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针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法.在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性.该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点.仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能.