基于萤火虫优化粒子滤波的新型机动目标跟踪算法

发布时间：2018-01-18 07:27

  本文关键词：基于萤火虫优化粒子滤波的新型机动目标跟踪算法　出处：《控制与决策》2017年10期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 粒子滤波 萤火虫算法 机动目标跟踪 粒子贫化 交互式多模型

【摘要】：交互式多模型粒子滤波算法需要多个模型才能对强机动目标进行跟踪,并且粒子滤波的重采样会导致粒子贫化现象,针对该问题提出一种新型机动目标跟踪方法.该方法首先将萤火虫群体的吸引和移动机制引入粒子滤波;再将改进粒子滤波引入交互式多模型中,通过智能寻优的方式提高交互式多模型的跟踪精度和稳定性.实验结果表明,相对于IMM-PF,改进方法可以用更少的时间达到同等精度,提高了机动目标跟踪的效率.
[Abstract]:Interactive multi-model particle filter algorithm needs multiple models to track strong maneuvering target, and the re-sampling of particle filter will lead to particle dilution. To solve this problem, a new maneuvering target tracking method is proposed. Firstly, the mechanism of attracting and moving fireflies is introduced into particle filter. Then the improved particle filter is introduced into the interactive multi-model to improve the tracking accuracy and stability of the interactive multi-model by intelligent optimization. The experimental results show that compared with IMM-PF. The improved method can achieve the same precision in less time and improve the efficiency of maneuvering target tracking.
【作者单位】： 南京理工大学自动化学院;中国卫星海上测控部;
【基金】：国家自然科学基金青年基金项目(61501521);国家自然科学基金面上基金项目(61473153)
【分类号】：TN713;TP18
【正文快照】： 0引机动目标的跟踪问题长期以来都是雷达系统的重点和难点问题[1-2],在解决该问题时,跟踪模型的选择至关重要[3-4].目前,交互式多模型(IMM)算法作为一种典型多模型算法得到了广泛的关注和运用[5-7].IMM算法是在广义伪贝叶斯算法基础上得到具有马尔科夫切换系数的多模型算法[8]

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本文编号：1440057