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933.
针对目标跟踪算法中滤波器选择和模型设计问题,提出了一种具有自适应性的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)目标跟踪算法。首先,介绍了IMMUKF的算法步骤;其次,提出运用改进的灰狼优化(IGWO)算法优化其中的滤波参数,通过构造调节因子建立了时变的Markov状态转移概率,形成了AIGWO-IMMUKF算法,并给出其算法流程;最后,将所提AIGWO-IMMUKF算法与传统算法在相同条件下进行仿真,得出位置、速度均方根误差曲线,以及时效性对比。结果表明,所提AIGWO-IMMUKF算法克服了传统IMMUKF算法的不足,提升了算法性能,精度和时效性都更优。 相似文献
934.
936.
分析了深空通信中高动态微弱信号载波跟踪方法,提出并分析了载波跟踪中状态方程非线性与量测方程的非线性取舍问题,分析了滤波过程中影响高动态与低信噪比的决定因素,给出了两个推论,提出了强跟踪算法的必要性。并以此选择了以传统卡尔曼滤波(KF)为基础,以锁相环(FLL)、无迹卡尔曼滤波(UKF)为辅助使用两种工作模式来应对不同环境。针对组合跟踪环路状态转换过渡易出现的频率阶跃问题,给出新型环路的工作模式及切换门限的数学表达式,在环路中添加计算判别器,实时控制环路输出的同时不浪费计算力地剔除了野值,提高了环路稳定性。仿真表明,该新型环路算法与现有的算法相比有很好的低信噪高动态适应能力,消除了切换峰值,剔除了野值。 相似文献
937.
938.
研究了二阶多智能体系统跟踪一致问题。针对相对速度信息未知的网络,分析了有时滞和无时滞情况下网络的稳定性,给出了系统能够实现跟踪一致的条件。最后,通过仿真表明所提协议比现有协议性能更好。 相似文献
939.
940.
未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
粒子概率假设密度滤波(SMC-PHDF)在进行粒子更新时需要知道测量噪声的概率分布以计算似然函数,这使得SMC-PHDF依赖于测量噪声的概率模型。针对这一点不足,提出一种未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法——基于风险评估的概率假设密度滤波(RE-PHDF)。该算法在SMC-PHDF进行概率假设密度(PHD)粒子更新时采用风险函数计算每个PHD粒子的风险值,并通过一个风险评估函数评估每个PHD粒子,然后用评估后的结果更新粒子的权值。由于粒子更新时避免了在多维测量空间中计算似然函数,算法不仅不依赖于测量噪声的概率分布,还可以节省大量计算时间。仿真结果表明:和SMC-PHDF相比,RE-PHDF在未知的复杂测量噪声环境下具有更高的鲁棒性和稳定性;同时,在两种算法跟踪精度接近的情况下,所提算法节省了50%的运行时间。 相似文献