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机动巨标跟踪的自适应混合多模算法

Adaptive Interacting Multiple Model Algorithm for Tracking a Maneuvering Target
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摘要 本文介绍了用于机动目标跟踪的自适应混合多模算法.这个算法不需要预先定义模型,它利用一个二级卡尔曼滤波器来估计目标的加速度,这个加速度被用于混合多模算法中具有不同确定性加速度的子滤波器中.文中给出了自适应混合多模算法的一个计算机模拟结果并和无自适应混合多模算法的结果进行了比较. The paper describes an adaptive interacting multiple-model algorithm (AIMM) for use in maneuvering target tracking. The algorithm does not need predefined models. A two-stage Kalman estimator is used to estimate the acceleration of the target. This acceleration value is then fed to the subfilters in an interacting multiple model (IMM) algorithm where the subfilters have different acceleration parameters. A simulated result with AIMM has been presented in this paper, and is compared with that of IMM.
作者 戴筠
机构地区 上海大学理学院
出处 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1998年第4期441-446,共6页 Journal of Shanghai University:Natural Science Edition
基金 上海市教委和航天总公司资助项目
关键词 混合多模算法 IMM算法 机动目标跟踪 机动识别 maneuvering target algorithm track
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Lin H J,Proceedings of 32nd IEEE Conference on Decision and Control,1993年,930页
  • 2Li X R,Proceedings of the American Control Conference,1992年,1794页

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