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IMM算法在雷达目标跟踪中的研究
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作者 张蕾 《民航学报》 2019年第1期22-25,4共5页
雷达目标跟踪是ATC自动化系统中至关重要的一个环节。本文通过构建IMM-CV/CT/CA雷达目标跟踪模型,利用IMM算法对CV、CA、CT模型进行交互,实现空中机动目标的跟踪预测。基于MonteCarlo仿真实验表明该模型能以较高精度估计输出目标的位置... 雷达目标跟踪是ATC自动化系统中至关重要的一个环节。本文通过构建IMM-CV/CT/CA雷达目标跟踪模型,利用IMM算法对CV、CA、CT模型进行交互,实现空中机动目标的跟踪预测。基于MonteCarlo仿真实验表明该模型能以较高精度估计输出目标的位置和速度,取得了较好的跟踪效果,可广泛应用于雷达目标跟踪定位。 展开更多
关键词 交互式模型 匀速模型 匀加速模型 转弯模型 目标跟踪
稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法
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作者 张文 赵宣植 +1 位作者 刘增力 金文骏 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第3期310-315,322共7页
针对基于概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题,提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下,采用稀疏高斯厄米特方法对目... 针对基于概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题,提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下,采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新,构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器;然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中,解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪,相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度,且目标数目估计更准确. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 概率假设密度 稀疏高斯厄米特滤波 交互式模型
隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法
3
作者 崔丽珍 岑晓男 +2 位作者 赫佳星 史明泉 王巧利 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第4期48-53,共6页
针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动... 针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。 展开更多
关键词 隐马尔科夫模型 转移概率 交互式模型 跟踪
基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计 预览
4
作者 谭霁宬 颜学龙 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第12期170-175,共6页
为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进... 为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。 展开更多
关键词 荷电状态 隐马尔科夫模型 交互式模型 无迹卡尔曼滤波 遗传算法
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基于BPNN的自适应机动目标跟踪
5
作者 彭章友 陈琳妍 《电子测量技术》 2019年第15期29-34,共6页
为了解决现有的机动目标跟踪算法中时延长的问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)的自适应目标跟踪算法。从不同运动状态下的观测值中提取特征量,训练BPNN。根据获得的观测值计算得到特征量,将特征量输入到训练好的BPNN中,根据网络... 为了解决现有的机动目标跟踪算法中时延长的问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)的自适应目标跟踪算法。从不同运动状态下的观测值中提取特征量,训练BPNN。根据获得的观测值计算得到特征量,将特征量输入到训练好的BPNN中,根据网络输出的运动模型进行滤波更新。仿真结果表明,提出的方法跟踪精度高于经典交互式多模型(IMM)算法,算法运行时间为0.063 5 s,少于IMM算法运行时间0.098 75 s,一定程度上减少了模型决策延迟,使得机动目标跟踪更具实时性。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 运动模型 交互式模型 自适应算法 机动目标跟踪
