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基于UKF的交互多模型算法
  • ISSN号:1004-731X
  • 期刊名称:《系统仿真学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]西北工业大学电子信息学院,西安710072, [2]西安交通大学电子信息学院,西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60501004),航天科技创新基金资助项目(N7CH0003)
中文摘要:

为了提高交互多模型算法的滤波精度,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的交互多模型算法(IMM-UKF)。该算法融合了交互多模型算法对不同目标机动模式的自适应能力和UKF滤波精度高的优点。通过对机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的交互多模型算法(IMM-EKF)进行了比较,仿真结果表明了IMM-UKF具有较好的跟踪性能,减小了机动目标跟踪的均方根误差。

英文摘要:

An interacting multiple model algorithm based on the unscented Kalman (UKF) was proposed to improve the accuracy of interacting multiple model. The adaptive ability to various target maneuvering patterns was combined with the advantage of higher accuracy provided by UKE IMM-UKF was compared with interacting multiple model algorithm based on the extended Kalman (IMM-EKF) in maneuvering target tracking. Simulation results show that IMM-UKF is superior and its root mean square error (RMSE) is reduced.

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编:李伯虎
  • 地址:北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编:100039
  • 邮箱:simu-xb@vip.sina.com
  • 电话:010-88527147
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-731X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:51729