基于交互式多模型强机动目标被动跟踪算法

摘要：

研究目标跟踪精度问题,针对单站被动跟踪是非线性不可观系统,容易导致滤波器发散和估计结果的不唯一.在满足系统的可观测性条件下,提出了一种改进的Bayes框架下的次优估计交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)算法.在目标做强机动时,由于滤波残差特性变换影响IMM-UKF算法的跟踪精度,引入带有机动检测环节的交互式多模型IMM-UKF算法,在目标作强机动时改善了常规IMM-UKF算法失效状况,并提高了跟踪精度.仿真结果表明,算法具有较好的收敛速度和跟踪精度.

关键词：被动跟踪、无迹卡尔曼滤波器、模型转移概率、交互式多模型

所属期刊栏目：27

分类号：TJ01(一般性问题)

在线出版日期：2011-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：286-288,297