引用本文
  • 刘国情;袁俊泉;马晓岩;陈阿磊;王力宝. 一种马尔可夫矩阵自适应的IMM-CKF算法[J]. 雷达科学与技术, 2017, 15(3): 241-246.    [点击复制]
  • . [J]. Radar Science and Technology, 2017, 15(3): 241-246.   [点击复制]
【打印本页】 【HTML】 【下载PDF全文】 查看/发表评论 下载PDF阅读器关闭

←前一篇|后一篇→

过刊浏览    高级检索

本文已被:浏览 198次   下载 276 本文二维码信息
码上扫一扫!
一种马尔可夫矩阵自适应的IMM-CKF算法
刘国情;袁俊泉;马晓岩;陈阿磊;王力宝
0
(空军预警学院)
摘要:
为了解决标准的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)算法中Markov概率转移矩阵固定不变的问题,结合容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法,提出了一种Markov概率转移矩阵自适应的IMM-CKF算法。该算法引入了一个Markov矩阵元素的调整系数,在滤波过程中自适应调整Markov概率转移矩阵的每一个元素。新算法大幅度提高了匹配模型的概率,降低了非匹配模型的影响,同时改善了标准IMM算法的滤波效果。最后,通过蒙特卡洛仿真实验验证了自适应IMM-CKF算法的跟踪效果比IMM-CKF算法更好。
关键词:  IMM算法  容积卡尔曼滤波  Markov概率转移矩阵  目标跟踪
DOI:
基金项目:学院科研创新基金重大基础研究专项课题(No.2014ZDJC0102)
()
Abstract:
Key words: