针对交互式多模型(IMM)算法计算量大、模型切换时性能不佳的特点,提出了一种新的机动目标跟踪算法——方差模型概率(Variance Model Probability,VMP)算法。该算法结合多模型思想,利用当前量测残差在线推导模型方差,自适应调整模型概率...针对交互式多模型(IMM)算法计算量大、模型切换时性能不佳的特点,提出了一种新的机动目标跟踪算法——方差模型概率(Variance Model Probability,VMP)算法。该算法结合多模型思想,利用当前量测残差在线推导模型方差,自适应调整模型概率。模型概率大小与方差成反比,滤波输出为各模型加权和。为减小量测噪声引起的误差影响,在设定的时间窗内求方差平均值。仿真结果表明,VMP算法不仅性能优于交互式多模型算法,同时也减少了计算量,提高了费效比。展开更多
文摘针对交互式多模型(IMM)算法计算量大、模型切换时性能不佳的特点,提出了一种新的机动目标跟踪算法——方差模型概率(Variance Model Probability,VMP)算法。该算法结合多模型思想,利用当前量测残差在线推导模型方差,自适应调整模型概率。模型概率大小与方差成反比,滤波输出为各模型加权和。为减小量测噪声引起的误差影响,在设定的时间窗内求方差平均值。仿真结果表明,VMP算法不仅性能优于交互式多模型算法,同时也减少了计算量,提高了费效比。
