检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2014年第2期40卷 336-347页

作者：连峰韩崇昭李晨西安交通大学电信学院综合自动化研究所智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049 西安交通大学软件学院西安710049

提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的... 详细信息

提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的假设条件下利用高斯混合(Gaussian mixture,GM)技术获得了该滤波器解析的递推形式—多模型GMCBMeMBer滤波器,并简要给出了它在非线性条件下的扩展卡尔曼(Extended Kalman,EK)滤波近似.仿真实验结果表明所建议的多模型GM-CBMeMBer滤波器能有效地对多个机动目标进行跟踪而单模型GM-CBMeMBer滤波器则会产生明显的航迹丢失和虚假航迹,并且对于信噪比较低的仿真场景,它的性能优于多模型高斯混合概率假设密度(GM probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器,接近于多模型高斯混合势概率假设密度(GM cardinalized PHD,GM-CPHD)滤波器.

关键词：多机动目标跟踪势平衡多目标多伯努利滤波器交互式多模型算法高斯混合实现

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基于无源时差定位系统的机动目标跟踪算法

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系统工程与电子技术 2005年第1期27卷 127-130页

作者：陈玲李少洪北京航空航天大学电子工程系北京100083

将交互式多模型(IMM)算法应用到具有隐蔽性的无源时差定位系统中,找到了一种适合于无源时差定位系统跟踪机动飞行目标的混合模型即常速度(CV)模型与Singer模型组成的混合CV Singer模型。在各种现有算法中,基于该混合模型的交互多模型算... 详细信息

将交互式多模型(IMM)算法应用到具有隐蔽性的无源时差定位系统中,找到了一种适合于无源时差定位系统跟踪机动飞行目标的混合模型即常速度(CV)模型与Singer模型组成的混合CV Singer模型。在各种现有算法中,基于该混合模型的交互多模型算法可获得较好的定位跟踪效果。另外,将该混合系统与CV CA模型组成的混合系统进行了比较,进一步证明了该混合模型的有效性。

关键词：无源时差定位交互式多模型算法机动目标跟踪

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基于IMM算法的机场场面运动目标跟踪

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系统工程与电子技术 2011年第10期33卷 2322-2326页

作者：宫淑丽王帮峰吴红兰黄圣国南京航空航天大学民航学院江苏南京210016

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型... 详细信息

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后,利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与IMM相结合的UKF-IMM算法对场面雷达监视的飞机的运动进行了跟踪建模,并将UKF-IMM算法与基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalmam filter,EKF)的EKF-IMM和基于当前统计模型的单模型跟踪算法进行仿真比较。结果表明,UKF-IMM跟踪算法在雷达场面跟踪方面具有更大的应用价值。

关键词：目标跟踪交互式多模型算法无迹卡尔曼滤波场面监视雷达

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CS模型下的IMM算法在目标跟踪中的应用

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计算机工程与应用 2010年第33期46卷 230-232,238页

作者：杨丽娜袁铸阎保定徐林河南科技大学电子信息工程学院河南洛阳471003 河南工业职业技术学院电气工程系河南南阳473009 中钢集团洛阳耐火材料研究院有限公司河南洛阳471003

针对视觉伺服机器人对机动目标的跟踪问题,将当前统计模型(CS)引入IMM算法,与匀速模型(CV)组成模型集。在Matlab上对当前统计IMM算法和基本IMM算法进行仿真比较,结果表明当前统计IMMS算法跟踪机动目标的性能好于基本IMM算法,具有很好的... 详细信息

针对视觉伺服机器人对机动目标的跟踪问题,将当前统计模型(CS)引入IMM算法,与匀速模型(CV)组成模型集。在Matlab上对当前统计IMM算法和基本IMM算法进行仿真比较,结果表明当前统计IMMS算法跟踪机动目标的性能好于基本IMM算法,具有很好的收敛性和稳定性,提高了视觉伺服机器人对目标跟踪的准确性和快速性。

关键词： “当前”统计模型匀速(Cv)模型机动目标交互式多模型算法

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基于多模型算法的低空机动目标跟踪研究

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计算机工程与应用 2008年第1期44卷 222-224,228页

作者：王珊珊李续武周晓滨空军工程大学导弹学院陕西三原713800 空军工程大学工程学院西安710038

针对地面防空警戒和跟踪雷达系统机动目标的跟踪,将适用于常速运动模式的常速模型,常加速运动模式的常加速模型和转弯运动模式的转弯模型组成模型集,使用交互式多模型算法对机动目标进行跟踪。仿真结果表明,其中的两种组合性能很好,不... 详细信息

针对地面防空警戒和跟踪雷达系统机动目标的跟踪,将适用于常速运动模式的常速模型,常加速运动模式的常加速模型和转弯运动模式的转弯模型组成模型集,使用交互式多模型算法对机动目标进行跟踪。仿真结果表明,其中的两种组合性能很好,不仅能够精确跟踪到低空机动目标的运动形态,而且具有很好的收敛特性和稳定性,具有一定的工程应用价值。

