自适应交互式多模型算法改进探讨

交互式多模型算法是一种较为有效的机动目标跟踪算法.介绍交互式多模型算法的设计思想和算法结构,归纳几种自适应交互式多模型算法的特点及相互关系.通过分析自适应交互式多模型算法的不足,探讨自适应交互式多模型算法的改进问题.     

集中式自适应网格IMMJPDA算法

现有的集中式交互多模型联合概率数据互联( IM MJPDA)算法在多模型这个意义上都是基于固定结构的,而固定结构多模型算法存在的缺陷这些算法都不可避免的存在.为此,将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型( AGIMM)算法和联合概率数据互联(JPDA)算法相结合,提出了用于多传感器多目标跟踪的集中式自适应网格IMMJPDA( AGIMMJPDA)算法.该算法通过自适应网格实现模型集合自适应调整来克服固定结构IMMJPDA存在的缺陷.仿真结果显示,该算法可以有效克服固定结构IMMJPDA算法存在的缺陷,并提高IMMJPDA算法的费效比.     

基于S修正卡尔曼滤波的自适应网格模糊交互多模型算法研究

针对机动目标跟踪问题中,固定结构多模型(FSMM)算法费效比不高以及交互式多模型(IMM)算法马尔可夫转移概率难以准确确定的问题,研究一种基于S修正卡尔曼滤波的自适应网格模糊交互式多模型(AGFIMM-SKF)算法。该算法通过自适应网格调整实现了模型集自适应,通过模糊逻辑推理得到模型集中各个模型的匹配度,并且对标准卡尔曼滤波器进行S修正。仿真结果表明,AG-FIMM-SKF算法与标准的IMM算法相比,可以有效提高多模型算法的精度和费效比,且适合工程应用。     

自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法

将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和不敏粒子滤波(UPF)算法相结合,提出了自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法(AGIMMUPF).该算法通过自适应网格实现了模型自适应,从而以较小的模型集合覆盖了目标大范围的机动,并以此来克服固定结构交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法存在的缺陷,同时各模型滤波算法采用不敏粒子滤波(UPF)算法,使重要性密度函数融合了最新量测信息,更好地逼近真实状态的后验概率分布.通过计算机仿真证明,提出的算法可以有效提高IMMPF的费效比.     

跟踪机动目标的最小子模型集切换算法研究

研究了机动目标跟踪的多模型(MM)方法,提出了一种新的多模型方法——最小子模型集切换(MSMSS)算法。这种算法从总模型集中自适应确定最小子模型集,用来进行多模型估计。仿真结果显示,和标准的交互式MM(IMM)相比,MSMSS算法在具备同等跟踪性能的前提下计算量很小,在计算量相同的情况下具有更好的跟踪性能。     

雷达跟踪目标的残差检测自适应多模型算法

提出了一种基于残差的自适应多模型算法，通过残差的大小来分配多模型中单个模型在整体估计中的权重。本算法无须机动检测，从理论上避免了延迟。通过Monte Carlo仿真表明本算法的有效性。     

一种基于位置误差检测门限的机动目标跟踪算法

文章针对交互多模型算法（IMM）运算量大、模型集设定偏离真实目标机动轨迹等情况,通过将变结构交互多模型算法（VSMM）的机动检测准则进行改进,提出了一种基于位置误差检测门限的VSMM算法。通过将两种算法的跟踪效果进行仿真对比,结果说明文章所提算法能够较为有效地改善对机动目标的跟踪情况,具有一定的理论价值。     

基于多尺度随机动态模型的惯性器件数据融合估计

结合离散小波变换、动态系统理论及随机过程理论,建立了以尺度为变量的多尺度随机动态模型,并给出状态基于多尺度随机动态模型的多尺度递归数据融合算法,实现了在状态基于全局观测信息的优化估计值。该算法可以在无状态模型情况下进行数据融合,适用于难以获得或获得的状态模型不精确的情况。将此方法用于陀螺信号处理中,通过不同尺度下陀螺观测值的融合,陀螺信号的精度有明显的提高。仿真和实验均证明该算法是一种有效的数据融合算法。     

基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。     

空运装载问题求解方法研究

针对空运装载问题,重点研究多目标多载具装载问题的数学模型,并提出基于重量差优先的禁忌邻域搜索优化算法来求解模型。实验结果表明该算法不仅保证目标函数值不恶化,还使得解空间搜索时间大大减少,极大地提高了模型求解速度。