| 相关噪声下的机动目标跟踪SMFEKF-IMM算法 |
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| 引用本文： | 徐毓,金以慧.相关噪声下的机动目标跟踪SMFEKF-IMM算法[J].清华大学学报(自然科学版),2003,43(7):865-868. |
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| 作者姓名： | 徐毓 金以慧 |
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| 作者单位： | 清华大学,自动化系,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(40101019);国防预研基金资助项目(51431040103JB4902) |
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| 摘 要： | 一种基于Kalman和扩展Kalman滤波器的相互作用多模型(IMM)方法可以减小模型的不确定性,但无法消除由于噪声相关引起的状态偏差的弱点.为了提高目标状态估计的精度,把IMM和一种带多重渐消因子的扩展Kalman滤波器(SMFEKF)相结合,提出了一种具有相关噪声的混合随机模型的机动目标跟踪方法.这种方法引入了一个多重渐消因子,当输出残差发生变化时,动态调节增益和系统噪声水平,使输出残差近似正交,从而抑制了相关噪声的影响,适应目标的状态变化.理论分析和仿真实验表明了这种算法的有效性和可行性.
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| 关 键 词： | 信号处理 相关噪声 机动目标 多重渐消因子 相互作用多模型(IMM)估计器 |
| 文章编号： | 1000-0054(2003)07-0865-04 |
| 修稿时间： | 2002年7月12日 |
SMFEKF-IMM algorithm for maneuvering target tracking with correlated noise |
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| XU Yu,JIN Yihui.SMFEKF-IMM algorithm for maneuvering target tracking with correlated noise[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2003,43(7):865-868. |
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| Authors: | XU Yu JIN Yihui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | signal processing correlative noise maneuvering target suboptimal multip le fading factors interacting multiple model (IMM) estimator |
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