交互式多系统跟踪定位算法

sdkangbaz

摘 要：交互式思想在多模型定位中获得广泛应用，但在多系统跟踪定位中应用较少。该文借鉴交互式思想提出交
9 D; y, O# M$ q8 P: d3 ^6 r" |互式多系统跟踪定位算法。该算法利用已获得的估计信息进行系统间定位信息的直接交互，然后进行多系统并行滤
' ]9 g7 n2 s  Z0 g" G波，并利用各系统滤波新息和方差对系统概率进行实时更新，将估计结果按照系统概率加权融合输出。通过跟踪机
动目标的仿真实例，可以看出该算法能够根据定位系统的性能及时调整系统概率，有效改善多系统下目标跟踪定位
& k  C& g( Q3 ~" [6 q" D8 P! N性能。
$ s# s" e7 R4 k+ A0 a$ u3 t关键词：多系统跟踪；交互式；系统概率
" _  |0 F: A' T. y1 引言
: l1 b" K: T0 O, r文 献 [1] 提出的交互式多模型 (Interacting
Multiple Model, IMM)算法在机动目标跟踪定位中
7 B# u- ~7 ^& C7 u+ M8 M# ]得到广泛应用[2]。其基本思想是通过多模型并行描述
( k2 `5 A, y3 @9 d; F/ L目标可能的运动状态，依据贝叶斯理论通过新息动
态调整模型概率，并将各模型滤波结果融合输出。
该算法有效解决了单一模型在目标运动状态变化时
的失真问题。针对 IMM 的相关研究层出不穷，文献
  x$ e' w1 U- z[3]和文献[4]针对单一模型集对目标运动状态覆盖有
限的问题分别提出了多模型集切换和基于 K-L
  J3 _( Q6 r0 A2 Q$ q(Kullback-Liber)理论的模型集自适应的 IMM 算
法，并有效避免了计算复杂度的提升；文献[5]和文
献[6]分别提出自适应模型转移概率调整 IMM 算法，
8 H; D% J  ~  g% {8 e& n有效解决了转移概率固定不变对目标跟踪定位性能
的限制；文献[7]提出了粒子滤波器与扩展卡尔曼滤
! |: x3 T( y; X7 L


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