[发明专利]一种机动目标跟踪的分布式多模型估计融合方法有效
申请号: | 201210067005.7 | 申请日: | 2012-03-14 |
公开(公告)号: | CN102622520A | 公开(公告)日: | 2012-08-01 |
发明(设计)人: | 贾英民;李文玲 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提出了一种基于分布式多模型估计融合的机动目标跟踪方法。该方法首先建立描述目标运动的多个模型和传感器量测方程,其次利用交互式多模型算法和H∞滤波技术获得目标状态估计,然后根据分布式H∞滤波融合公式对同一运动模型的目标状态估计进行局部融合,最后使用获得的模型概率对局部融合结果完成全局融合。该方法无需构造全局模型,具有跟踪效果好,计算复杂度小以及鲁棒性强的优点。 | ||
搜索关键词: | 一种 机动 目标 跟踪 分布式 模型 估计 融合 方法 | ||
【主权项】:
一种机动目标跟踪的分布式多模型估计融合方法,其特征在于包括以下步骤:建立目标运动模型和量测方程;结合IMM算法和H∞滤波技术进行当前时刻目标状态估计;根据分布式H∞滤波融合公式对同一运动模型的目标状态估计进行局部融合;利用当前时刻获得的模型概率对局部融合结果完成全局融合。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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