GPU加速的高超声速目标双通道IMM跟踪算法

发布时间：2018-05-23 15:29

  本文选题：目标跟踪 + 交互多模型(IMM)　； 参考：《华中科技大学学报(自然科学版)》2017年09期

【摘要】：提出一种改进的双通道交互多模型(IMM)算法,使用x和y维残差的边缘分布独立表征预测误差的似然函数,使滤波模型在不同维度与目标运动中分别匹配.首先分析了残差-似然函数-模型概率更新之间的映射关系,证明算法的可行性和有效性,然后引入图形处理器(GPU)并行运算平台,设计了通道级-模型级嵌入式并行方案,提高算法的实时性.仿真表明:相比于传统基于CPU平台下的IMM算法,该算法预测误差与真实噪声似然分布契合度更高、实时性更强、跟踪误差更小.
[Abstract]:An improved two-channel interactive multi-model (IMM) algorithm is proposed, in which the edge distribution of x and y dimensional residuals is used to represent the likelihood function of prediction error independently. Firstly, the mapping relationship between residual, likelihood function and model probability update is analyzed, and the feasibility and validity of the algorithm are proved. Then, the parallel computing platform of GPU is introduced to design the channel level-model level embedded parallel scheme. Improve the real-time performance of the algorithm. The simulation results show that compared with the traditional IMM algorithm based on the CPU platform, the prediction error of the algorithm is more consistent with the real noise likelihood distribution, the real-time performance is stronger, and the tracking error is smaller.
【作者单位】： 空军预警学院研究生管理大队;空军预警学院四系;空军预警学院二系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61401504)
【分类号】：TN953

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本文编号：1925337