搜索到215篇“ IMM算法“的相关文章
- 基于改进自适应IMM算法的高速列车组合定位
- 2024年
- 针对列车高精度定位问题,该文提出基于改进自适应交互多模型(IMM)的高速列车高精度组合定位方法。首先,根据列车定位需求和各传感器特点,设计了卫星接收器、轮轴测速传感器、测速雷达以及单轴陀螺仪4种传感器的组合定位方案。然后,针对IMM融合滤波算法因先验信息不准导致固定参数设置不当的问题,引入Sage-Husa自适应滤波和转移概率矩阵(TPM)自适应更新集成为自适应IMM算法。针对多模型切换的滞后问题,利用子模型似然函数值能快速反映模型变化趋势的特点,将似然函数值设为判定标志,并引入判定窗对TPM矩阵元素进行修正,有效提升了模型的切换速度。最后,基于改进自适应IMM算法对4种传感器定位信息进行融合滤波,实现高速列车的高精度组合定位。仿真结果表明:改进后的算法相比其他自适应IMM算法提升定位精度1.6%~14.7%,并且能通过提高模型间切换速度来有效降低位置误差峰值,同时具备较好的抗噪性能。
- 王小敏雷筱张亚东
- 关键词:列车定位交互式多模型
- 基于改进ATPM-IMM算法的外辐射源雷达机动目标跟踪
- 2024年
- 针对外辐射源雷达进行机动目标跟踪时,现有的自适应交互式多模型(AIMM)算法难以达到高精确度跟踪的问题,提出一种基于改进的自适应转移概率交互式多模型(ATPM-IMM)的机动目标跟踪算法。该算法在ATPM-IMM算法的基础上增加了自适应控制窗,对转移概率矩阵进行再次修正,从而可根据目标的机动情况自适应切换机动模型,提高真实模型的匹配概率。仿真和实测数据结果表明,所提算法可有效提高外辐射源雷达进行机动目标跟踪的精确度。
- 傅雄滔易建新万显荣徐宝兄
- 关键词:机动目标跟踪外辐射源雷达交互式多模型
- 高机动目标的改进强跟踪CKF自适应IMM算法
- 2024年
- 为提升高机动目标跟踪精度,提出了一种改进的强跟踪CKF自适应交互多模型跟踪算法。在IMM算法运动模型集中引入CS-Jerk模型,增强对高机动目标的适应能力,采用奇异值分解(SVD)算法解决模型集中因模型扩维而导致CKF算法无法Cholesky分解的问题;提出了一种改进的强跟踪CKF算法,降低强跟踪CKF算法的计算量;利用模型的后验信息对IMM算法模型转移概率进行自适应调整,提高跟踪精度。仿真结果表明,基于所提算法目标的位置均方根误差均值和速度均方根误差均值较IMM-CKF算法分别降低了22.50%和16.58%,有效提高了目标跟踪精度。
- 成怡刘铭阳徐国伟
- 关键词:目标跟踪SVD分解
- GEO混合推力机动目标跟踪IMM算法被引量:3
- 2023年
- 针对交互多模型(IMM)算法求解地球静止轨道(GEO)卫星混合推力机动目标跟踪问题时模型匹配难、模型转移概率近似平均和响应速度慢的问题,从交互模型集构建和模型转移概率自适应设计两个方面出发提出一种改进IMM算法。该方法通过考虑无机动、脉冲机动和有限推力机动三种模式,构建了覆盖目标机动状态的交互模型集,提高了模型与机动目标实际运行状态的匹配度;采用一种基于加速度估计自适应修正的模型交互概率修正方法,提升了算法对目标机动状态的响应速度和跟踪精度。仿真结果表明,所提算法是解决混合推力模式下的GEO机动目标跟踪问题的有效手段,在收敛速度和收敛精度等方面与传统方法相比有较大提高。
- 王常虹张大力夏红伟马广程
- 关键词:地球静止轨道卫星机动目标跟踪
- VICKF-IMM算法在机动目标跟踪中的应用
- 2023年
- 针对智能体移动方式复杂,对其进行观测的传感器测量的信息存在噪声以及目标运动轨迹发生突然的改变会导致目标观测失真甚至错误的问题,提出了一种变积容积卡尔曼滤波交互多模型算法(VICKF-IMM)。该算法将容积卡尔曼滤波与交互多模型算法相结合,并对容积卡尔曼滤波(CKF)中球面积分进行变积分转换处理。优化了其积分求解的方式,提高了整体的稳定性。Monte-Carlo仿真分析,与CKF-IMM和UKF-IMM算法相比,该算法的跟踪精度有明显的提高,并在目标运动发生突变时有更高的稳定性。
- 王帅祥
- 关键词:机动目标跟踪
- 基于IMM算法的多AUV协同定位水声传播延迟处理方法
- 2023年
