本文選題：機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤 + LOS/NLOS混合環(huán)境�。� 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)視距(Line of Sight,LOS)和非視距(None-Line of Sight,NLOS)混合環(huán)境機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題,提出一種基于"當(dāng)前"統(tǒng)計(jì)模型(current statistical,CS)和無(wú)跡卡爾曼濾波(unscented Kalman filter,UKF)的交互式多模型方法(IMM-UKF-CS)。該方法在交互式多模型的框架內(nèi),利用CS在機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面的優(yōu)勢(shì),并選擇具有較高跟蹤精度且計(jì)算代價(jià)較低的UKF作為子濾波器。仿真結(jié)果表明:在LOS/NLOS混合環(huán)境中,IMM-UKF-CS具有較高的跟蹤精度、較強(qiáng)的魯棒性及較低的時(shí)間代價(jià),具有良好的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In this paper, an interactive multi-model method IMM-UKF-CSF based on "current" statistical model (current) and unscented Kalman filter (UKF) is proposed for tracking maneuvering targets in the mixed environment.In the framework of interactive multi-model, the method takes advantage of CS in maneuvering target tracking, and selects UKF with high tracking accuracy and low computational cost as sub-filter.The simulation results show that IMM-UKF-CS has high tracking accuracy, strong robustness and low time cost in LOS/NLOS mixed environment, and has good application value.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;湘潭大學(xué)控制工程研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61104210,61100140)
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：1758296