目标机动性未知时的多平台交互式多模型融合算法

来源 :西南民族大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：antony86

【摘要】

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多平台的交互式多模型（IMM）Kalman滤波器是一种比较有效的机动目标跟踪估计方法．但当目标存在未知机动时，基于模型的估计器的精度就会下降．目标跟踪中的输入估计技术可对未知机动

【作者】

：

魏同利郝惠娟

【机构】

：

北方民族大学基础部,宁夏大学

【出处】

：

西南民族大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2009年2期

【关键词】

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目标机动性无偏输入估计分布式交互式多模型融合 target maneuver unbiased input estimation distributed i

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多平台的交互式多模型（IMM）Kalman滤波器是一种比较有效的机动目标跟踪估计方法．但当目标存在未知机动时，基于模型的估计器的精度就会下降．目标跟踪中的输入估计技术可对未知机动性进行估计．本文在给出过程噪声和量测噪声相关情况下最小方差无偏（MVU）输入、状态滤波估计的基础上，提出了基于上述滤波器的分布式IMM多传感器多平台融合算法．仿真表明了该算法的有效性．

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