苗少帅
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：空军工程大学防空反导学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 机动再入目标跟踪仿真研究
- 2014年
- 在弹道目标跟踪精度优化的研究中,机动再入目标高速的运动特性与复杂的受力环境,使得单一的运动模型与标准的交互式多模型算法不能真实反映其运动状况,而导致跟踪误差较大。为了提高跟踪精度,引入强跟踪滤波器的交互式多模型(IMM)算法,并将"当前"统计模型(CS)引入到交互式多模型算法中,提出CS_STF_IMM算法。通过"当前"统计模型对强机动的适应性与强跟踪滤波器关于模型失配的鲁棒性提高跟踪的精度与稳定度。仿真结果表明,改进算法在对机动再入弹道目标跟踪时具有良好的跟踪效果,并且稳定性高。
- 苗少帅周峰
- 关键词：强跟踪滤波器再入
- IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法被引量：5
- 2015年
- 针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法。该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能。仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果。该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义。
- 苗少帅周峰
