【摘 要】
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针对目标运动状态改变会导致目标跟踪算法精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于交互式多模型(IMM)的目标跟踪算法。首先,IMM改进算法融合了非机动模型和Singer模型,Singer
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,河南理工大学教务处
【基金项目】
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河南理工大学博士基金资助项目(660907023),河南省高校重点研究基金资助项目(13200013)。
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针对目标运动状态改变会导致目标跟踪算法精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于交互式多模型(IMM)的目标跟踪算法。首先,IMM改进算法融合了非机动模型和Singer模型,Singer模型通过改变机动频率和加速度方差可以较好地适应强机动目标。其次,针对初始定位数据精度低的问题,采用到达时间差(TDOA)算法对定位数据进行初步估计,TDOA算法在视距环境下具有较高精度和较低的计算复杂度。实验结果表明:相比于传统IMM滤波算法,改进后的IMM算法能有效提高定位精度,实现了对目标的稳定跟踪。
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