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【24h】

Minimal submodel-set algorithm for maneuvering target tracking

机译：用于机动目标跟踪的最小子模型集合算法

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The variable structure multiple model (VSMM) approach to the maneuvering target tracking problem is considered. A new VSMM design, the minimal submodel-set switching (MSMSS) algorithm for tracking a maneuvering target is presented. The MSMSS algorithm adaptively determines the minimal set of models from the total model set and uses this to perform multiple models (MM) estimation. In addition, an iterative MSMSS algorithm with improved maneuver detection and termination properties is developed. Simulations results demonstrate that, compared with a standard interacting MM (IMM), the proposed algorithms require significantly lower computation while maintaining similar tracking performance. Alternatively, for a computational load similar to IMM, the new algorithms display significantly improved performance.
机译：考虑了变量结构多种模型（VSMM）方法进行机动目标跟踪问题。提出了一种新的VSMM设计，呈现了用于跟踪机动目标的最小子模型组件开关（MSMSS）算法。 MSMSS算法自适应地确定来自总模型集的最小模型集，并使用它来执行多个模型（MM）估计。另外，开发了一种具有改进的机动检测和终止属性的迭代MSMSS算法。仿真结果表明，与标准相互作用MM（IMM）相比，所提出的算法需要显着降低计算，同时保持类似的跟踪性能。或者，对于类似于IMM的计算负载，新算法显示出显着提高的性能。

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