自适应转弯模型的机动目标跟踪算法

给出了一种利用自适应转弯速率模型的IMM跟踪算法 ,可以用于机动目标的跟踪中。每一步通过交互输出的速度和加速度的估计值来计算转弯速率 ,它的大小等于加速度和速度的比值。本文中对提出的自适应算法和其他两种IMM算法进行了比较。

自适应转弯模型的交互多模型算法研究

以强机动目标跟踪为背景,在分析常速转弯模型和IMM算法基础上,基于"当前"统计模型的设计思路,提出了自适应转弯模型。通过机动频率系数和角加速度方差修正常速转弯模型的系统状态噪声方差矩阵,设计了不同角速率的转弯模型集,给出了相应模型的状态转移概率,建立了一种自适应转弯模型的交互多模型算法。Monte Carlo仿真实验表明:该算法性能优于其它IMM算法,且计算量小,便于使用。

基于改进UKF的转弯机动目标跟踪算法研究

针对转弯率未知或变化条件下的精确跟踪问题开展研究,给出了基于UKF的自适应协同转弯跟踪算法,该算法充分利用了扩维技术和自适应渐消因子技术,不断实时估计转弯率,同时基于渐消因子调节过程噪声及其对应的增益,并对不敏卡尔曼滤波算法的采样范围进行自适应调节,使采样点更接近目标真实状态。仿真表明该算法在转弯率变化时获得了较好的跟踪性能,有效提升了对于转弯机动目标跟踪的准确性和稳定性。