检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2005年第5期27卷 793-796页

作者：宋骊平姬红兵高新波西安电子科技大学电子工程学院西安710071

为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及精度的下降问题,该文首先采用最小二乘法对目标的状态进行粗估计,然后采用当前机动目标模型和自适应跟踪算法进行线性的卡尔曼滤波,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。实验结果表明:该方法... 详细信息

为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及精度的下降问题,该文首先采用最小二乘法对目标的状态进行粗估计,然后采用当前机动目标模型和自适应跟踪算法进行线性的卡尔曼滤波,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。实验结果表明:该方法对于匀速和匀加速运动的目标都可以达到良好的跟踪效果,其误差远小于经典的singer方法;对于强机动目标,singer方法将失效,而本文方法仍能实时辨识出目标的速度和加速度,并且估计效果良好。

关键词：最小二乘当前统计模型卡尔曼滤波被动跟踪

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基于MCSM的自适应跟踪算法

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系统工程与电子技术 2007年第9期29卷 1420-1423页

作者：孙福明吴秀清中国科学技术大学电子工程与信息科学系安徽合肥230027

针对基于"当前"统计模型的算法跟踪突发强机动目标性能下降的问题,提出了一种通过强机动自适应检测调整模型参数的改进算法。该算法利用残差统计距离的概率分布设置目标强机动的检测门限,根据目标的机动水平联合调整模型的机... 详细信息

针对基于"当前"统计模型的算法跟踪突发强机动目标性能下降的问题,提出了一种通过强机动自适应检测调整模型参数的改进算法。该算法利用残差统计距离的概率分布设置目标强机动的检测门限,根据目标的机动水平联合调整模型的机动频率、最大机动加速度以及滤波器增益,在保持"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度的前提下,增强了系统对突发强机动目标的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法扩大了跟踪机动目标的动态范围,提高了跟踪性能。

关键词：状态估计当前统计模型统计距离自适应跟踪滤波增益

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机动加速度辅助的航姿系统扩展卡尔曼滤波

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系统工程与电子技术 2009年第3期31卷 625-628,637页

作者：郭鹏飞任章邱海韬杨云春北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083 中国航天科工信息技术研究院北京100037 北京耐威时代科技有限公司北京100029

低精度航姿系统一般采用基于重力场和地磁场矢量观测的6态扩展卡尔曼滤波,载体长时间机动时,模型存在较大误差,无法保持稳定的姿态精度。将载体机动加速度描述为当前统计模型,提出了一种机动加速度辅助的9态扩展卡尔曼滤波,其状态变量... 详细信息

低精度航姿系统一般采用基于重力场和地磁场矢量观测的6态扩展卡尔曼滤波,载体长时间机动时,模型存在较大误差,无法保持稳定的姿态精度。将载体机动加速度描述为当前统计模型,提出了一种机动加速度辅助的9态扩展卡尔曼滤波,其状态变量包括三个姿态角误差、三轴陀螺零偏误差和三轴载体加速度误差,观测量为三轴加速度误差和三轴地磁场误差。实验表明,将航姿系统固定在转台上产生0.6 g的向心加速度时,9态扩展卡尔曼滤波在对机动加速度进行稳定估计的同时,姿态精度保持在1度以内。

关键词：机动加速度扩展卡尔曼滤波当前统计模型重力场地磁场

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基于SNVA的机动目标状态估计

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弹道学报 2015年第1期27卷 53-58页

作者：乔雪白亚腾中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221116

利用位置预测估计值与位置滤波估计值之间的偏差进行加速度方差自适应调节,提出一种基于状态噪声方差自适应(SNVA)的机动目标状态估计方法。采用SNVA对目标加速度噪声方差进行自适应调整,实现了对当前统计模型的改进;利用扩展卡尔曼滤... 详细信息

利用位置预测估计值与位置滤波估计值之间的偏差进行加速度方差自适应调节,提出一种基于状态噪声方差自适应(SNVA)的机动目标状态估计方法。采用SNVA对目标加速度噪声方差进行自适应调整,实现了对当前统计模型的改进;利用扩展卡尔曼滤波算法对目标状态进行估计。仿真结果表明,基于SNVA的扩展卡尔曼滤波算法对机动目标速度估计的绝对误差小于0.1m/s,加速度估计的绝对误差小于0.1m/s2,能够对机动目标的状态进行准确的估计。

关键词：机动目标当前统计模型扩展卡尔曼滤波状态估计

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高速高机动目标多速率交互多模快速跟踪算法

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光电工程 2009年第5期36卷 22-27页

作者：汪大宝刘上乾张峰卢泉西安电子科技大学技术物理学院西安710071

高速高机动目标的被动定位跟踪在理论上和实践上均有较高的技术难度,传统的定位算法难以同时满足定位精度和实时性的要求。本文以交互式多模型算法(IMM)为框架,根据多速率跟踪(MRT)的思想,实现了模式空间与测量空间的多速率混合滤波,并... 详细信息

高速高机动目标的被动定位跟踪在理论上和实践上均有较高的技术难度,传统的定位算法难以同时满足定位精度和实时性的要求。本文以交互式多模型算法(IMM)为框架,根据多速率跟踪(MRT)的思想,实现了模式空间与测量空间的多速率混合滤波,并给出了多速率常高通(CH)和常高高通(CH2)模型的统一表示形式。同时,引入自适应"当前"统计模型对高度机动的运动模型进行刻画,在此基础上,根据各模型假定的机动性,多模型综合选配了粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法,从而建立了高速高机动目标的多速率交互式多模型跟踪算法。实验结果表明,与传统的跟踪算法相比,本文算法定位精度高,误差小于4%斜距;运算复杂度低,具有高于25Hz的速率更新目标状态的能力。

