基于QMCPF-IMM的强机动目标跟踪算法研究

发布时间：2018-05-11 13:58

  本文选题：粒子滤波 + 交互式多模型　； 参考：《现代雷达》2017年01期

【摘要】：为了提高雷达对机动目标的跟踪精度,通过融合拟蒙特卡罗思想,提出了一种适用于非线性非高斯系统的拟蒙特卡罗粒子滤波交互式多模型算法。该算法利用拟蒙特卡罗采样,克服传统算法采样粒子间隙过大、粒子层叠问题,增加交互式多模型对机动目标跟踪时的有效粒子数;通过区间估计理论,解决拟蒙特卡罗支撑区间难以计算问题,并结合核密度估计重采样,保证采样粒子的低等差异性。仿真结果表明:与交互式多模粒子滤波算法相比,改进算法可在保证滤波实时性的同时,提高跟踪精度。
[Abstract]:In order to improve the tracking accuracy of maneuvering targets, a quasi-Monte Carlo particle filter interactive multi-model algorithm for nonlinear non-Monte Carlo systems is proposed by combining quasi-Monte Carlo theory. In this algorithm, quasi Monte Carlo sampling is used to overcome the problem of excessive particle gap and stacking of particles in traditional algorithms, and to increase the effective number of particles in tracking maneuvering targets with interactive multiple models. The quasi Monte Carlo support interval is difficult to be calculated, and the kernel density estimation is used to resample the samples to ensure the low difference of the sampled particles. The simulation results show that compared with the interactive multimode particle filter algorithm, the improved algorithm can not only guarantee the real-time filtering, but also improve the tracking accuracy.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【分类号】：TN713

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1874249