基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

摘要：

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波(STF,Strong Tracking Filter)中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.

关键词：群目标、跟踪、强跟踪滤波、机动阶段、模型转换概率、融合估计、峰值误差

所属期刊栏目：40

分类号：TN95

资助基金：国家自然科学基金;航空科学基金;空军工程大学防空反导学院研究生科技创新基金

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1102-1108