基于IMM-UKF的雷达/红外分布式加权融合算法
发布时间:2023-05-19 00:48
在雷达/红外复合制导机动目标跟踪背景下,针对非线性机动目标融合跟踪存在滤波器易发散问题,提出一种基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)的分布式加权融合算法。IMM具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力;UKF对观测数据进行滤波估计,避免了计算雅克比矩阵,克服EKF滤波方法受滤波初值影响大、易发散的缺点;分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度。仿真结果表明:该算法在处理非线性系统机动目标跟踪融合结果误差均得到减少,更能提高目标跟踪滤波精度,增强了系统稳定性。
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
0 引言
1 雷达和红外复合制导信息融合系统
1.1 系统模型
1.2 雷达和红外量测模型
1.2.1 红外传感器的量测模型
1.2.2 雷达传感器的量测模型
2 基于IMM-UKF的融合算法
3 雷达/红外分布式加权融合算法
4 仿真分析
5 结论
本文编号:3819327
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0 引言
1 雷达和红外复合制导信息融合系统
1.1 系统模型
1.2 雷达和红外量测模型
1.2.1 红外传感器的量测模型
1.2.2 雷达传感器的量测模型
2 基于IMM-UKF的融合算法
3 雷达/红外分布式加权融合算法
4 仿真分析
5 结论
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