一种三维机动目标跟踪的改进IMM算法

以三维机动目标跟踪为背景,提出一种参数自适应交互式多模型跟踪算法。该算法采用当前量测信息实时地修正马尔可夫转移概率矩阵,有效地降低了人为因素的影响。由于三维CV(匀速运动)和CA(匀加速运动)模型状态变量维数不一致,从而导致使用IMM算法时数据不能直接交互融合。针对这一缺点,对CV模型进行了改进。Matlab仿真表明,使用改进后的CV模型并结合参数自适应IMM算法比使用常规的IMM算法跟踪效果更好,并具有很好的实用性。

基于IMM的三维机动目标跟踪算法研究

对单站雷达三维空间机动目标的跟踪方法进行了研究,选取匀速运动模型分别组合"当前"统计模型和Singer模型的两种交互多模型跟踪滤波算法来处理三维空间机动目标测量数据并进行仿真分析,仿真结果表明,IMM算法的滤波结果优于单模型滤波,验证了算法对机动目标的跟踪有效性。