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文檔簡介
1、機(jī)動目標(biāo)跟蹤在各個領(lǐng)域一直是人們密切關(guān)注的重要問題之一。然而,非線性,非高斯,機(jī)動等問題給機(jī)動目標(biāo)跟蹤帶來了困難。
粒子濾波(PF)是近年來興起的一種最優(yōu)非線性濾波方法。它擺脫了解決非線性濾波問題時隨機(jī)量必須滿足高斯分布的制約,而多模型算法(MM)適用于目標(biāo)高度機(jī)動的情況。由此本文針對粒子濾波和多模型算法的特點(diǎn),從以下兩個方面進(jìn)行了研究:
(1)、多模型的模型集設(shè)計和自適應(yīng)方法的研究。
多模型估
2、計包括模型集和自適應(yīng)算法的設(shè)計。針對傳統(tǒng)模型只適用于和目標(biāo)真實模型一致的特定情況,本文提出用加速度模型集作為跟蹤一般運(yùn)動的模型集。而傳統(tǒng)的自適應(yīng)網(wǎng)格算法只用于跟蹤二維坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)中的機(jī)動目標(biāo),本文提出了一種修正的自適應(yīng)網(wǎng)格算法用于跟蹤平面上的一般機(jī)動運(yùn)動。
(2)、粒子濾波和變結(jié)構(gòu)多模型結(jié)合方法的研究。
傳統(tǒng)的方法將粒子濾波和交互式多模型相結(jié)合。針對變結(jié)構(gòu)多模型在機(jī)動目標(biāo)跟蹤的優(yōu)秀性能,本文提出將粒子濾波和變
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