关键词：常速模型常加速模型交互式多模型算法机动目标

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多模型控制方法的研究进展及其应用现状

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信息与控制 2004年第1期33卷 72-76页

作者：胡国龙孙优贤浙江大学工业控制技术国家重点实验室

本文探讨了多模型控制算法的发展和现状 ,对几种主要的发展成熟的算法———多模型预测控制算法———多模型自适应控制算法、交互式多模型算法进行了研究 .同时分析了多模型控制算法中模型切换及稳定性、模型集的选取等关键问题 .分析... 详细信息

本文探讨了多模型控制算法的发展和现状 ,对几种主要的发展成熟的算法———多模型预测控制算法———多模型自适应控制算法、交互式多模型算法进行了研究 .同时分析了多模型控制算法中模型切换及稳定性、模型集的选取等关键问题 .分析了当前多模型控制算法应用的现状和今后的发展方向 .

关键词：多模型预测控制算法多模型自适应控制算法交互式多模型算法稳定性模型切换

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改进的模型集自适应变结构多模型算法

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探测与控制学报 2012年第2期34卷 36-41页

作者：钱华明陈亮杨峻巍哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

针对传统固定结构的交互式多模型算法模型集无法覆盖目标的所有运动模型,提出一种改进的模型集自适应变结构多模型算法。该算法在量测信息的基础上,采用Kullback-Leiber规则对模型集中各模型与目标运动模型匹配程度进行判别,删减匹配程... 详细信息

针对传统固定结构的交互式多模型算法模型集无法覆盖目标的所有运动模型,提出一种改进的模型集自适应变结构多模型算法。该算法在量测信息的基础上,采用Kullback-Leiber规则对模型集中各模型与目标运动模型匹配程度进行判别,删减匹配程度较低的模型;同时,采用改进的期望模型算法得到一个新的匹配程度高的模型集,并对原模型集中的模型进行更新;最后再与容积卡尔曼滤波器相结合,实现非线性目标跟踪系统的变结构多模型算法。仿真结果表明:该算法在保证系统计算量没有明显增加的基础上有效地增加了算法的自适应性能和系统的鲁棒性能,更好地满足了工程应用中对算法自适应性和实时性的要求。

关键词：目标跟踪变结构多模型算法交互式多模型算法容积卡尔曼滤波器

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基于CKF的组合导航滤波算法研究

基于CKF的组合导航滤波算法研究

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作者：朱玮哈尔滨工程大学

学位级别：博士

组合导航系统从诞生起就一直成为导的航领的域研究的热点,其中卫的星导的航(G的NSS,Global Navigation Satellite System)与惯的性导的航(INS,Inertial Navigation System)的组的合导的航系统是组合导航领域的热点。组合导航系统具有以... 详细信息

组合导航系统从诞生起就一直成为导的航领的域研究的热点,其中卫的星导的航(G的NSS,Global Navigation Satellite System)与惯的性导的航(INS,Inertial Navigation System)的组的合导的航系统是组合导航领域的热点。组合导航系统具有以下特点:(1)对于GNSS接收机,通过INS辅助可以增强接收机跟踪、捕获的能力;(2)对于INS不仅可以保持INS短时精度高、不受外界干扰的能力,还可以通过GNSS来抑制惯导随时间积累的误差,从而提高单独使用各导的航系统的可靠性和精度。随着弹载导的航系统不断发展,如何在降低其成本的同时提高导弹精确制导能力是研究的热点和难点。因此现阶段的弹载导的航系统主要研究基于低精度的微机械(MEMS,Micro-Electro-Mechanical System)INS与GPS(Global Positioning System)的组的合导的航系统,而要提高MEMS INS与GPS组的合导的航的精度,需要采用组合方式更加深入的超紧组合导航模式。目前国内外对超紧组的合导的航系统做了很多研究并取得了一些成果,但是超的紧组的合导的航系统仍旧存在以下问题:(1)系统复杂,计算量大。超的紧组的合导的航系统作为非线性系统,尤其是采用接收机原始I/Q信号作为量测信息的集中式超的紧组的合导的航系统,系统模型尤为复杂,传统的卡尔的曼滤的波无法处理如此复杂的非线性模型,而使用数据处理能力较强的非线性滤波算法,会导致系统计算量增大;(2)现有的GNSS/INS超的紧组的合导的航系统的模型比较单一,同时它的噪声的统计特性是确定的,当系统应用在复杂环境中时,如弱信号强干扰的环境,使用此种单一模型无法准确描述系统,会给导航解算带来较大误差。因此,本文以弹载GPS/MEMS SINS组的合导的航系统为背景,开展基于容积卡尔的曼滤的波(CKF,Cubature Kalman Filter)的组的合导的航滤波算法研究。本文主要工作如下所示:(1)由于现有的超的紧组的合导的航系统具有较强的非线性性,且模型误差较大。因此,本文针对超的紧组的合导的航系统滤波模型进行了研究,并对它的可观测性进行了分析。由于不同的运动状态下,载体的可观测性不同,同时载体的杆的臂误的差可观的测性比较差,在大多数情况下可以将其作为可变的量测噪声来处理,对其进行降阶处理,从而降低了超的紧组的合导的航系统模型的复杂度;(2)超的紧组的合导的航滤波模型结构复杂,既有非线性变量,又有线性变量,属于一种条件高斯滤波问题。针对超的紧组的合导的航系统模型这个特点,本文首先对条件高斯滤波算法进行了研究。为了解决条件高斯滤波问题中常见的RBPF(Rao-Blackwellized Partical Filter)算法计算量大,容易发生粒子退化,严重时会导致滤波发散的问题。本文对基于5的CKF/KF算法的条件高的斯滤的波开展了研究,算法使用5的CKF处理系统中的非线性变量,使用KoF处理系统中的线性变量,在降低计算量的同时,提高了算法的精度。最后在组的合导的航滤波模拟环境中对5CKF/KF算法的有效性进行验证;(3)当载体处于时变噪声的环境中时,组的合导的航系统无法对噪声模型进行精确建模,进而会导致滤波精度下降。因为交饿互饿式多饿模饿型算法(IMM,Interacting Multiple Model)是对时饿变饿噪饿声问题的一种有效处理方法,因此本文对基于5CKF的IMM算法开展了详细的研究和分析。最后在组合导航滤波模拟环境中对本文提出的IMM5CKF算法的有效性进行了验证。(4)对车载MEMS SINS/GPS组的合导的航系统进行了车载实验,使用5CKF/KF算法和IMM5CKF算法对采集到的数据进行滤波,并与其他非线性滤波进行对比。论文使用车载实验来验证这两种算法是否能够有效的应用于实际环境中,并为以后的深入研究打下了基础。

