基于HMM机动目标跟踪算法研究

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在交互多模IMM的基础上,利用时变马尔可夫链切换系数对模型进行切换,实现对未知状态转移概率的自适应调节,提高了对机动目标的跟踪精度.仿真结果表明,改进后的IMM算法比IMM算法的跟踪精度更高,具有全面自适应跟踪能力. Based on the interactive multimode IMM, the model is switched by using the time-varying Markov chain switching coefficient to realize the adaptive adjustment of the unknown state transition probability and improve the tracking accuracy of the maneuvering target. The simulation results show that the improved IMM algorithm has higher tracking accuracy than IMM algorithm and has full adaptive tracking ability.
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