【摘 要】
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针对Kalman滤波存在模型参数不精确时导致的跟踪精度差、滤波发散等问题,引入一种具有Markov转移概率的结构自适应算法——IMM滤波算法,该算法支持多个模型并行工作,通过模型
【机 构】
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海军蚌埠士官学校,海军指挥学院浦口分院
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针对Kalman滤波存在模型参数不精确时导致的跟踪精度差、滤波发散等问题,引入一种具有Markov转移概率的结构自适应算法——IMM滤波算法,该算法支持多个模型并行工作,通过模型概率的变化自适应调整模型,可根据不同应用环境在滤波模块选择各种线性和非线性滤波算法。Monte Carlo仿真结果表明IMM滤波算法计算量适中,滤波精度较高,跟踪性能良好,显示出较好的鲁棒性和跟踪的稳定性。
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