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基于PTHMM的IMM算法研究

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在IMM的改进算法中,AMP-IFIMM算法通过修正马尔可夫转移矩阵参数解决IMM算法中模型切换概率滞后问题,但该算法未能有效提高跟踪精度且只适用于两模型.本文引入隐马尔可夫模型,用机动状态的信息修正模型转移概率,提出基于PTHMM方法的IMM改进算法;其中采用卡方检测将机动指标作为可观测状态,先验马尔可夫概率转移参数作为隐藏状态,建立隐马尔可夫模型,通过维特比算法求解模型转移概率权值,从而修正原始IMM算法的概率转移矩阵.该方法在获得模型转移概率先验信息基础上,提高模型切换速度且适用于多个模型;有效地降低了强机动因素对目标跟踪精度的影响.通过机动目标的跟踪实验,表明在目标强机动情况下,该算法比原始IMM算法具有更精确的模型跟踪概率和更快的切换速度.

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来源
《第六届中国信息融合大会》|2014年|82-87|共6页
会议地点南京
作者
Yang Yang; 杨洋; Cheng Hua; 程华; Lin Jiajun; 林家骏;
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作者单位

中国航空学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类雷达跟踪系统;
关键词
机动目标; 交互多模型算法; 马尔可夫概率转移矩阵; 跟踪精度;

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