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题名时变转移概率IMM-SRCKF机动目标跟踪算法
被引量:30
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作者
郭志
董春云
蔡远利
于振华
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院
空军工程大学信息与导航学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期24-30,共7页
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基金
国家自然科学基金(61202128)
宇航动力学国家重点实验室开放基金(2011ADL-JD0202)资助课题
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文摘
给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF算法。
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关键词
机动目标跟踪
交互多模型
平方根容积卡尔曼滤波
Markov转移概率
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Keywords
maneuvering target tracking
interacting multiple model(IMM)
square-root cubature kalmanfilter(srckf)
Markov transition probability
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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