交互式多模型机动目标跟踪方法的仿真

信号/数据处理交互式多模型机动目标跟踪方法的仿真3尹　瑞,王荫槐,王　峰(南京电子技术研究所,　南京210013)【摘要】　分析和研究利用CV模型和C A模型交互、CV模型和Singer模型交互、C V模型和“当前”统计模型交互分别对单机动目标进行跟踪。

通过大量的计算机模拟仿真,比较了不同的模型组合在各种参数情况下的滤波性能,并且比较其和卡尔曼滤波(Singer模型)性能的优劣性,得出了一些有意义的结论。

【关键词】　多目标跟踪;卡尔曼滤波;“当前”统计模型;机动目标跟踪中图分类号:T N957 文献标识码:AI n teracti n g M ulti ple M odel F ilter i n g A lgor ith m forM aneuver i n g Target Track i n gYI N Rui,WANG Yin2huai,WANG Feng(Nanjing Research I nstitute of Electr onics Technol ogy,　Nanjing210013,China)【Abstract】　A ne w I nteractingMulti p le Model(I M M)filtering alg orith m is p resented in this paper.Constant vel ocity model interactering with constant accelerati on model,constant vel ocity model interactering with Singer model,constant vel ocity model inter2 actering with“Current”statistical model are used f or target tracking.Thr outh a mass of co mputer e mulat oring,filtering capability in different instance is co mpared.And filtering capability of I M M is co mpared with filtering capability of Kal m an filtering.s o me useful conclusi on is obtained.【Key words】I M M;Kal m an filtering;“current”statistical model;maneuvering target tracking0　引　言机动目标跟踪的方法,按跟踪滤波所采用的模型数量,可分为单模型跟踪和多模型跟踪两大类。

第４５卷　第１２期２０２３年１２月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５　Ｎｏ．１２Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２３）１２ ４００５ ０８　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０９２０；修回日期：２０２３０３１２；网络优先出版日期：２０２３０４２７。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０４２７．１３５１．０１０．ｈｔｍｌ 通讯作者．引用格式：陈维义，何凡，刘国强，等．变结构交互式多模型滤波和平滑算法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１２）：４００５ ４０１２．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＣＨＥＮＷＹ，ＨＥＦ，ＬＩＵＧＱ，ｅｔａｌ．Ｖａｒｉａｂｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｓｍｏｏｔｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１２）：４００５ ４０１２．变结构交互式多模型滤波和平滑算法陈维义１，何　凡１， ，刘国强２，毛伟伟２（１．海军工程大学兵器工程学院，湖北武汉４３００３０；２．海军士官学校兵器系，安徽蚌埠２３３０００） 摘　要：针对机动目标跟踪问题，提出了一种变结构交互式多模型滤波和平滑算法。

首先，对多模型滤波和平滑问题进行了简单描述，并给出了前向交互式多模型滤波和后向交互式多模型平滑的数学模型；然后，建立了变结构交互式多模型算法的精确模型，模型子集之间并行独立运行，通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果；最后，对变结构交互式多模型算法的滤波数据进行平滑处理，得到了变结构交互式多模型滤波和平滑算法。

所提算法将前向滤波和后向平滑相结合，提高了目标跟踪精度。

第1篇YOLOv11目标检测模型1. 模型介绍：YOLOv11是由Ultralytics公司开发的新一代目标检测算法，其在COCO数据集上实现了较高的平均精度（mAP）得分，同时参数数量比YOLOv8m少22%，计算效率更高。

2. 实验目的：本实验旨在实现一个目标检测方案，使用YOLOv11算法适配不同分辨率（超高、高、节能）的输入，并将其预处理为统一的640x640分辨率，以识别图片中的数字区域。

3. 实验方法：- 网络结构：对比YOLOv8和YOLOv11模型组成，分析核心模块和注意力模块的区别。

- 数据预处理：将不同分辨率的输入预处理为统一的640x640分辨率。

- 实验设置：设置实验参数，如迭代次数、采样间隔等。

- 实验效果：分析准确率、内存占用、功耗和推理时间等指标。

4. 实验结果：- 准确率：YOLOv11在COCO数据集上实现了较高的mAP得分。

- 内存占用：YOLOv11参数数量较少，计算效率高，内存占用较低。

- 功耗：由于计算效率高，YOLOv11的功耗较低。

- 推理时间：YOLOv11的推理时间较短。

基于EKF的目标跟踪实例1. 模型介绍：该实例实现了基于IMM算法的目标跟踪，使用三种不同的运动模型（匀速直线运动、左转弯和右转弯）来预测目标的位置，并通过卡尔曼滤波进行状态估计。

