| 一種時變交互多模型融合目標跟蹤方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：739 K | |
| 標簽： 馬爾可夫轉移概率矩陣 交互多模型(IMM) 似然函數(shù) | |
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| 文檔介紹：針對交互多模型(IMM)目標跟蹤理論采用不變的馬爾可夫轉移概率矩陣以及在模型概率更新中采用的是殘差模型，缺乏實時適應性，提出了以多模型濾波結果為中心，以貝葉斯估計理論融合多模型跟蹤結果來更新目標狀態(tài)分布，并根據(jù)模型似然函數(shù)更新下一時刻模型概率,以當前濾波模型目標狀態(tài)分布似然函數(shù)來更新模型間馬爾可夫轉移概率矩陣。采用蒙特卡羅仿真與常規(guī)IMM方法進行了對比，對強機動目標和擾動靜態(tài)目標場景進行了仿真，結果表明該方法航跡誤差精度優(yōu)于常規(guī)IMM,可以有效地對機動目標跟蹤。 | |
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