一种马尔可夫矩阵自适应的IMM-CKF算法

• 作者: 刘国情 王力宝 袁俊泉 陈阿磊 马晓岩
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: IMM算法 容积卡尔曼滤波 Markov概率转移矩阵 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 241-246
• 页数: 6页
• 分类号: TN953|TN957
• 字数: 4754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2017.03.003

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王力宝		21	45	4.0	5.0
2	袁俊泉		29	69	5.0	6.0
3	马晓岩		47	235	9.0	13.0
4	陈阿磊		14	24	3.0	4.0
5	刘国情		4	6	2.0	2.0