知识辅助的多模型机动目标跟踪算法

发布时间：2019-08-05 18:11

【摘要】：多模型机动目标跟踪技术是一种先进的目标跟踪算法。由于目标类型越来越多、运动环境越来越复杂,仅使用位置量测进行目标跟踪变得越来越难以满足应用要求。除位置量测之外,引入目标和环境相关的知识,对多模型算法中的模型集、转移概率矩阵和模型概率这3个关键因素进行自适应调整,可以有效提高机动目标跟踪性能。本文对知识辅助多模型机动目标跟踪算法的原理和方法等进行了分析。按照知识作用的对象(模型集、转移概率矩阵和模型概率)和作用方式(智能法和非智能法)分别介绍了该类算法的原理及其特点,最后对该类算法下一步的研究方向和发展趋势进行了展望。
[Abstract]:Multi-model maneuvering target tracking is an advanced target tracking algorithm. Because the target type is more and more complex, the moving environment is more and more complex, and only the position measurement is used to make the target tracking more difficult to meet the application requirements. In addition to the position measurement, the target and environment-related knowledge is introduced, and the three key factors of the model set, the transition probability matrix and the model probability in the multi-model algorithm are adaptively adjusted, and the tracking performance of the maneuvering target can be effectively improved. In this paper, the principle and method of multi-model maneuvering target tracking algorithm for knowledge-assisted multi-model are analyzed. In this paper, the principle and characteristic of this kind of algorithm are introduced respectively according to the object of knowledge (model set, transfer probability matrix and model probability) and action mode (intelligent method and non-intelligent method). Finally, the research direction and development trend of the next step of this kind of algorithm are predicted.
【作者单位】： 深圳大学信息工程学院;工业和信息化部电子第五研究所;
【基金】：广东省科技计划(2016B090918084)资助项目 深圳市科技计划(JCYJ2017030215011535)资助项目
【分类号】：TN713;TP301.6

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本文编号：2523264