基于IMM-UKF-CS的混合环境目标跟踪

发布时间：2018-04-16 09:24

  本文选题：机动目标跟踪 + LOS/NLOS混合环境　； 参考：《系统仿真学报》2017年01期

【摘要】：针对视距(Line of Sight,LOS)和非视距(None-Line of Sight,NLOS)混合环境机动目标跟踪问题,提出一种基于"当前"统计模型(current statistical,CS)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的交互式多模型方法(IMM-UKF-CS)。该方法在交互式多模型的框架内,利用CS在机动目标跟踪方面的优势,并选择具有较高跟踪精度且计算代价较低的UKF作为子滤波器。仿真结果表明:在LOS/NLOS混合环境中,IMM-UKF-CS具有较高的跟踪精度、较强的鲁棒性及较低的时间代价,具有良好的应用价值。
[Abstract]:In this paper, an interactive multi-model method IMM-UKF-CSF based on "current" statistical model (current) and unscented Kalman filter (UKF) is proposed for tracking maneuvering targets in the mixed environment.In the framework of interactive multi-model, the method takes advantage of CS in maneuvering target tracking, and selects UKF with high tracking accuracy and low computational cost as sub-filter.The simulation results show that IMM-UKF-CS has high tracking accuracy, strong robustness and low time cost in LOS/NLOS mixed environment, and has good application value.
【作者单位】： 湘潭大学信息工程学院;湘潭大学控制工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61104210,61100140)
【分类号】：TN929.5

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本文编号：1758296