IMM-SCKF算法在海面扩展目标跟踪中的应用 预览
6
作者 于泽祥 蔡宗平 +1 位作者 杨剑 卫浩 《现代防御技术》 2019年第4期90-96,共7页
随着雷达测量性能和信号处理水平的不断提高,对目标的探测提供了目标更多的特征信息,因此传统研究中将目标视为质点的假设具有一定的局限性。对雷达跟踪海面舰船目标展开研究,首先利用目标的尺寸参数将目标建模为具有一定形态的椭圆模型... 随着雷达测量性能和信号处理水平的不断提高,对目标的探测提供了目标更多的特征信息,因此传统研究中将目标视为质点的假设具有一定的局限性。对雷达跟踪海面舰船目标展开研究,首先利用目标的尺寸参数将目标建模为具有一定形态的椭圆模型,并构建出扩展量测模型。然后采用IMM-SCKF算法对扩展目标进行跟踪滤波,通过扩展信息提高算法的跟踪精度。最后通过机动目标跟踪仿真,验证了所提算法相比于传统的质点算法具有更好的跟踪性能。 展开更多
关键词 非线性 扩展目标模型 交互式模型 平方根容积卡尔曼滤波 雷达跟踪 机动目标
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多平台主动与被动传感器协同跟踪的长时调度方法 预览
7
作者 乔成林 单甘霖 +1 位作者 段修生 郭峰 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期115-123,共9页
为了有效跟踪杂波环境下机动目标、降低系统辐射风险,提出一种多平台主动与被动传感器协同跟踪的长时调度方法。将长时调度问题构建为部分可观马尔可夫决策过程,采用交互式多模型概率数据关联算法更新目标信念状态,利用后验克拉美-罗下... 为了有效跟踪杂波环境下机动目标、降低系统辐射风险,提出一种多平台主动与被动传感器协同跟踪的长时调度方法。将长时调度问题构建为部分可观马尔可夫决策过程,采用交互式多模型概率数据关联算法更新目标信念状态,利用后验克拉美-罗下界预测机动目标长时跟踪精度,提出改进的维特比算法以求解最优调度序列。仿真实验结果表明,所提搜索算法能够显著降低搜索空间和存储空间,所提长时调度方法能够有效控制系统辐射代价、克服传感器频繁切换。 展开更多
关键词 传感器长时调度 部分可观马尔可夫决策过程 交互式模型 概率数据关联 后验克拉美-罗下界 维特比算法
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水下无线传感器的分布式唤醒/睡眠IMM滤波跟踪 预览
8
作者 王闰樟 《电子设计工程》 2019年第23期92-98,共7页
研究了在水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSN)环境中,具有多种运动轨迹的单个目标的精确跟踪问题。首先,针对组成UWSN的每个水下无线传感器节点都是电池供电的,节能问题是一个关键问题,利用分布式体系结构估... 研究了在水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSN)环境中,具有多种运动轨迹的单个目标的精确跟踪问题。首先,针对组成UWSN的每个水下无线传感器节点都是电池供电的,节能问题是一个关键问题,利用分布式体系结构估计目标状态,提高能源效率的问题,并给出了利用所提出的唤醒/睡眠(Wake-Up/Sleep,WUS)方案提高传感器节点能量效率的算法。然后,将交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)滤波器应用于所提出的分布式体系结构,根据机动目标的运动特性组合不同的模型,以适应不同的轨迹变化,计算各模型的概率,以应对水下无线传感器网络目标运行的机动性。仿真结果表明,该算法具有较高的估计精度和能量效率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 分布 唤醒/睡眠 交互式模型 滤波跟踪 体系结构
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新的自适应转弯模型的IMM算法研究 预览
9
作者 朱洪峰 熊伟 +1 位作者 崔亚奇 吕亚飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第17期252-258,共7页
