自适应转移概率交互式多模型跟踪算法

• 作者: 包守亮 程水英 许登荣
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 交互式多模型算法 Markov转移概率 修正的输入估计法 强跟踪
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2113-2120
• 页数: 8页
• 分类号: TN95
• 字数: 7575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.09.009

摘要

针对标准的交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,IMM)存在模型集设计困难和采用固定转移概率矩阵导致模型切换缓慢、跟踪精度下降的不足,提出一种自适应转移概率IMM算法.首先,提出了一种新的模型集设计方法,将强跟踪修正输入估计(Strong Tracking Modified Input Estimation,STMIE)模型和匀速运动(Constant Ve-locity,Cv)模型作为IMM算法的模型集,利用STMIE算法对高机动目标的跟踪能力以及CV模型对非机动目标跟踪的高精度,实现对目标的全面自适应跟踪.其次,提出一种依据模型似然函数值对Markov转移概率进行实时修正的方法,增强匹配模型的作用,削弱不匹配模型的影响.仿真结果表明,依据模型似然函数修正转移概率的方法使IMM算法的模型切换速度和跟踪精度都得到提高,提出的IMM-STMIECV算法的跟踪精度高于IMM-CVCA、IMM-CVCACT以及IMM-CVCS算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包守亮	国防科技大学电子对抗学院	6	17	2.0	4.0
2	程水英	国防科技大学电子对抗学院	6	17	2.0	4.0
3	许登荣	国防科技大学电子对抗学院	4	14	2.0	3.0