检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:高文娟[1] 李亚安[1] 陈晓[1] 陈志光[1]
出 处:《鱼雷技术》2015年第3期196-201,共6页Torpedo Technology
基 金:国家自然科学基金(51409214)
摘 要:为了解决水下机动目标跟踪的实时性和可靠性问题,在交互式多模型(IMM)的框架下对水下机动目标跟踪进行了分析,建立了目标运动方程和观测方程。交互式多模型滤波算法的选择直接影响到跟踪的精度,在跟踪滤波方面,针对交互式多模型滤波过程中观测方程非线性对滤波性能的影响,分别将扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)2种滤波算法与交互式多模型算法相结合。仿真结果表明,交互式多模型算法与UKF算法结合的滤波精度更高,能够更有效、可靠地达到跟踪机动目标的目的。For improving the real-time property and reliability of underwater maneuver target tracking, the interacting multiple model(IMM) algorithm is applied to underwater maneuver target tracking. Based on the IMM algorithm, a target maneuvering model and a measurement model are established. Because the tracking accuracy depends on filtering method, the extended Kalman filter(EKF) and the unscented Kalman filter(UKF) are combined with the IMM algorithm, respectively. Simulation shows that the IMM algorithm combined with UKF can achieve higher filtering accuracy, hence can track maneuver target more effectively and reliably.
关 键 词:水下机动目标 交互式多模型(IMM) 扩展卡尔曼滤波(EKF) 无迹卡尔曼滤波(UKF)
分 类 号:TJ630.34[兵器科学与技术—武器系统与运用工程] TB566[交通运输工程—水声工程]
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