针对采用协同转弯模型作为模型之一的交互式多模型(IMM)目标跟踪算法中,转弯率难以实时估计且精度不高造成跟踪精度降低的问题,创新性地提出了一种新的自适应转弯模型的IMM算法。利用三种映射转弯率的方法构造轨迹特征向量,通过训练好... 针对采用协同转弯模型作为模型之一的交互式多模型(IMM)目标跟踪算法中,转弯率难以实时估计且精度不高造成跟踪精度降低的问题,创新性地提出了一种新的自适应转弯模型的IMM算法。利用三种映射转弯率的方法构造轨迹特征向量,通过训练好的BP神经网络实时估计时间窗内轨迹段的平均转弯率,提高转弯率的估计精度,从而提高跟踪精度。仿真实验表明,提出的自适应转弯模型的IMM算法较之传统的自适应转弯模型的IMM算法在转弯率较大时具有更加高的跟踪精度,并且具有较高扩展性和发展前景。 展开更多
关键词 目标跟踪 转弯率 交互式模型 反向传播(BP)神经网络 特征向量
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多普勒盲区条件下的交互式多模型粒子滤波算法 预览
10
作者 韩伟 何成伟 朱沛 《火控雷达技术》 2019年第2期9-15,共7页
机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹暂消和重起批甚至断批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于交互式多模型... 机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹暂消和重起批甚至断批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于交互式多模型的盲区粒子滤波(Interacting Multiple Model-Blind Doppler Particle Filtering, IMM-BDPF)算法。该算法将多普勒盲区的先验信息并入到IMM-PF中,在模型集中的每个运动模型上分别完成盲区粒子滤波,再进行交互式处理,得到盲区内的目标状态估计值。仿真结果表明该算法对盲区内做机动的目标具有较高的状态估计精度,解决了多普勒盲区条件下的机动目标连续跟踪问题。 展开更多
关键词 普勒盲区 交互式模型 粒子滤波 目标连续跟踪
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机动目标纯方位角跟踪交互式滤波器的比较
11
作者 夏小虎 王俊 +1 位作者 刘明 蒙争争 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期68-72,共5页
交互式多模型算法分别与基于采样型原理的容积卡尔曼滤波和传统线性扩展卡尔曼滤波两种算法相结合,形成了交互式多模型容积卡尔曼滤波器和交互式多模型扩展卡尔曼滤波器。数值仿真和实验结果表明交互式多模型容积卡尔曼滤波器在机动目... 交互式多模型算法分别与基于采样型原理的容积卡尔曼滤波和传统线性扩展卡尔曼滤波两种算法相结合,形成了交互式多模型容积卡尔曼滤波器和交互式多模型扩展卡尔曼滤波器。数值仿真和实验结果表明交互式多模型容积卡尔曼滤波器在机动目标纯方位角跟踪估计中性能优于交互式多模型扩展卡尔曼滤波,降低了估计误差和方差;计算量增加合理。对机动目标纯方位角跟踪估计和交互式多模型滤波器应用均有借鉴意义。 展开更多
关键词 交互式模型 容积卡尔曼滤波 目标跟踪 纯方位角跟踪
随机加权自适应IMMUPF及其在导航中的应用 预览
12
作者 薛丽 杨一 +1 位作者 高怡 毛艳慧 《电子设计工程》 2019年第13期133-138,共6页
针对粒子滤波算法存在的粒子退化现象和重要性密度函数难以选取等问题,在研究交互式多模型滤波算法的基础上,设计一种基于随机加权自适应IMMUPF算法。首先,该算法在无迹粒子滤波的采样过程中融合了随机加权和交互式多模型滤波的优点,利... 针对粒子滤波算法存在的粒子退化现象和重要性密度函数难以选取等问题,在研究交互式多模型滤波算法的基础上,设计一种基于随机加权自适应IMMUPF算法。首先,该算法在无迹粒子滤波的采样过程中融合了随机加权和交互式多模型滤波的优点,利用无迹卡尔曼滤波算法得到[k]时刻各模型估计最新量测信息的粒子;然后,对该组粒子进行输入交互作为各模型的输入,再经过模型匹配、重采样以及模型概率更新过程;最后,对各模型相对应的粒子进行输出交互,得到所有粒子的随机加权自适应和的表达式,循环更新粒子实现状态估计。将设计的算法应用于GPS/DR组合导航系统中进行仿真计算,结果表明,该算法计算得到的位置误差较UPF和IMMUPF有所减少,东向位置误差控制在[-8m,+6m],北向位置误差控制在[-8m,+8m],提高了GPS/DR组合导航系统定位的解算精度。 展开更多
关键词 交互式模型 无迹粒子滤波 随机加权 组合导航
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基于交互式多模型扩展维特比容积卡尔曼滤波机场场面运动目标跟踪 预览
13
作者 孙寿宇 宫淑丽 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第18期340-345,共6页
