基于机动检测的自适应IMM目标跟踪算法

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针对机动目标跟踪中,单一模型无法描述目标复杂时变的运动过程,提出了一种基于机动检测的自适应交互式多模型(IMM)算法。通过匀速运动模型和基于机动检测的自适应参数Singer模型的组合,不仅能够根据目标的机动状态,实时地调整模型概率,选择与目标运动相匹配的模型,还能够根据目标机动强弱来调整Singer模型的参数。仿真结果表明,相比于单个自适应参数Singer模型跟踪算法和固定参数的交互式多模型算法,基于机动检测的自适应交互式多模型算法有效地提高了机动目标的跟踪精度,实现了机动目标的稳定跟踪。
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