- 针对主从式自主水下航行器(AUV)协同定位系统存在的水声探测与通信的延迟问题,提出一种基于交互式多模型(IMM)算法的时间延迟处理方法。首先建立多AUV系统的协同定位计算模型,针对系统非线性运动方程与非线性量测,分析扩展卡尔曼滤波(EKF)协同定位结果因水声信号传播延迟产生的定位误差;其次阐述常规延迟扩展卡尔曼滤波(DEKF)在处理时间延迟环节中无法实现对机动性目标AUV运动状态的精准跟踪问题;最终设计IMM-DEKF算法,选择适当的运动模型作为子滤波器,利用新息更新模型概率,精确跟踪主AUV运动状态,降低从AUV滤波器中对主AUV状态值的估计误差,实现整体协同系统定位精度的提高。仿真结果验证了所提算法在常规EKF的基础上有效提高了从AUV滤波器对主AUV航迹预测精度,使得协同定位系统的整体定位精度得到提升。
- 陈世杰刘锡祥黄永江章彩霞陶育杰童金武
- 关键词:自主水下航行器交互多模型扩展卡尔曼滤波
- 高机动目标跟踪ATPM-IMM算法被引量:5
- 2022年
- 在高机动目标跟踪中,针对标准交互式多模型算法使用固定的转移概率矩阵导致跟踪精度下降的问题,提出了一种转移概率矩阵具备自适应更新的高机动目标跟踪ATPM-IMM算法。所提算法对模型后验概率和转移概率矩阵的先验信息要求不高,既适用于高机动目标跟踪,也适用于弱机动目标跟踪。仿真结果表明,所提算法的滤波精度比现有算法提升了约11%。
- 曾浩母王强杨顺平
- 关键词:机动目标跟踪交互式多模型算法贝叶斯定理
- 基于改进IMM算法和神经网络的4D航迹预测方法研究
- 随着国民经济的高速发展,航空运输业在社会经济中的地位得到了进一步的提升。然而,航空运输业的发展导致空中交通流量快速增加,产生了空中交通拥堵、管制员工作负荷增大等问题,也不可避免的增加了空中交通管制(Air Traffic...
- 刘百超
- 关键词:卡尔曼滤波交互式多模型
- 空间机动目标跟踪的改进自适应IMM算法被引量:4
- 2021年
- 针对使用模型似然函数比对传统交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法模型转移概率实时修正存在奇异的问题,基于所提修正函数给出一种改进自适应IMM算法。首先,将白噪声模型与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法结合,设计了非机动模型EKF1及机动模型EKF2作为IMM算法模型集。其次,预报模型采用适应椭圆参考轨道的非线性相对轨道动力学方程以提高模型预报精度。最后,分析了速率量测信息对减小机动目标跟踪峰值误差的作用。仿真结果表明,改进的模型转移概率自适应IMM-EKF算法跟踪精度明显提高,且优于比较的现有方法;引入速率量测信息后,最大峰值误差及估计精度得到了改善。
- 尹聚祺杨震罗亚中周剑勇
- 关键词:机动目标跟踪交互多模型
- 修正的马尔科夫转移矩阵自适应IMM算法被引量:5
- 2021年
- 机动目标跟踪算法中,交互式多模型(IMM)算法是一种相当有效的方法。但该算法中存在Markov矩阵据先验知识给定且不变的问题。针对此问题,提出一种Markov矩阵自适应的IMM算法。该算法利用后验信息实时修正Markov矩阵,改善了位置和速度的滤波结果,使IMM算法的模型概率变化更加符合目标真实运动。经仿真验证,提出的算法具有更好的跟踪性能。
- 李昊润卜凡康周剑雄
- 关键词:机动目标跟踪
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- 罗景青
- 作品数:253被引量:862H指数:13
- 供职机构:解放军电子工程学院
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- 戴晓强
- 作品数:207被引量:162H指数:6
- 供职机构:江苏科技大学
- 研究主题:水下机器人 船舶 控制系统 自主水下机器人 多电机
- 王杰贵
- 作品数:91被引量:541H指数:13
- 供职机构:解放军电子工程学院
- 研究主题:信息融合 无源跟踪 雷达干扰 数据关联 雷达
- 朱志宇
- 作品数:516被引量:923H指数:14
- 供职机构:江苏科技大学
- 研究主题:船舶 船舶电力系统 粒子滤波 AUV 粒子滤波算法
- 刘维亭
- 作品数:327被引量:823H指数:13
- 供职机构:江苏科技大学
- 研究主题:永磁同步电机 船舶 舰船电力系统 无刷直流电机 舰船