發(fā)布時間：2017-08-11 12:00

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)交互多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的機(jī)動目標(biāo)跟蹤（英文）

  更多相關(guān)文章： 目標(biāo)跟蹤 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 雜波 去偏轉(zhuǎn)換測量 交互多模型

【摘要】：為了提高雜波條件下的空中機(jī)動目標(biāo)跟蹤精度,提出了一個改進(jìn)的交互多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法。該算法將交互多模型、去偏轉(zhuǎn)換測量和概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法相結(jié)合,利用交互多模型算法模型集合間不同模型的相互切換來估計(jì)跟蹤目標(biāo)的狀態(tài);利用去偏轉(zhuǎn)換測量算法對轉(zhuǎn)換測量誤差進(jìn)行去偏補(bǔ)償,從而減小觀測數(shù)據(jù)坐標(biāo)變換引起的誤差;利用概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法處理數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和測量的不確定性。通過將本文的算法和基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法進(jìn)行對比分析和驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法可以提高機(jī)動目標(biāo)的跟蹤精度,且跟蹤精度相對基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法減少26.38%的位置誤差。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)自動化學(xué)院;南京理工大學(xué)理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 目標(biāo)跟蹤 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 雜波 去偏轉(zhuǎn)換測量 交互多模型
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61473153,61301217) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20131352) 江蘇省“六大人才高峰”項(xiàng)目(2015-XXRJ-006) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)基金(20123219120043) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)
【分類號】：TN953
【正文快照】： Maneuvering target tracking is a hot topic in thefield of target tracking.The key problem of maneuveringtarget tracking is to establish an accurate target’smovement model and a suitable tracking filtering algorithm.Target’s maneuvering refers to the s

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王國宏;王曉博;王晨熙;朱靖;;基于交互多模型和中值濾波的加速度估計(jì)方法[J];海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào);2008年03期

2 董桂旭;袁湛;瞿軍;;基于期望模型的變結(jié)構(gòu)交互多模型算法[J];火力與指揮控制;2010年08期

3 張永勝 ,嵇成新;自調(diào)整交互多模型[J];情報(bào)指揮控制系統(tǒng)與仿真技術(shù);2001年01期

4 夏暢雄;葉尚福;;一種新的基于交互多模型的序貫重要采樣算法[J];電訊技術(shù);2007年06期

5 樊國創(chuàng);戴亞平;劉巖;;模型集自適應(yīng)的交互多模型輔助粒子濾波算法[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2008年12期

6 宋驪平;姬紅兵;;多站測角的最小二乘交互多模型跟蹤算法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2008年02期

7 王宏民;趙振民;王健;;穩(wěn)健的交互多模型轉(zhuǎn)移概率選擇算法[J];黑龍江科技學(xué)院學(xué)報(bào);2009年01期

8 許江湖;劉忠;黨玲;;自適應(yīng)網(wǎng)格交互多模型不敏粒子濾波算法[J];艦船科學(xué)技術(shù);2012年08期

9 曹陽;趙明富;羅彬彬;全曉莉;郭靖;李鑫;;機(jī)載空間光通信平臺的交互多模型粒子濾波跟蹤算法[J];紅外與激光工程;2012年11期

10 張勁松;火控系統(tǒng)的交互多模型框架[J];情報(bào)指揮控制系統(tǒng)與仿真技術(shù);1998年11期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 黎陽詩;趙巍;毛士藝;;基于變結(jié)構(gòu)交互多模型的地面目標(biāo)跟蹤算法研究[A];全國第十屆信號與信息處理、第四屆DSP應(yīng)用技術(shù)聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

2 何正斌;聶建亮;吳富梅;;基于交互多模型的組合導(dǎo)航觀測異常影響控制[A];第一屆中國衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會論文集（下）[C];2010年

3 隋樹林;許云斌;曹夢龍;;模型轉(zhuǎn)移概率自適應(yīng)的新息濾波交互多模型算法[A];中國宇航學(xué)會深空探測技術(shù)專業(yè)委員會第五屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2008年

4 聶曉華;;基于小波估計(jì)量測噪聲方差的交互多模型跟蹤算法[A];2009中國控制與決策會議論文集（2）[C];2009年

5 石曉航;梁青陽;張慶杰;王俊生;沈錫強(qiáng);;DC-IMM估計(jì)方法在多UAV協(xié)同目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[A];2013年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第五分冊）[C];2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 鄧佳;基于交互多模型的目標(biāo)自動捕獲機(jī)理研究[D];四川師范大學(xué);2015年

2 胡煒;交互多模型目標(biāo)跟蹤算法的研究[D];東北大學(xué);2010年

3 劉娟麗;基于交互多模型的被動多傳感器機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2010年

4 姬存慧;基于交互多模型的機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法研究及硬件實(shí)現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2013年

5 焦迎雪;改進(jìn)的交互多模型粒子濾波算法在機(jī)動目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2013年

，

本文編號：655965