【摘 要】
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针对交互多模型(IMM)目标跟踪理论采用不变的马尔可夫转移概率矩阵以及在模型概率更新中采用的是残差模型,缺乏实时适应性,提出了以多模型滤波结果为中心,以贝叶斯估计理论融合多模型跟踪结果来更新目标状态分布,并根据模型似然函数更新下一时刻模型概率,以当前滤波模型目标状态分布似然函数来更新模型间马尔可夫转移概率矩阵。采用蒙特卡罗仿真与常规IMM方法进行了对比,对强机动目标和扰动静态目标场景进行了仿真,结果表明该方法航迹误差精度优于常规IMM,可以有效地对机动目标跟踪。
【机 构】
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中国船舶重工集团公司第723研究所
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针对交互多模型(IMM)目标跟踪理论采用不变的马尔可夫转移概率矩阵以及在模型概率更新中采用的是残差模型,缺乏实时适应性,提出了以多模型滤波结果为中心,以贝叶斯估计理论融合多模型跟踪结果来更新目标状态分布,并根据模型似然函数更新下一时刻模型概率,以当前滤波模型目标状态分布似然函数来更新模型间马尔可夫转移概率矩阵。采用蒙特卡罗仿真与常规IMM方法进行了对比,对强机动目标和扰动静态目标场景进行了仿真,结果表明该方法航迹误差精度优于常规IMM,可以有效地对机动目标跟踪。
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