多步历史估计信息反馈多模型融合方法
申屠晗1
薛安克1
骆吉安2
1.杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室,浙江杭州,3100182.杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室,浙江杭州310018;七一五研究所声纳技术国防科技重点实验室,浙江杭州310012
摘要：针对强机动和大观测误差下的目标跟踪问题,传统低阶多模型融合方法存在估计精度较低、鲁棒性较差的缺点;高阶多模型融合方法面临计算量增大和保证实时性之间的矛盾,为此本文针对一类多步稳健机动目标跟踪问题提出一种基于历史估计信息反馈的多模型融合框架,首先累积和反馈历史估计信息,然后结合当前量测计算多阶模型序列的似然函数,最后得到贝叶斯后验融合结果.同时结合粒子滤波构建了易于工程实现的粒子滤波历史反馈多模型融合算法(PF-HFMM).仿真表明,与传统粒子滤波多模型算法相比,本法显著提高了估计精度和鲁棒性.
关键词：反馈融合多模型融合历史估计信息粒子滤波
分类号：TP273(自动化技术及设备)
论文发表日期：2015-01-01
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( 11-17 )
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