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文檔簡介
1、多模型(MM)濾波和粒子濾波(PF)是當前處理機動目標跟蹤中非線性非高斯問題較為有效的目標狀態(tài)估計方法。粒子濾波用一組采樣粒子來描述目標狀態(tài)的后驗概率密度，擺脫了非線性濾波中隨機量必須滿足高斯分布的約束，但在模型不準確時仍然會導致跟蹤失敗。多模型濾波可以用模型集覆蓋目標可能的機動范圍，所以能夠跟蹤模型未知的機動目標。本文結(jié)合粒子濾波和多模型濾波的特點，開展了以下幾點研究： 2、r> 多模型估計包括模型集和自適應(yīng)算法的設(shè)計。本文針對傳統(tǒng)模型集中的狀態(tài)模型必須和目標真實模型一致的情況，提出使用加速度模型來構(gòu)建跟蹤一般目標運動的模型集。而針對傳統(tǒng)的自適應(yīng)格點算法只適用于跟蹤二維旋轉(zhuǎn)機動目標，提出了能夠跟蹤一般平面機動的修正自適應(yīng)格點算法。仿真結(jié)果表明，提出的模型集能夠適用各種平面機動目標，而改進算法在模型范圍未知的情況下也有較好的跟蹤性能。
(1)、多模型的模型集設(shè)計和自適應(yīng)方法的研究。
(2)、粒子濾波和變結(jié)構(gòu)多模型結(jié)合方法的研究。
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