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138传感器与微系统（TransducerandMicrosystemTechnologies）2016年第35卷第10期
DOI：10.13873/J.1000—9787(2016)10—0138—03
高斯混合交互式多模型容积信息滤波算法
谢会来1，刘以安1，王刚2，彭愫3
（1.江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122；
2.中国舰船研究院，北京100192；3.武汉理工大学信息工程学院，湖北武汉430063）
摘要：针对机动目标跟踪中由于目标机动使系统的非线性强度增大，导致系统的线性误差增大和跟踪精度明显下降、甚至发散的问题，提出了基于高斯混合的交互式多模型容积信息滤波（GMIMM-CIF）算法，实现对机动目标的精确跟踪。新算法在每次输入交互之后，保留概率较大的几个假设，并利用一个高斯混合项替换最优多模型算法中剩余的假设，从而使算法中假设的数量保持恒定；用容积信息滤波器（CIF）代替传统的非线性滤波器，通过估计信息状态向量和信息矩阵而不是估计状态向量和协方差，可以减小系统的非线性误差。通过仿真对比实验，验证了该算法可以提高机动目标的跟踪精度。
关键词：机动目标跟踪；高斯混合；交互式多模型；容积信息滤波
中图分类号：TP301.6文献标识码：B文章编号：1000—9787(2016)10—0138—03
Gaussianmixtureinteractingmultiplemodelalgorithmbasedoncubatureinformationfiltering
XIEHui-lai1,LIUYi-an1,WANGGang2,PENGSu3
（1.SchoolofInternetofThingsEngineering，JiangnanUniversity，Wuxi214122，China；
2.ChinaShipResearchandDevelopmentAcademy，Beijing100192，China；
3.SchoolofInformationEngineering，WuhanUniversityofTechnology，Wuhan430063，China）
Abstract：Aimingatproblemthatincreasinglinearerrorandobviousdecreasingintrackingprecisionandevendivergingbecauseofnonlinearstrengthincreaseswhentargetmaneuversinthemaneuveringtargettrackingsystem，aGaussianmixtureinteractingmultiplemodelalgorithmbasedoncubatureinformationfiltering（GMIMM-CIF）isproposedtoimprovethetrackingprecision.ThenewalgorithmutilizesaGaussianmixturetoreplacetheexponentialnumberofhypothesesthatarisesintheoptimalmultiplemodelfilteringateachstepineachmode，thusmaintainingalimitednumberofhypotheses；utilizescubatureinformationfilteringtoreplacetraditionalnonlinearfiltering，thecubatureinformationfilter（CIF）evaluatesinformationstatevectorandinformationmatrixratherthanstatevectorandcovariance，whichcanreducethenonlinearerr
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