一种机动目标跟踪的分布式多模型估计融合方法技术

技术编号:7639239 阅读:192 留言:0更新日期:2012-08-04 14:42
本发明专利技术提出了一种基于分布式多模型估计融合的机动目标跟踪方法。该方法首先建立描述目标运动的多个模型和传感器量测方程,其次利用交互式多模型算法和H∞滤波技术获得目标状态估计,然后根据分布式H∞滤波融合公式对同一运动模型的目标状态估计进行局部融合,最后使用获得的模型概率对局部融合结果完成全局融合。该方法无需构造全局模型,具有跟踪效果好,计算复杂度小以及鲁棒性强的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种多传感器分布式机动目标跟踪方法,适用于各种交通管制、机器人导航以及精确制导等系统中的机动目标定位与预测,属于智能信息处理

技术介绍
随着现代航空航天技术的发展,各种飞行器的机动性越来越高。在此背景下,如何提高机动目标的跟踪性能成为一个重要的问题。近几十年来,对机动目标跟踪的研究已经取得丰硕的理论成果,这些成果在弹道导弹防御、战场监视等军事领域,以及空中交通管制、GPS导航等民用领域都得到了广泛的应用。机动目标跟踪的一个主要难点在于目标运动的不确定性。例如目标可能从匀速运动变为加速运动,从直线运动变为转弯运动。对跟踪者来说,被跟踪目标的准确运动模型是未知的,而当目标运动模型不准确时,跟踪算法往往不能发挥其有效性能,严重情况下可能产生发散现象。因此,在不能采用单一、固定的运动模型描述目标运动的情形下,人们提出了机动目标跟踪的多模型估计方法。多模型估计方法的基本思想是将目标可能的运动模式映射为模型集,集合中的模型代表不同的机动模式,同时使用多个滤波器并行工作,目标状态的估计则是各模型滤波器估计的加权融合。目前,对于多模型估计的实现算法主要包括广义伪贝叶斯(Ge本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:贾英民李文玲
申请(专利权)人:北京航空航天大学
类型:发明
国别省市:

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