一種時變交互多模型融合目標(biāo)跟蹤方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>739 K
標(biāo)簽： 馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣 交互多模型(IMM) 似然函數(shù)
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文檔介紹：針對交互多模型(IMM)目標(biāo)跟蹤理論采用不變的馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣以及在模型概率更新中采用的是殘差模型，缺乏實(shí)時適應(yīng)性，提出了以多模型濾波結(jié)果為中心,，以貝葉斯估計理論融合多模型跟蹤結(jié)果來更新目標(biāo)狀態(tài)分布,，并根據(jù)模型似然函數(shù)更新下一時刻模型概率,以當(dāng)前濾波模型目標(biāo)狀態(tài)分布似然函數(shù)來更新模型間馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,。采用蒙特卡羅仿真與常規(guī)IMM方法進(jìn)行了對比,，對強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)和擾動靜態(tài)目標(biāo)場景進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明該方法航跡誤差精度優(yōu)于常規(guī)IMM,可以有效地對機(jī)動目標(biāo)跟蹤,。
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