摘要
针对视距(Line of Sight,LOS)和非视距(None-Line of Sight,NLOS)混合环境机动目标跟踪问题,提出一种基于"当前"统计模型(current statistical,CS)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的交互式多模型方法(IMM-UKF-CS)。该方法在交互式多模型的框架内,利用CS在机动目标跟踪方面的优势,并选择具有较高跟踪精度且计算代价较低的UKF作为子滤波器。仿真结果表明:在LOS/NLOS混合环境中,IMM-UKF-CS具有较高的跟踪精度、较强的鲁棒性及较低的时间代价,具有良好的应用价值。
o k he mneuveing ge king polem in LO/NLO hyid envionmen, n ineing muliple model （1MM） king lgoihm ed on ＂uen＂ iil （） model nd unened Klmn file （UKF） w popoed （IMM-UKF-）. In he fmewok of IMM, i ook dvnge of in mneuveing ge king nd hoe UKF he u-file fo he high poiioning uy nd low ompuionl o. imulion eul how h IMM-UKF- poee highe king uy, ee oune nd lowe ime o, whih pomie fo mneuve ge king in LO/NLO hyid envionmen.
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期43-48,56,共7页
Journal of System Simulation
基金
国家自然科学基金(61104210
61100140)
