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基于交互式多模型粒子滤波的状态估计方法

     

摘要

为了提高目标跟踪中状态估计环节的性能,基于交互式多模型粒子滤波的状态估计方法,采用交互式多模型(IMM)描述目标的运动过程,利用粒子滤波算法进行目标状态估计.方法避免了单一运动模型所带来的估计误差,同时克服了卡尔曼跟踪滤波算法的局限性,有效的提升了状态估计精确度.仿真实验证明了该方法在缺乏关于先验知识的情况下,对于不同的运动形式,均取得了较好的自适应性与鲁棒性.

著录项

  • 来源
    《弹箭与制导学报》|2011年第6期|176-178|共3页
  • 作者

    肖阳辉; 史泽林; 赵永廷;

  • 作者单位

    中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016;

    中国科学院研究生院,北京 100049;

    中国科学院光电信息处理重点实验室,沈阳 110016;

    辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室,沈阳 110016;

    中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016;

    中国科学院光电信息处理重点实验室,沈阳 110016;

    辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室,沈阳 110016;

    中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016;

    中国科学院研究生院,北京 100049;

    中国科学院光电信息处理重点实验室,沈阳 110016;

    辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室,沈阳 110016;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 数据、图像处理及录取;
  • 关键词

    状态估计; 粒子滤波; IMM;

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