多步历史估计信息反馈多模型融合方法

• 作者: 申屠晗 薛安克 骆吉安
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 反馈融合 多模型融合 历史估计信息 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 11-17
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2015.40019

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申屠晗	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	12	41	4.0	6.0
2	薛安克	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	104	687	13.0	20.0
3	骆吉安	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	9	19	2.0	4.0