 2010
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本文編號(hào)：3706218