河北省高等学校科学技术研究指导项目(ZH2012063)
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
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- 基于模糊推理改进的交互式多模型目标跟踪算法
- 为了提高交互式多模型算法(Interacting multiple model,IMM)的跟踪精度,提出了一种利用模糊推理对交互式多模型进行优化的方法。算法以模型概率为输入,输出值为模型系统噪声协方差的系数,通过这个系数...
- 马增强刘政柳晓云
- 关键词：IMM算法模糊推理目标跟踪
- 文献传递
- 基于模糊推理的改进的交互式多模型算法被引量：5
- 2017年
- 为了提高交互式多模型算法的跟踪精度,提出一种利用模糊推理对交互式多模型算法进行优化的方法,以模型概率为输入,输出值为模型系统噪声协方差的系数,通过该系数来调节模型系统噪声协方差以减少误差;以基于卡尔曼滤波器的交互式多模型滤波器的应用为例,分别对交互式多模型算法在模型匹配和不匹配的情况进行实验分析,并对改进前、后的交互式多模型算法进行比较。结果表明,基于模糊推理的改进的交互式多模型算法能取得更好的跟踪效果。
- 刘政马增强柳晓云闫德立
- 关键词：交互式多模型算法模糊推理蒙特卡洛仿真目标跟踪
- 基于粒子滤波的跟踪算法研究被引量：3
- 2014年
- 在非线性条件下,扩展Kalman滤波(EKF)的应用最为广泛。但是,由于它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。粒子滤波(PF)用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度,并通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。通过仿真实验将PF与EKF的性能进行了对比,并且研究了噪声协方差与粒子数对PF的影响。PF与EKF的对比实验结果表明,在强非线性条件下,PF比EKF跟踪精度更高,误差更低。
- 马增强郑雅聪邹星星
- 关键词：粒子滤波器目标跟踪重采样
