基于量测迭代更新集合卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法
胡振涛1
张勇2
刘先省3
1.河南大学图像处理与模式识别研究所,河南开封475004;河南大学计算机与信息工程学院,河南开封4750042.河南大学图像处理与模式识别研究所,河南开封475004;河南大学财务处,河南开封4750043.河南大学计算机与信息工程学院,河南开封,475004
摘要：在机动目标跟踪中,用于模型辨识和状态估计的非线性滤波器的合理选择和优化是提升滤波精度的关键.融合量测迭代更新集合卡尔曼滤波和交互式多模型(interacting multiple models,IMM)方法,本文提出了基于量测迭代更新集合卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法.通过迭代更新思想的引入构建了一种量测迭代更新下集合卡尔曼滤波的实现结构,并将其作为IMM的模型滤波器实现对于目标运动模式和状态的辨识与估计.针对算法结合过程中滤波精度和计算量的平衡,设计了用于输入交互环节的状态估计样本,同时简化输入交互环节和输出交互环节中滤波误差协方差矩阵的交互过程.理论分析和仿真结果验证了算法的可行性和有效性.
关键词：机动目标跟踪非线性滤波集合卡尔曼滤波交互式多模型
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61300214)河南省高等学校科技创新团队支持计划(13IRTSTHN021)河南省基础与前沿技术研究计划(132300410148)河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A413066)中国博士后科学基金(No.2014M551999)中国博士后科学基金(2013029)河南大学教学改革重点资助项目(HDXJJG2013-07)河南大学优秀青年培育基金(0000A40366)河南省社会科学基金规划项目(2011FZH005)河南省青年骨干教师项目(2013GGJS-026)
论文发表日期：2014-11-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1517-1523 )
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