原文服务方: 水下无人系统学报       
摘要:
为了解决水下机动目标跟踪的实时性和可靠性问题,在交互式多模型(IMM)的框架下对水下机动目标跟踪进行了分析,建立了目标运动方程和观测方程.交互式多模型滤波算法的选择直接影响到跟踪的精度,在跟踪滤波方面,针对交互式多模型滤波过程中观测方程非线性对滤波性能的影响,分别将扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)2种滤波算法与交互式多模型算法相结合.仿真结果表明,交互式多模型算法与UKF算法结合的滤波精度更高,能够更有效、可靠地达到跟踪机动目标的目的.
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水下机动目标
双观测站
扩展卡尔曼滤波(EKF)
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交互式多模型(IMM)
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交互式多模型
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解命中问题
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于交互式多模型的水下机动目标跟踪
来源期刊 水下无人系统学报 学科
关键词 水下机动目标 交互式多模型(IMM) 扩展卡尔曼滤波(EKF) 无迹卡尔曼滤波(UKF)
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 探测、制导与对抗
研究方向 页码范围 196-201
页数 6页 分类号 TJ630.34|TB566
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李亚安 西北工业大学航海学院 104 756 14.0 21.0
2 陈晓 西北工业大学航海学院 38 209 9.0 11.0
3 高文娟 西北工业大学航海学院 6 72 3.0 6.0
4 陈志光 西北工业大学航海学院 2 27 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
水下机动目标
交互式多模型(IMM)
扩展卡尔曼滤波(EKF)
无迹卡尔曼滤波(UKF)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水下无人系统学报
双月刊
1673-1948
61-1509/TJ
大16开
1993-01-01
chi
出版文献量(篇)
1591
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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