[发明专利]一种基于目标运动模式混合转移分布高阶交互式多模型滤波方法

摘要

一种基于混合转移分布的高阶交互式多模型滤波方法，本发明涉及基于混合转移分布的高阶交互式多模型滤波方法。本发明为了解决现有方法中高阶马尔科夫链的设置参数多、设置过程繁琐以及精度较低的问题。本发明包括：一：采用混合转移分布模型得到n阶模型序列转移概率；二：对k时刻进行实时处理；三：对k＝1时的状态进行初始化；四：对k＝2时的状态进行初始化；五：对k进行判断，当k＝n时，则对k时刻的n阶模型序列概率，n阶模型序列状态估计值和相对应的协方差进行初始化；六：对3≤k≤n时的状态进行交互式多模型滤波算法；七：对kn时的状态进行广义高阶交互式多模型滤波。本发明用于机动目标跟踪领域。

主权项

一种基于混合转移分布的高阶交互式多模型滤波方法，其特征在于：所述基于混合转移分布的高阶交互式多模型滤波方法包括以下步骤：步骤一：采用混合转移分布模型得到n阶模型序列转移概率ρ(mk|mk‑n,...,mk‑1)；步骤二：估计的状态向量为和相对应的协方差为对k时刻进行实时处理；当k＝1时，转至步骤三；当k＝2时，转至步骤四；当3≤k≤n时，转至步骤六；当k>n时，转至步骤七；步骤三：对k＝1时的状态进行初始化后，转步骤二处理k＝k+1时刻的雷达观测数据；步骤四：对k＝2时的状态进行初始化后，转至步骤五；步骤五：对k进行判断，当k＝n时，则对k时刻的n阶模型序列概率Uk(mk‑n+1,...,mk)，n阶模型序列状态估计值和与相对应的协方差进行初始化后，转步骤二处理k＝k+1时刻的雷达观测数据；当k≠n时，直接执行步骤二处理k＝k+1时刻的雷达观测数据；步骤六：对3≤k≤n时的状态进行交互式多模型滤波算法后，转至步骤五；步骤七：对k>n时的状态进行广义高阶交互式多模型滤波后，转步骤二处理k＝k+1时刻的雷达观测数据。