关键词：组合导航系统非线性滤波算法容积卡尔曼滤波条件高斯滤波交互式多模型算法

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基于运动状态估计的双无人机协同航路规划

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四川大学学报（自然科学版） 2020年第4期57卷 725-732页

作者：刘发永向勇周新志宁芊杨秀清四川大学电子信息学院成都610065 中国民航局第二研究所成都610041 民航成都物流技术有限公司成都611400

在双无人机协同任务过程中,由于会受到敌方雷达、武器等干扰造成跟随机无法准确获得领航机状态,为保证跟随机能够尽可能跟随领航机,提出结合交互式多模型(IMM)算法和自适应差分进化(JADE)算法的方法进行跟踪与寻迹.首先,基于JADE算法为... 详细信息

在双无人机协同任务过程中,由于会受到敌方雷达、武器等干扰造成跟随机无法准确获得领航机状态,为保证跟随机能够尽可能跟随领航机,提出结合交互式多模型(IMM)算法和自适应差分进化(JADE)算法的方法进行跟踪与寻迹.首先,基于JADE算法为领航机优化一条平滑航路并建立领航机位置状态信息,同时利用多个机动模型匹配估计领航机运动状态;然后,根据估计信息,确定跟随机下一可行航迹点范围;最后,以双机时空协同为目标,设计跟随机优化目标函数,优化产生下一航迹点.仿真实验表明,仅8.8%的航迹点处于双机探测范围外,且短时间内能够回到理想位置,时间和空间上双机能够保持协同.

关键词：航路规划状态估计交互式多模型算法 JADE算法

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基于滚动时域估计的高超声速飞行器轨迹跟踪

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现代防御技术 2024年第2期52卷 132-144页

作者：臧红岩王凯高长生荆武兴王越欣哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001

针对高超声速飞行器高精度轨迹跟踪问题,提出一种将滚动时域估计与交互式多模型算法相结合的强机动目标轨迹跟踪算法。给出了半速度系下的高超声速飞行器滑翔段运动模型及量测模型。利用滚动时域估计方法将状态估计问题转化为有约束的... 详细信息

针对高超声速飞行器高精度轨迹跟踪问题,提出一种将滚动时域估计与交互式多模型算法相结合的强机动目标轨迹跟踪算法。给出了半速度系下的高超声速飞行器滑翔段运动模型及量测模型。利用滚动时域估计方法将状态估计问题转化为有约束的优化问题,并充分考虑飞行器滑翔段物理约束。在此基础上,为应对目标不同机动模式,借助交互式多模型算法思想建立模型集对其进行近似。分别在机动模式不变和机动模式突变的情况下对算法进行了验证。结果表明,新算法采用多个模型并行估计,即时调整模型概率后进行融合输出,能够有效避免目标跟踪模型失配,可显著提高对于高超声速飞行器这类强机动目标的轨迹跟踪精度。

关键词：高超声速飞行器滑翔段强机动目标轨迹跟踪滚动时域估计交互式多模型算法

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