基于AIMM-SRCKF的机动目标跟踪算法

• 作者: 盛涛 夏海宝 肖冰松
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 关键词: 机动目标跟踪 交互式多模型 Markov转移概率 平方根容积卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文|PAPERS
• 页码范围: 159-164
• 页数: 6页
• 分类号: TN953
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B2003199

摘要

为了解决交互式多模型(interacting multiple model,IMM)算法在目标机动时模型切换速度迟缓的问题,给出了一种Markov概率转移矩阵在线修正的自适应IMM(adaptive IMM,AIMM)算法,利用IMM子模型中连续两个时刻之间的概率差来调整Markov概率转移矩阵,以提高子模型的切换速度和分配的合理性,同时提高了IMM算法的跟踪精度.其次,将平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到AIMM算法中,以解决在迭代滤波过程中协方差矩阵出现的非正定的问题,改善了数值稳定性,提出一种适用于机动目标跟踪的AIMM-SRCKF算法,仿真实验结果表明,该算法能提高匹配模型概率,缩短模型切换时间.