2. 代码介绍：- 使用MATLAB编写代码，实现基于IMM算法的目标跟踪。

- 代码包含仿真参数设置、模型量测矩阵、模型过程噪声加权矩阵等。

3. 实验结果：- 通过仿真验证了IMM算法在目标跟踪中的有效性。

总结YOLOv11和基于EKF的目标跟踪实例都是计算机视觉领域中的重要技术。

YOLOv11在目标检测方面具有较高的准确率和计算效率，而基于EKF的目标跟踪实例在目标跟踪方面具有较高的精度。

这些技术在实际应用中具有广泛的应用前景。

第2篇一、实验背景随着人工智能技术的快速发展，模型目标算法在计算机视觉、机器人控制等领域得到了广泛应用。

基于IMM-MHT算法的杂波环境多机动目标跟踪邵俊伟;同伟;单奇【摘要】针对杂波环境下多机动目标的跟踪问题,提出将交互多模型(IMM)算法与多假设跟踪(MHT)算法结合,并运用Murty算法和假设树修剪方法进行假设生成和假设管理,提高IMM-MHT算法的实用性.仿真结果表明,IMM-MHT算法具有较高的正确关联率和较好的跟踪稳定性,且与只使用单模型的MHT算法相比,具有更好的跟踪精度.【期刊名称】《舰船电子对抗》【年(卷),期】2014(037)002【总页数】5页(P87-90,93)【关键词】数据关联;多假设跟踪;交互多模型【作者】邵俊伟;同伟;单奇【作者单位】中国电子科技集团公司第38研究所,合肥230088;陆军驻中电集团38所军事代表室,合肥230088;中国电子科技集团公司第38研究所,合肥230088【正文语种】中文【中图分类】TP957.510 引言随着战场环境的日趋复杂以及目标机动性能的日益提升，如何在杂波环境下跟踪机动目标正成为雷达数据处理系统要应对的关键问题之一。

传统数据关联算法，如最近邻［1］（NN）、概率数据关联［2］（PDA）、联合概率数据关联［3］（JPDA）等，以当前扫描周期内的量测为基础进行数据关联，若某一扫描周期内的关联结果与真实情况有较大差别，则之后的跟踪过程常会发生错误，甚至丢失目标。

多假设跟踪［4］（MHT）的关联结果不仅取决于当前扫描周期内的量测数据，而且还与历史量测信息有关。

对不能确定的关联，会形成多种逻辑假设，并用后续的量测数据来解决这种不确定性。

在理想条件下，MHT是最优的数据关联算法，可以有效地解决杂波环境下的数据关联问题。

但是，MHT算法所需的计算和存储资源会随着量测数和跟踪步数的增长呈指数增加，若要实际应用，还需要有效的假设管理技术。

对机动目标，以单一的运动模型来刻画其运动过程，往往和实际情况有偏差，最终会由于模型失配导致跟踪误差增大甚至跟踪失败。

三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法
彭冬亮;郭云飞;薛安克
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2008(25)5
【摘要】对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点,通过二维或解耦模型扩展并不一定能满足精度要求.提出了一种基于常速模型、"当前"统计模型、带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法.通过对包括匀加速模型、Singer模型、"当前"统计模型在内的不同模型组合进行Monte-Carlo仿真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有很好的实用性.
【总页数】6页(P831-836)
【作者】彭冬亮;郭云飞;薛安克
【作者单位】杭州电子科技大学,信息与控制研究所,浙江,杭州,310018;杭州电子科技大学,信息与控制研究所,浙江,杭州,310018;杭州电子科技大学,信息与控制研究所,浙江,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法 [J], 王越;周德云;刘建生;赵凯;杨维
2.交互式多模型算法在机动目标跟踪中的应用 [J], 李辉;赵敏;张安;卢莺
3.基于 IMM 的三维机动目标跟踪算法研究 [J], 董晓斐;邵巍
4.强机动目标跟踪自适应交互式多模型算法 [J], 王亚平;彭东亮;薛安克
5.一种面向机动目标跟踪的交互式多模型算法 [J], 王美健;吴小俊
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文章编号:167326338(2009)0320170204GPS 车载导航的交互式多模型算法王忠军1,2(1.信息工程大学测绘学院,河南郑州　450052;2.河南省交通厅,河南郑州　450000)摘要:GPS 动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术,而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠,但由于载体真实运动的复杂多变,任何单一模型都难以全面描述,致使单一模型的滤波都容易出现模型误差。

针对这一问题,将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中。

通过分析车辆的运动特点,选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互;同时考虑到车载终端计算能力有限,将状态变量在各方向解耦。

仿真显示,在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当,但在非机动时改进的算法明显占优。

关　键　词:全球定位系统;车载导航;卡尔曼滤波;交互式多模型;匀速直线模型中图分类号:P208 文献标识码:A DOI 编码:10.3969/j.issn.167326338.2009.03.004IMM Algorithm for GPS N avigation of V ehicleWAN G Zhong 2jun 1,2(1.I nstitute of S urvey ing and M a p ping ,I nf ormation Engineering Universit y ,Zhengz hou 450052,China ;m unication Department of Henan Provice ,Zhengz hou 450000,China )Abstract :Kalman filters were used extensively in data processing of GPS dynamic positioning ,while the appli 2cation of Kalman Filters required that the dynamic model was practical and reliable ,but in actual the vehicle motion was complex and changef ul ,which made it was impossible to express the motion by single model ,any 2how model errors often occured in the filters based on single model.In view of the problem ,the interacting multiple model (IMM )algorithm ,which was used extensively in maneuvering target tracking ,was introducted to vehicle navigation.The constant velocity (CV )model and current statistics (CS )model were selected ac 2cording to vehicle movement characteristics ,and the state variables of every direction were decoupled in order to decrease calculation amount.Simulation results showed that ,as the vehicle was maneuvering ,the perform 2ances of the algorithm developed and the adaptive algorithm based on single model were almost same ,but while the vehicle was non 2maneuvering ,the former was superior to the latter obviously.K ey w ords :GPS ;vehicle navigation ;Kalman filtering ;IMM system model ;constant velocity model 全球定位系统(GPS )由于能够迅速、准确、全天候地提供定位导航和授时信息,目前正广泛应用于各种领域。