新的自适应转弯模型的IMM算法研究

• 作者: 吕亚飞 崔亚奇 朱洪峰 熊伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 转弯率 交互式多模型 反向传播(BP)神经网络 特征向量
• 年，卷（期）: 2019,（17）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 252-258
• 页数: 7页
• 分类号: TN953
• 字数: 5888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0351

摘要

针对采用协同转弯模型作为模型之一的交互式多模型(IMM)目标跟踪算法中,转弯率难以实时估计且精度不高造成跟踪精度降低的问题,创新性地提出了一种新的自适应转弯模型的IMM算法.利用三种映射转弯率的方法构造轨迹特征向量,通过训练好的BP神经网络实时估计时间窗内轨迹段的平均转弯率,提高转弯率的估计精度,从而提高跟踪精度.仿真实验表明,提出的自适应转弯模型的IMM算法较之传统的自适应转弯模型的IMM算法在转弯率较大时具有更加高的跟踪精度,并且具有较高扩展性和发展前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔亚奇		20	119	7.0	10.0
2	熊伟		83	603	14.0	18.0
3	吕亚飞		7	5	2.0	2.0
4	朱洪峰		2	2	1.0	1.0