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题名基于IMM-PF的再入目标数据融合算法与仿真
被引量:2
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作者
贾海艳
梅玉航
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机构
辽宁葫芦岛
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出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2014年第3期402-408,共7页
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文摘
为了提高弹道再入目标的跟踪精确度,提出了一种基于交互式多模型粒子滤波(IMM-PF)的再入目标数据融合算法。该算法将交互式多模型和粒子滤波相结合,用有限个运动模型来逼近再入目标的运动状态,在对再入目标的运动方程和观测方程离散处理的基础上,采用粒子滤波算法计算各模型的状态估计值和协方差,并采用残差重采样方法克服了粒子权重的退化问题;在粒子滤波过程中,系统不断改善粒子的概率密度函数,不断更新各个模型的概率,从而实现对再入目标跟踪中未知参数的精确估计。通过实例仿真表明:与其他算法相比,该算法的跟踪精确度较高,运行时间较短,算法收敛性较好,适合对再入目标的快速、精确跟踪。
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关键词
再入目标跟踪
交互式多模型粒子滤波
数据融合
算法与仿真
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Keywords
reentry target tracking
Interactive Multiple Models-Particle Filter(IMM-PF)
data fusion
algorithm and simulation
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分类号
TJ760
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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