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Modeling of UAV path planning based on IMM under POMDP framework

机译：在POMDP框架下基于IMM的无人机路径规划建模

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In order to enhance the capability of tracking targets autonomously of unmanned aerial vehicle (UAV), the partially observable Markov decision process (POMDP) model for UAV path planning is established based on the POMDP framework. The elements of the POMDP model are analyzed and described. The state transfer law in the model can be described by the method of interactive multiple model (IMM) due to the diversity of the target motion law, which is used to switch the motion model to accommodate target maneuvers, and hence improving the tracking accuracy. The simulation results show that the model can achieve efficient planning for the UAV route, and effective tracking for the target. Furthermore, the path planned by this model is more reasonable and efficient than that by using the single state transition law.
机译：为了提高无人机自动跟踪目标的能力，基于POMDP框架，建立了部分可观察的马尔可夫决策过程（POMDP）模型进行无人机路径规划。分析和描述了POMDP模型的元素。由于目标运动定律的多样性，可以通过交互式多模型（IMM）的方法来描述模型中的状态转移定律，该方法用于切换运动模型以适应目标机动，从而提高了跟踪精度。仿真结果表明，该模型可以实现对无人机航路的有效规划，并对目标进行有效跟踪。此外，与使用单一状态转移定律相比，此模型规划的路径更合理，更有效。

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