【摘 要】
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针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法（IMM-JPDAF）在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交
【机 构】
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东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏科技大学电子信息学院,南京邮电大学自动化学院
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针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法（IMM-JPDAF）在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交互式多模型联合概率数据关联（IMM-JPDA）与粒子滤波相结合,在交互式多模型联合概率数据关联的框架下,各模型采用粒子滤波算法处理非线性非高斯问题,避免了噪声的高斯假设和非线性部分的线性化误差。仿真结果表明,IMM-JPDA-PF算法的跟踪性能明显优于IMM-JPDAF算法,能够对杂波环境中的多机动目标进行有效跟踪。
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