中国航空科学基金(20102076002)
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 相关作者：汤晓芳郑世友张森林刘妹琴缪礼锋更多>>
- 相关机构：中航工业雷达与电子设备研究院浙江大学更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金中央高校基本科研业务费专项资金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于RUKF-IMM的非线性系统滤波被引量：7
- 2013年
- 从交互式多模型估计(IMM)方法的特点出发,提出用IMM估计方法对有测量数据丢失的非线性系统进行估计.IMM模型集中包含两个模型:一个模型对应测量数据丢失情况,另一个对应测量数据未丢失.最终基于两个模型的估计进行融合得到估计结果,改善估计器在测量信息丢失情况下的稳定性.采用随机无迹卡尔曼滤波(RUKF)方法对每个模型分别进行滤波,消除标准无迹卡尔曼滤波(UKF)方法的系统误差.仿真结果表明:在测量信息丢失的情况下,提出的估计方法在稳定性与估计性能上都优于传统的基于单模型的非线性系统混合估计方法.
- 刘妹琴汤晓芳郑世友张森林
- 关键词：非线性系统
- 一种交互式多模型全局最近邻关联算法被引量：1
- 2013年
- 杂波环境下机动多目标数据关联是跟踪关键问题之一,而引入多模型算法之后,数据关联更为复杂。提出了一种基于当前运动模型的交互式多模全局最近邻(IMM-GNN)关联算法。先通过当前目标模型信息选定关联模型;利用高斯概率和模型修正因子作为代价函数进行评价,确定全局最大概率事件,较好地解决了关联中多模型问题。仿真实验结果表明,和标准的IMM-JPDA相比,提出的方法具有较高的关联正确率和较低的失跟率,从而提高了跟踪精度。
- 贺丰收缪礼锋
- 关键词：交互式多模型数据关联
