基于量测迭代更新集合卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法
在机动目标跟踪中,用于模型辨识和状态估计的非线性滤波器的合理选择和优化是提升滤波精度的关键.融合量测迭代更新集合卡尔曼滤波和交互式多模型(interacting multiple models,IMM)方法,本文提出了基于量测迭代更新集合卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法.通过迭代更新思想的引入构建了一种量测迭代更新下集合卡尔曼滤波的实现结构,并将其作为IMM的模型滤波器实现对于目标运动模式和状态的辨识与估计.针对算法结合过程中滤波精度和计算量的平衡,设计了用于输入交互环节的状态估计样本,同时简化输入交互环节和输出交互环节中滤波误差协方差矩阵的交互过程.理论分析和仿真结果验证了算法的可行性和有效性.
机动目标跟踪、非线性滤波、集合卡尔曼滤波、交互式多模型
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61300214;河南省高校科技创新团队支持计划资助项目13IRTSTHN021;河南省基础与前沿技术研究计划资助项目132300410148;河南省教育厅科学技术研究重点资助项目13A413066;中国博士后基金资助项目2014M551999;河南省博士后基金资助项目2013029;河南大学教学改革重点资助项目HDXJJG2013-07;河南大学优秀青年培育基金资助项目0000A40366;河南省社会科学规划资助项目2011FZH005;河南省青年骨干教师资助计划2013GGJS-026
2015-02-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1517-1523