基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法

查看全文 作　　者：[1]胡振涛;[1]张谨;[1]郭振

机构地区：[1]河南大学图像处理与模式识别研究所,河南开封475004

出　　处：《控制与决策》索引2016年第31卷第12期,共7页

基　　金：国家自然科学基金项目(61300214);中国博士后科学基金项目(2014M551999);河南省高校科技创新团队支持计划项目(13IRTSTHN021) 摘　　要：针对非线性高斯场景下目标数目未知或随时间变化的机动多目标跟踪问题,提出一种基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法.首先,在高斯混合概率假设密度滤波框架下,结合不敏卡尔曼滤波中状态预测和量测更新的实现机理,构建一种不敏卡尔曼概率假设密度滤波器;然后,通过引入交互式多模型方法中状态模型软判决机制,实现对目标机动过程中运动模式不确定的处理;最后,通过理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性. 关键词：机动多目标跟踪概率假设密度滤波交互式多模型不敏卡尔曼滤波

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