根据先进场面运动引导控制系统( advanced surface movement guidance and control system,A-SMGCS)的监视要求,提出一种基于交互式多模型扩展维特比算法( interactive multi-model extended viterbi algorithm,IMMEV)与容积卡尔曼滤波(... 根据先进场面运动引导控制系统( advanced surface movement guidance and control system,A-SMGCS)的监视要求,提出一种基于交互式多模型扩展维特比算法( interactive multi-model extended viterbi algorithm,IMMEV)与容积卡尔曼滤波( CKF)相结合的目标跟踪算法,以实现机场场面目标的跟踪。根据机场场面运动目标的运动建立相应的运动模型集,采用交互式多模型算法( IMM)实现目标跟踪;模型集中过多的模型会导致运算复杂性增加,且不能真实反映目标的运动,采用扩展维特比( extended viterbi,EV)算法对 IMM 进行优化,简化模型集;容积卡尔曼滤波器( cubature Kalman filter,CKF)较传统的滤波算法具有更高的滤波精度和稳定性,将其与 IMMEV 相结合形成 IMMEV-CKF 跟踪算法。为了验证所提出的 IMMEV-CKF 对场面运动目标跟踪性能,仿真研究 IMMEV-CKF 算法、IMM-UKF 和当前统计模型对同一目标的跟踪。仿真结果表明,IMMEV-CKF 在跟踪精度性能方面要优于 IMM-UKF 和改进后的当前统计模型。因此,IMMEV-CKF 更能满足机场场面运动目标跟踪要求。 展开更多
关键词 民航机场场面 目标跟踪 交互式模型 扩展维特比 容积卡尔曼滤波
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基于波形自适应的认知雷达机动目标跟踪算法
14
作者 王树亮 毕大平 +2 位作者 刘宝 王杰贵 杜明洋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第1期53-59,共7页
从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的... 从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。 展开更多
关键词 认知雷达 机动目标跟踪 波形选择 交互式模型
基于IMM-UKF方法的机电作动器突发性故障诊断研究 预览
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作者 王剑 王新民 +2 位作者 谢蓉 李婷 曹宇燕 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期198-202,208共6页
飞机飞行控制系统机电作动器(electromechanical actuator,EMA)的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型(interactive multiple model,IMM)和无迹卡尔曼滤波(unscented Ka... 飞机飞行控制系统机电作动器(electromechanical actuator,EMA)的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型(interactive multiple model,IMM)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)相结合的故障诊断方法.该方法利用UKF不仅能更好地逼近状态方程的非线性特性,而且能使滤波器具有更好的稳定性和更低的计算量要求;利用IMM不仅解决了可测量参数偏少导致的故障诊断困难的问题,而且还改善了发生的故障与预先假设的故障差异较大的情况下故障诊断的快速性和准确性.通过对某型EMA进行故障诊断,仿真结果表明所提出的IMM-UKF故障诊断方法可以实现对EMA部件和传感器故障的快速准确诊断. 展开更多
关键词 机电作动器 故障诊断 交互式模型 无迹卡尔曼滤波
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无迹信息滤波耦合交互式多模型的多传感器机器人轨迹控制 预览
16
作者 卢晨 刘正 《中国工程机械学报》 北大核心 2018年第6期544-549,共6页
为了实现对包装运输过程中机器人的轨迹跟踪,基于无迹信息滤波技术(UIF)和交互式多模型技术(IMM),提出了一种新的多传感器数据融合算法(UIF-IMM),融合了单个IMM滤波器、每个UIF的信息状态贡献和信息矩阵等信息.通过对机器人轨迹跟踪可知... 为了实现对包装运输过程中机器人的轨迹跟踪,基于无迹信息滤波技术(UIF)和交互式多模型技术(IMM),提出了一种新的多传感器数据融合算法(UIF-IMM),融合了单个IMM滤波器、每个UIF的信息状态贡献和信息矩阵等信息.通过对机器人轨迹跟踪可知:在4种轨迹跟踪算法中,提出的算法跟踪效果最好,均方根位置误差和角度误差均最小,分别为0.047和0.9.在分布式传感器节点(UIF-IMM2)中,采用模型似然函数组合的多传感器融合算法,其位置精度和角度精度均优于不进行组合的多传感器融合算法(UIF-IMM1).提出的滤波方法可以很好地解决分布式多传感器环境下机器人的跟踪问题,在机动目标定位领域具有一定的参考价值. 展开更多
关键词 无迹信息滤波器 无迹信息滤波技术 交互式模型 交互式模型技术 传感器数据融合
