用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

发布时间：2018-04-20 22:21

  本文选题：机动目标跟踪 + 交互式多模型　； 参考：《火力与指挥控制》2017年03期

【摘要】：针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。
[Abstract]:In order to solve the problem that the current statistical model is not effective in tracking weak maneuvering or non-maneuvering targets, an adaptive interactive multi-model algorithm is proposed to modify the current statistical model and uniform velocity model. The acceleration limit value of the current statistical model can be corrected online and the process noise variance can be adjusted to improve the self-adaptability of the current statistical model. At the same time, by introducing the maneuvering detection mechanism into the conventional uniform velocity model, the filtering divergence of the conventional uniform velocity model for maneuvering target tracking is restrained, and the adaptive tracking ability of the model to the sudden maneuvering of the target is enhanced by introducing the strong tracking algorithm. Simulation results show that the algorithm makes full use of the advantages of the current statistical model and interactive multi-model algorithm, and has a good effect on both strong maneuvering and weak maneuvering targets.
【作者单位】： 西北工业大学电子信息学院;北方自动控制技术研究所;西北机电工程研究所;
【基金】：军队“十二五”专项预研基金资助项目(40404060102)
【分类号】：TN713

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本文编号：1779709