自适应转移概率的IMM-FPF算法

• 作者: 秦岭
• 来源期刊: 武汉轻工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 交互式多模型 Markov转移概率 反馈粒子滤波
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 39-46
• 页数: 8页
• 分类号: TN713
• 字数: 5766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-7386.2018.05.008

摘要

结合反馈粒子滤波(Feedback Particle Filter,FPF)和交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)滤波算法,提出了一种自适应转移概率的机动目标跟踪IMM-FPF算法.该算法利用当前量测信息,实时更新Markov转移概率矩阵,有效的克服了传统的IMM算法中转移概率先验已知的限定,改善了模型跟踪精度和稳定性;同时将FPF算法的实现应用于线性离散系统,然后对各个模型随机采样相同数目的粒子,经过输入交互、反馈粒子滤波后,再进行估计融合.由于在滤波过程中不需要对粒子进行重采样和分类,因此在保证算法跟踪精度的同时,减小了计算量,提高了算法的实时性.仿真结果表明,该算法的实时性及其跟踪性能均优于交互式多模型粒子滤波(IMM-PF)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	秦岭	武汉轻工大学电气与电子工程学院	5	13	2.0	3.0