【摘 要】
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针对基于传统集合卡尔曼滤波(Enkf)算法的非线性机动目标跟踪精度低、滤波发散等问题,提出一种基于交互式多模型的集合容积卡尔曼滤波(IMM-EnCKF)跟踪算法。采用集合预报的思
【机 构】
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上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室; 空空导弹研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金重大科研仪器研制项目,61627810,负责人:郭雷;国家自然科学基金:61374160含约束信息的局域强耦合复杂系统滤波方法研究,负责人:蔡云泽
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针对基于传统集合卡尔曼滤波(Enkf)算法的非线性机动目标跟踪精度低、滤波发散等问题,提出一种基于交互式多模型的集合容积卡尔曼滤波(IMM-EnCKF)跟踪算法。采用集合预报的思想,对每个初始集合进行容积采样,通过三阶球面-相径容积规则近似状态后验均值和方差,构造集合容积卡尔曼滤波器;再将该滤波器用于交互式多模型框架。仿真结果表明,在非线性机动目标跟踪问题中,该算法比集合卡尔曼滤波算法的滤波精度更高,且在目标发生机动时,能以更短的时间跟踪上目标。验证了该算法的可行性和有效性。
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