关键词：机动目标跟踪多速率模型交互式多模型当前统计模型

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基于机动检测的参数自适应跟踪算法

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信号处理 2022年第2期38卷 367-374页

作者：张娜王锐蔡炯北京理工大学信息与电子学院北京100081

在机动目标跟踪中,传统当前统计模型卡尔曼滤波算法对弱/无机动目标跟踪精度不高,对突发机动跟踪精度显著下降,且跟踪性能受限于先验参数。针对上述问题,本文提出一种基于机动检测的参数自适应机动目标跟踪算法,算法利用新息的概率分布... 详细信息

在机动目标跟踪中,传统当前统计模型卡尔曼滤波算法对弱/无机动目标跟踪精度不高,对突发机动跟踪精度显著下降,且跟踪性能受限于先验参数。针对上述问题,本文提出一种基于机动检测的参数自适应机动目标跟踪算法,算法利用新息的概率分布特性构建双阈值检测门限,依据检测结果进行参数自适应调整。首先,利用加速度预测误差方差信息,自适应调整机动频率、加速度方差,克服模型参数需先验设置的问题,同时提高算法对弱机动目标跟踪精度;其次,在检测到机动后引入渐消因子,使渐消因子的引入时机更合理,增强算法对机动的响应能力。两种典型机动场景下的仿真结果表明,与基于固定参数的当前统计模型的卡尔曼滤波算法相比,本文所提方法能够较好地适应加速度阶跃机动和转弯机动。

关键词：当前统计模型自适应参数机动检测目标跟踪

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快速交互式多模型算法的导航定位解算

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测绘科学 2017年第6期42卷 196-201页

作者：易清明谢锦华石敏暨南大学信息科学技术学院广州510632

针对卫星导航定位中单模型在急速转弯条件下出现较大偏差和交互式多模型系统运算量大的问题,该文提出了一种快速的交互式多模型算法。该算法先对CS模型进行改进,然后利用CV模型和改进的CS模型构成多模型系统,结合修正的滤波发散判据与... 详细信息

针对卫星导航定位中单模型在急速转弯条件下出现较大偏差和交互式多模型系统运算量大的问题,该文提出了一种快速的交互式多模型算法。该算法先对CS模型进行改进,然后利用CV模型和改进的CS模型构成多模型系统,结合修正的滤波发散判据与次优的极大后验估计,根据载体实际的运动状态自行调整扩展卡尔曼滤波采用的运动模型,从而弥补了单模型描述复杂运动的不足。实验结果表明:与单模型相比,该方法有效解决了急速转弯误差大的问题;与标准交互式多模型相比,该方法对位置的估计精度提高了39.4%,而运算时间却缩短了47.4%。

关键词：定位解算交互式多模型当前统计模型扩展卡尔曼滤波 Kalman 极大后验估计

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基于MCS-SCKF的超宽带室内定位算法

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测绘通报 2022年第12期 91-96页

作者：张梅吕乐陈万利冯涛安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000

针对传统超宽带(UWB)室内定位中非线性跟踪问题,基于当前统计(CS)模型和容积卡尔曼滤波(CKF),本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解(SVD)代替标准CKF算法中的Cholesky分解,提高了算法的稳定性,构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波... 详细信息

针对传统超宽带(UWB)室内定位中非线性跟踪问题,基于当前统计(CS)模型和容积卡尔曼滤波(CKF),本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解(SVD)代替标准CKF算法中的Cholesky分解,提高了算法的稳定性,构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波器(SCKF)。首先在CS模型的基础上改进了先验参数的函数形式,得到改进的CS模型(MCS),实现模型参数的自适应调整;然后将MCS模型引入SCKF滤波器,实现滤波算法的自适应调整;最后利用MCS-SCKF算法对UWB定位系统模型进行解算,从而得到移动目标位置。仿真和试验结果表明,该算法优于CS模型-卡尔曼滤波算法(CS-KF)和CS模型-SCKF算法(CS-SCKF),提高了UWB室内定位的定位精度。

关键词： UWB 室内定位容积卡尔曼滤波当前统计模型奇异值分解

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一种基于强机动的目标跟踪改进算法

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航天控制 2015年第2期33卷 22-25,31页

作者：章俊伟中北大学电子测试技术国家重点实验室太原030051

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互... 详细信息

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。

关键词：无迹卡尔曼滤波机动目标跟踪交互式多模型当前统计模型

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基于模糊自适应IMM算法的机动目标跟踪方法

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船舶工程 2007年第3期29卷 1-4页

作者：戴晓强刘维亭朱志宇江苏科技大学电子信息学院镇江212003

提出了一种模糊自适应IMM算法(FAIMM)自适应地设计IMM算法中的模型集.该方法根据加速度估计值,通过模糊推理获得所使用模型的后验概率,自适应地摒弃概率较小的模型,从而减少了模型数目,降低了算法的计算量.仿真结果表明,应用FAIMM算法... 详细信息

提出了一种模糊自适应IMM算法(FAIMM)自适应地设计IMM算法中的模型集.该方法根据加速度估计值,通过模糊推理获得所使用模型的后验概率,自适应地摒弃概率较小的模型,从而减少了模型数目,降低了算法的计算量.仿真结果表明,应用FAIMM算法跟踪目标,跟踪的精度、平稳性以及算法的收敛速度等都得到了改善.

关键词：人工智能 IMM算法自适应滤波模糊当前统计模型

来源：评论

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