基于Bayesian-Fisher混合模型改进的交互式多模型算法

• 作者: 包守亮 程水英
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 机动目标跟踪 交互式多模型算法 当前统计模型 Bayesian-Fisher混合模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: TN713|TN95
• 语种: 中文
• DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2018.01.019

摘要

针对交互式多模型算法(interacting multiple model,IMM)存在模型集设计困难的问题,提出一种改进的IMM算法.该算法将当前统计模型(current statistical,CS)融入到Bayesian-Fisher混合模型中,实现对加速度均值的在线自适应调整,从而提高对过程噪声协方差的估计精度,减少模型失配.同时,对匀速模型(constant velocity,CV)进行改进,并将改进的CS、CV模型在IMM算法的体系下进行交互.仿真结果表明,改进的IMM算法能快速响应目标状态的变化,取得优于IMMCVCA、IMMCVCS、IMMCVCACT以及IMMCVSTMIE的跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程水英		19	486	9.0	19.0
2	包守亮		3	12	2.0	3.0