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《基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第37卷第8期西安交通大学学报Vol.3782003年8月JOURNALOFXIANJIAOTONGUNIVERSITYAug.2003基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪11112左东广,韩崇昭,郑林,朱洪艳,卞树檀(1.西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安;2.第二炮兵工程学院101教研室,710025,西安)摘要:为了消除机动目标多模型跟踪中人为因素对跟踪精度的影响,提出了一种新的基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪算法.该算法通过对Baum辅助函数的最大化实现隐马尔科夫模型状态转移概率的参数估计,并将估计结果用于交互式多
2、模型算法的设计中,构造出时变马尔科夫状态转移概率的交互式多模型算法,有效地降低了人为因素对机动目标跟踪精度的影响.通过对一个机动目标的跟踪对比,说明了该算法比传统的交互式多模型算法具有更小的跟踪误差和良好的模型跟踪概率.关键词:隐马尔科夫模型;转移概率;多模型;跟踪中图分类号:TP274文献标识码:A文章编号:0253987X(2003)08082405ManeuveringTargetTrackingBasedonTimeVaryingMarkovTransitionProbabilities11112ZuoDongguang,HanChongzhao,ZhengLi
3、n,ZhuHongyan,BianShutan(1.SchoolofElectronicsandInformationEngineering,XianJiaotongUniversity,Xian710049,China;2.The101Department,TheSecondArtilleryEngineeringColege,Xian710025,China)Abstract:Todecreasethemanmadeeffectsontargettrackingaccuracy,anewmaneuveringtargettrackingalgorithmisprese
4、nted,inwhichtheBaum!sauxiliaryfunctionismaximizedtoestimatethetransitionprobabilitiesofhiddenMarkovmodel,theinteractingmultiplemodel(IMM)trackingalgorithmbasedontimevaryingMarkovstatetransitionprobabilitiesisdesignedbymeansoftheaboveprocedure,andthemaneuveringtargettrackingaccuracyisincreased
5、efficiently.Thesimulationresultsforamaneuveringtargettrackingexampleindicatethatthebettertrackingmodelprobabilitiescanbeobtainedwiththeproposedalgorithm.AndincomparisonwiththatoftheconventionalIMMalgorithm,thetrackingerrorsofpositionandspeedaredecreasedobviously.Keywords:hiddenMarkovmodel;tra
6、nsitionprobabilities;multiplemodel;tracking在机动目标跟踪领域,次优的基于跳跃马尔科地知道是多少.近年来又提出了隐马尔科夫模[5~8]夫线性系统的多模型滤波算法得到了广泛的关型(HMM)的概念,并利用期望最大化(EM)算[1~4]注,如交互式多模型算法(IMM),广义伪贝叶法等对隐马尔科夫的过程参数进行在线递推估计,斯算法(GPB)等.在这些算法中,均假定系统的状态以实现对未知状态转移概率的自适应.这种方法也演变服从一个有限状态的马尔科夫过程,并假定其能解决机动目标跟踪中时变状态转移概率自适应的马尔科夫过程的参数已知,在此基础上进行一
7、系列问题,本文给出了一种在马尔科夫过程状态转移概的假设与近似,得到关于目标状态估计的次优解.但率时变情况下机动目标的多模型跟踪算法.当然,一是,现实中的问题是对于一些马尔科夫过程参数如旦状态转移概率发生变化,参数与状态变量构成的马尔科夫过程中的状态转移概率,我们并不能准确扩展状态不一定仍是马尔科夫过程,所以∀无后效收稿日期:20021120.作者简介:左东广(1969~),男,博士生;韩崇昭(联系人),男,教授,博士生导师.基金项目:国家重点基础研究发展规划∀
