检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李翠丽西安电子科技大学

学位级别：硕士

机动目标跟踪是目标跟踪领域的一个重要研究方向，具有重要的理论意义和实际应用价值。国内外许多专家学者对机动目标跟踪进行研究并取得了丰硕的成果。但由于跟踪环境和目标机动性能不断复杂化，各种应用系统对机动目标跟踪提出了日益... 详细信息

机动目标跟踪是目标跟踪领域的一个重要研究方向，具有重要的理论意义和实际应用价值。国内外许多专家学者对机动目标跟踪进行研究并取得了丰硕的成果。但由于跟踪环境和目标机动性能不断复杂化，各种应用系统对机动目标跟踪提出了日益复杂的要求。本文在前人研究成果的基础上对机动目标跟踪算法进行了深入、系统的研究，主要工作如下：\n 首先，介绍了机动目标跟踪理论在国内外的研究现状，分析了机动目标跟踪基本原理，探讨了机动目标跟踪的基本要素包括目标的常用运动模型和目标跟踪的基本滤波算法，分析了各种算法的优缺点以及适用环境，针对常出现的滤波发散问题介绍了两种滤波发散抑制方法。\n 其次，研究了输入估计算法并重点探讨了修正输入估计算法，分析比较了修正输入估计算法及其改进算法的性能；针对修正输入估计算法对强机动目标跟踪精度不高性能不理想的问题，提出一种自适应修正输入估计算法，该算法以预测新息构造判别统计量，能够根据预测新息的变化对滤波器进行相应调整，理论分析和实验结果均证明自适应修正输入估计方法不仅能够提高对强机动目标的跟踪性能而且能够加快滤波收敛速度。\n 最后，深入研究了多模型算法，概述了多模型算法的发展历程，分析了交互多模型算法的原理及性能；针对变结构多模型，研究了变结构多模型算法的实现方式以及各种模型集自适应方法。重点研究了新近提出的均匀模型集设计方法，结合均匀模型理论和模型集扩展思想构造了一种均匀-扩展模型集，实验证明均匀-扩展模型集能够覆盖更广泛的目标运动模式，比较适用于跟踪运动模式复杂的机动目标。

关键词：机动目标跟踪算法自适应系统工作原理技术参数滤波器

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基于EM算法的杂波环境下机动目标跟踪研究

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西安电子科技大学学报 2003年第4期30卷 514-518页

作者：乔向东王宝树李涛华冠文西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

提出了一种新的基于EM方法的杂波环境下实时机动目标跟踪算法,算法与交互多模概率数据关联算法结构近似,模型后验概率与关联概率由HMM滤波计算得到.仿真结果表明,所提算法跟踪精度与传统交互多模概率数据关联算法性能相当,该算法是有效的.

关键词： EM算法机动目标跟踪算法交互多模概率数据关联算法 HMM滤波隐马尔可夫模型

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改进的交互多模型粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用

改进的交互多模型粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用

引用

作者：焦迎雪太原理工大学

学位级别：硕士

目标跟踪是研究目标运动不能被准确描述的目标运动估计的问题,它被广泛的应用于航海、航空以及安全防御等领域的跟踪、定位以及目标拦截等系统中。目标跟踪算法的主要内容包括建立能够准确地描述目标运动状态的数学模型和设计与之相匹... 详细信息

目标跟踪是研究目标运动不能被准确描述的目标运动估计的问题,它被广泛的应用于航海、航空以及安全防御等领域的跟踪、定位以及目标拦截等系统中。目标跟踪算法的主要内容包括建立能够准确地描述目标运动状态的数学模型和设计与之相匹配的能够进行精确地状态估计的滤波算法。由于现代目标跟踪问题变的越来越复杂,目标机动性越来越高,所以对于目标跟踪算法的跟踪性能的要求也越来越高。主要的建模方法包括匀速直线运动模型、匀加速直线运动模型和机动转弯模型等。其中近年来提出的交互式多模型(Interacting-Multiple Model, IMM)算法在解决机动目标跟踪问题时较为有效,IMM算法是利用假设的描述目标机动方式的多个模型来对目标进行跟踪。传统的IMM算法的子模型通常选用卡尔曼滤波器,由于卡尔曼线滤波算法要求状态空间模型为线性高斯白噪声模型。然而即使IMM的每个模型的状态后验概率密度为高斯分布,但进行交互后它的的概率密度也可能变成非高斯分布的形式,使得传统的IMM算法的应用具有一定的局限性,所以需要研究选取合适的匹配滤波算法。粒子滤波算法是一种通过蒙特卡罗模拟实现的递推次优贝叶斯估计算法,当目标处于强非线性或者高度机动性的情况下,其滤波性能相对很高,精度可近似逼进最优估计并且使用灵活、容易实现,且具有并行运算结构和实用性强的特点,所以在目标跟踪领域具有广泛的应用。本文主要对交互式多模型粒子滤波算法进行了深入的研究。通过研究目标建模方法和滤波估计理论对交互多模型粒子滤波算法的算法原理进行详细分析,然后介绍了交互多模型与粒子滤波算法相结合应用在强非线性条件下并和以往的与KF算法和EKF算法相结合的传统的交互多模型算法的滤波性能进行比较。提出传统的交互多模型粒子滤波算法存在的问题并针对提出的问题对交互多模型粒子滤波算法进行改进。具体的改进方法是通过调整目标状态方程的似然函数来调整粒子权重值,使得采样粒子更加接近状态真实值,从而使后验概率的估计更加准确得到的机动目标跟踪的估计结果更加精确,并通过MATLAB仿真实验比较各种目标跟踪方法,证明了IMMPF的优越性。

关键词：机动目标跟踪算法粒子滤波算法交互多模型算法交互式多模型粒子滤波算法

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基于当前统计模型的有向图切换IMM算法

引用

火力与指挥控制 2003年第2期28卷 52-56页

作者：许江湖嵇成新张永胜陈康海军工程大学信息与电气学院湖北武汉430033 海军大连舰艇学院辽宁大连116018

将当前统计模型和变结构多模型估计算法相结合,提出了一种新的用于跟踪机动目标的交互多模型算法,计算机仿真结果显示该算法能有效提高交互多模型估计器的费效比。

关键词：多模型算法 MM算法当前统计模型有向图切换IMM算法机动目标跟踪算法变结构MM算法自适应滤波算法 FDIMM算法 CSDSIMM算法

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IMM算法到systolic阵的映射研究

引用

火控雷达技术 2000年第1期29卷 35-39页

作者：兰海滨罗鹏飞国防科学技术大学长沙410073

ＩＭＭ算法是一种性能优良的机动目标跟踪算法。但其计算量比较大，所以实时实现比较困难，这就限制了它的应用。但ＩＭＭ算法具有非常好的并行性。适合于并行实现。而ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵是一种典型的并行处理结构。所以，本文将ＩＭ... 详细信息

ＩＭＭ算法是一种性能优良的机动目标跟踪算法。但其计算量比较大，所以实时实现比较困难，这就限制了它的应用。但ＩＭＭ算法具有非常好的并行性。适合于并行实现。而ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵是一种典型的并行处理结构。所以，本文将ＩＭＭ算法映射到ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵列结构上，从而实现了ＩＭＭ算法的并行处理，达到了实时实现的目的。分析结果表明，本文提出的方法具有加速比大、扩展性好的特点。

关键词：机动目标跟踪算法 Systolic阵 IMM算法

来源：评论

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