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基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪
引用本文:左东广,韩崇昭,郑林,朱洪艳,卞树檀. 基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪[J]. 西安交通大学学报, 2003, 37(8): 824-828
作者姓名:左东广  韩崇昭  郑林  朱洪艳  卞树檀
作者单位:1. 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安
2. 第二炮兵工程学院101教研室,710025,西安
基金项目:国家重点基础研究发展规划“九七三”资助项目 (2 0 0 1CB3 0 940 4).
摘    要:为了消除机动目标多模型跟踪中人为因素对跟踪精度的影响,提出了一种新的基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪算法.该算法通过对Baum辅助函数的最大化实现隐马尔科夫模型状态转移概率的参数估计,并将估计结果用于交互式多模型算法的设计中,构造出时变马尔科夫状态转移概率的交互式多模型算法,有效地降低了人为因素对机动目标跟踪精度的影响.通过对一个机动目标的跟踪对比,说明了该算法比传统的交互式多模型算法具有更小的跟踪误差和良好的模型跟踪概率.

关 键 词:隐马尔科夫模型 转移概率 多模型 跟踪
文章编号:0253-987X(2003)08-0824-05
修稿时间:2002-11-20

Maneuvering Target Tracking Based on Time-Varying Markov Transition Probabilities
Abstract:
Keywords:hidden Markov model  transition probabilities  multiple-model  tracking
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