改进的马尔可夫参数自适应IMM算法

baqiao

改进的马尔可夫参数自适应IMM算法

摘要:针对机动目标跟踪问题,首先推导了马尔可夫参数自适应IFIMM算法自适应调节模型切换矩阵的必要条件,进一步分析了马尔可夫矩阵修正IMM跟踪算法的适用局限性.通过重新定义模型误差压缩率之比,提出了一种改进的马尔可夫参数自适应IMM算法,并阐述了误差压缩率之比的特性.最后进行了仿真实验并指出了马尔可夫自适应IMM算法的适用范围.
) ?% i5 a. q0 c" H关键词:目标跟踪;交互式多模型;马尔可夫矩阵;后验信息

1引言
+ W3 \6 z/ q7 v- g目标跟踪问题广泛存在于国防军事、深空探测、港口避碰、车辆导航等军民领域1~5].交互式多模型算法( interacting multiple model , IMM)能够解决单一机动模型难以准确描述目标机动形式的问题,因此在目标跟踪问题中得到了成功的应用.
近年来,中外学者围绕提高IMM 算法跟踪精度以及稳定性,提出了许多改进算法[6~8].例如对角IMM 算法9,二阶马尔可夫链IMM 算法[10],自适应栅格IMM算法["等等.其主要改进方法包括结合各种非线性滤波器提高跟踪精度,以及通过改进算法结构提高运算效率["2等等.
) p* ?% O5 H  v0 t在IMM 算法中,各模型通过马尔可夫概率转移矩阵以及各模型更新后的概率来实现模型切换,以匹配目标的真实运动状态.但是这一方法存在着滞后性,即

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