本文選題：目標跟蹤 + 交互多模型(IMM)　； 參考：《華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年09期

【摘要】：提出一種改進的雙通道交互多模型(IMM)算法,使用x和y維殘差的邊緣分布獨立表征預(yù)測誤差的似然函數(shù),使濾波模型在不同維度與目標運動中分別匹配.首先分析了殘差-似然函數(shù)-模型概率更新之間的映射關(guān)系,證明算法的可行性和有效性,然后引入圖形處理器(GPU)并行運算平臺,設(shè)計了通道級-模型級嵌入式并行方案,提高算法的實時性.仿真表明:相比于傳統(tǒng)基于CPU平臺下的IMM算法,該算法預(yù)測誤差與真實噪聲似然分布契合度更高、實時性更強、跟蹤誤差更小.
[Abstract]:An improved two-channel interactive multi-model (IMM) algorithm is proposed, in which the edge distribution of x and y dimensional residuals is used to represent the likelihood function of prediction error independently. Firstly, the mapping relationship between residual, likelihood function and model probability update is analyzed, and the feasibility and validity of the algorithm are proved. Then, the parallel computing platform of GPU is introduced to design the channel level-model level embedded parallel scheme. Improve the real-time performance of the algorithm. The simulation results show that compared with the traditional IMM algorithm based on the CPU platform, the prediction error of the algorithm is more consistent with the real noise likelihood distribution, the real-time performance is stronger, and the tracking error is smaller.
【作者單位】： 空軍預(yù)警學(xué)院研究生管理大隊;空軍預(yù)警學(xué)院四系;空軍預(yù)警學(xué)院二系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61401504)
【分類號】：TN953

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本文編號：1925337