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基于距离加权的概率数据关联机动目标跟踪算法 被引量:1
17
作者 陈晓 李亚安 +1 位作者 李余兴 蔚婧 《上海交通大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期474-479,共6页
为了提高杂波环境下机动目标跟踪的实时性和精确性,在概率数据关联算法的基础上,引入距离加权的概念,以区分来自于目标的量测概率和来自于杂波的虚假概率,在一定程度上提高了概率数据关联算法在密集杂波环境下的非机动目标的跟踪性能.... 为了提高杂波环境下机动目标跟踪的实时性和精确性,在概率数据关联算法的基础上,引入距离加权的概念,以区分来自于目标的量测概率和来自于杂波的虚假概率,在一定程度上提高了概率数据关联算法在密集杂波环境下的非机动目标的跟踪性能.针对机动目标的跟踪,提出了一种适用于密集杂波环境下的联合交互式多模型概率数据关联跟踪算法,该算法利用距离加权的概率数据关联算法进行滤波.模拟实验结果表明:该算法可以在一定程度上提高密集杂波环境下机动目标跟踪的性能,能够更加有效、可靠地实现机动目标跟踪的目的. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式模型 概率数据关联算法 联合交互式模型概率数据关联算法
空中大机动目标跟踪算法研究 预览
18
作者 吕梅柏 赵小锋 刘广哲 《现代防御技术》 2018年第2期45-50,172共7页
为了解决在导弹末制导阶段对空中大机动目标的准确跟踪问题,将交互式多模型(IMM)及容积卡尔曼滤波(CKF)算法应用于导弹寻的制导中。首先,在三维空间中对大机动目标进行建模分析,并建立相应的导弹制导模型及导引头测量模型;其次,结合... 为了解决在导弹末制导阶段对空中大机动目标的准确跟踪问题,将交互式多模型(IMM)及容积卡尔曼滤波(CKF)算法应用于导弹寻的制导中。首先,在三维空间中对大机动目标进行建模分析,并建立相应的导弹制导模型及导引头测量模型;其次,结合IMM模型与CKF方法设计了目标跟踪算法;最后,通过仿真验证了该算法对空中大机动目标跟踪的准确性,结果表明该算法在实时性方面也具有一定的优势,适合用于弹载计算机。 展开更多
关键词 交互式模型 容积卡尔曼滤波 空中大机动目标 目标跟踪 寻的制导模型 导引头测量模型
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基于S修正RBUKF的自适应网格交互式多模型算法 预览 被引量:1
19
作者 张园 董受全 +1 位作者 刘淑波 初俊博 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第1期117-120,共4页
针对观测方程为非线性,状态方程为线性,且噪声为加性情况下的机动目标跟踪问题,应用Rao—Black—weHisedUKF(RBUKF)算法滤波并对其进行了s修正,在此基础上,采用自适应网格(AG)方法对模型集进行自适应调整,得到一种基于s修正RB... 针对观测方程为非线性,状态方程为线性,且噪声为加性情况下的机动目标跟踪问题,应用Rao—Black—weHisedUKF(RBUKF)算法滤波并对其进行了s修正,在此基础上,采用自适应网格(AG)方法对模型集进行自适应调整,得到一种基于s修正RBUKF的自适应网格交互式多模(SRBUKF—AGIMM)算法。对二维蛇形机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与固定结构多模型(FSMM)算法相比,可在计算量相当的情况下大幅提高跟踪精度,大幅提高算法的费效比。 展开更多
关键词 S修正 Rao-Blackwellised(RBUKF) 自适应网格 交互式模型 变结构模型
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基于交互式多模型Kalman滤波的手势跟踪算法 预览
20
作者 司阳 肖秦琨 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第22期229-237,共9页
针对任意变形手势跟踪过程中,手势运动轨迹方向发生改变时,传统滤波跟踪算法跟踪精度迅速下降的问题,提出了一种基于交互式多模型Kalman滤波的改进型手势跟踪算法。该算法在传统非机动状态空间模型的基础上增添了两个机动模型,以更加准... 针对任意变形手势跟踪过程中,手势运动轨迹方向发生改变时,传统滤波跟踪算法跟踪精度迅速下降的问题,提出了一种基于交互式多模型Kalman滤波的改进型手势跟踪算法。该算法在传统非机动状态空间模型的基础上增添了两个机动模型,以更加准确的描述手势的状态空间。首先采用三个不同模型分别描述不同的目标运行模式;同时,以模型匹配似然函数为基础更新模型概率;最终组合所有滤波器修正后的状态估计值以得到最优状态估计。实验对比结果表明,该算法能够取得较高地跟踪精度。 展开更多
关键词 手势跟踪 交互式模型 机动模型
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