【摘 要】
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为了提高多传感器系统的目标跟踪精度,且解决传感器数量多导致的耗时长的问题,提出了一种复合量测IMM-EKF(Interacting Multiple Model-Extended Kalman Filter)融合算法.该
【机 构】
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中国科学院声学研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.41527901),国家重点研发计划项目(No.2017YFC0821202),中国科学院战略性先导科技专项(No.XDA13030604)
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为了提高多传感器系统的目标跟踪精度,且解决传感器数量多导致的耗时长的问题,提出了一种复合量测IMM-EKF(Interacting Multiple Model-Extended Kalman Filter)融合算法.该算法根据各传感器的测量精度,对各传感器关于同一目标的量测点迹进行加权融合,再将融合后的点迹进行IMM-EKF滤波处理.通过仿真及实验数据处理,将复合量测IMM-EKF融合算法与加权IMM-EKF融合算法、扩维IMM-EKF融合算法进行了对比分析,比较了三种算法的跟踪精度及耗时长度.结果表明
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