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融合位置和姿态信息的模型概率估计

系统仿真学报 2012年第7期24卷 1455-1459页

作者：吉兵单甘霖赵军军械工程学院石家庄050003

为了利用目标的姿态信息来提高机动目标跟踪的精度,提出一种融合位置和姿态信息的模型概率估计算法。该算法采用模糊关联的方法,实现了基于姿态信息的模型概率估计;根据离散点过程滤波的基本理论,对其进行滤波;采用贝叶斯推理方法,对来... 详细信息

为了利用目标的姿态信息来提高机动目标跟踪的精度,提出一种融合位置和姿态信息的模型概率估计算法。该算法采用模糊关联的方法,实现了基于姿态信息的模型概率估计;根据离散点过程滤波的基本理论,对其进行滤波;采用贝叶斯推理方法,对来自姿态的模型概率和来自位置的模型概率进行了信息融合,并将融合后的模型概率应用到IMM算法。仿真表明,改进的IMM在保持传统IMM实时性的基础上提高了跟踪精度,从而验证了姿态信息对目标跟踪的辅助作用。

关键词：模型概率姿态信息融合 IMM

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基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

系统仿真学报 2008年第17期20卷 4722-4726页

作者：王炯琦周海银吴翊赵德勇国防科技大学系统科学和数学系湖南长沙410073 国防科技大学信息系统与管理学院长沙410073

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法。通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数... 详细信息

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法。通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法。仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力。

关键词：模型概率多模型融合最优估计精度仿真

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基于模型概率估计的两层交互多模型算法

指挥控制与仿真 2014年第5期36卷 13-16页

作者：程梓楠王勇徐国亮余跃江苏自动化研究所江苏连云港222061

在机动目标跟踪问题的研究中,针对转弯机动目标跟踪精度差的问题,设计了一种利用模型概率对模型集合进行实时计算的两层交互多模型算法。该算法由第一层目标转弯速率的粗估计和第二层目标状态向量的精估计构成,它利用第一层模型计算出... 详细信息

在机动目标跟踪问题的研究中,针对转弯机动目标跟踪精度差的问题,设计了一种利用模型概率对模型集合进行实时计算的两层交互多模型算法。该算法由第一层目标转弯速率的粗估计和第二层目标状态向量的精估计构成,它利用第一层模型计算出的目标运动估计转弯速率,构建与当前目标运动状态匹配程度较高的第二层转弯模型集合,并将该转弯模型集合运用于状态估计中。仿真结果证明了该算法在针对转弯机动目标时仍有较好的跟踪精度。

关键词：机动目标跟踪交互多模型模型概率转弯模型

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基于特征点概率模型与匹配的图像拼接算法

电子测量技术 2017年第8期40卷 135-138,149页

作者：闫娜陕西财经职业技术学院咸阳712000

为了解决图像内容单一、特征点不明显且数量少而导致其难以拼接准确的问题,提出了基于特征点概率与匹配的图像拼接算法。首先,利用图像重叠区域特征的单应性,开发出对旋转、尺度及光照不变的可靠特征几何结构,计算焦距矩阵与旋转矩阵,... 详细信息

为了解决图像内容单一、特征点不明显且数量少而导致其难以拼接准确的问题,提出了基于特征点概率与匹配的图像拼接算法。首先,利用图像重叠区域特征的单应性,开发出对旋转、尺度及光照不变的可靠特征几何结构,计算焦距矩阵与旋转矩阵,实现特征点检测;利用随机抽样一致性算法,完成特征点匹配。然后,利用伯努利分布特性和贝叶斯计算,建立内点和离群点的模型概率,剔除错误匹配点,从而提高图像匹配精度,准确完成图像拼接。最后以条码对接是否准确为图像拼接质量判断基准,实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,该算法拥有更高的拼接准确率与鲁棒性。

关键词：图像拼接图像匹配模型概率焦距矩阵单应性随机抽样一致性

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例谈求三种常见模型概率的方法

语数外学习(高中版上旬) 2021年第5期 49-49页

作者：季海亭江苏省阜宁县第一高级中学

概率问题在历届高考数学考试中都占有一席之地.因而熟练掌握几种常见的概率模型以及求概率的方法是很有必要的.高中数学中比较常见的概率模型有古典概率模型、几何概率模型、条件概率模型.概率的模型不同,其求概率的方法也不相同.本文... 详细信息

概率问题在历届高考数学考试中都占有一席之地.因而熟练掌握几种常见的概率模型以及求概率的方法是很有必要的.高中数学中比较常见的概率模型有古典概率模型、几何概率模型、条件概率模型.概率的模型不同,其求概率的方法也不相同.本文主要介绍三种常见概率模型的求解方法.

关键词：古典概率模型概率公式几何测度几何概率模型概率

利用交互多模型的动态精密单点定位故障诊断算法

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同方期刊数据库

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武汉大学学报（信息科学版） 2011年第6期36卷 644-647页

作者：聂建亮吴富梅何正斌张双成国家测绘局大地测量数据处理中心西安市友谊东路334号710054 长安大学地质工程与测绘学院西安市雁塔路126号710054 信息工程大学测绘学院郑州市陇海中路66号450052 西安测绘研究所西安市雁塔路中段1号710054

提出了一种基于相邻历元模型概率比的交互多模型方法,以提高故障诊断的效率,控制异常数据对定位结果的影响。首先,根据故障可能发生的情况建立交互多模型,以便对故障进行定位;然后,根据相邻历元的故障模型概率比对故障进行诊断,提高故... 详细信息

提出了一种基于相邻历元模型概率比的交互多模型方法,以提高故障诊断的效率,控制异常数据对定位结果的影响。首先,根据故障可能发生的情况建立交互多模型,以便对故障进行定位;然后,根据相邻历元的故障模型概率比对故障进行诊断,提高故障诊断的正确率;最后,根据抗差估计原理对故障进行处理,控制异常影响,提高动态精密单点定位的精度。以实测动态GPS数据为例,此模型可以提高故障诊断的正确率,控制异常影响,进而提高动态精密单点定位的精度。

关键词：动态精密单点定位交互多模型模型概率故障诊断抗差估计

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适用于模型失配时的改进IMM算法

系统工程与电子技术 2011年第12期33卷 2593-2597页

作者：陈映程臻文树梁北京无线电测量研究所北京100854

机动目标难以跟踪的主要原因是无法找到一个准确的模型来描述目标的运动,即此时目标运动模型是失配的。现今交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)算法是一种常用的用于机动目标的跟踪算法。推导分析了现有的典型IMM滤波算法在... 详细信息

机动目标难以跟踪的主要原因是无法找到一个准确的模型来描述目标的运动,即此时目标运动模型是失配的。现今交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)算法是一种常用的用于机动目标的跟踪算法。推导分析了现有的典型IMM滤波算法在跟踪机动目标时存在的不足,提出了一种更适用于运动模型失配情况下机动目标跟踪的改进IMM算法。该算法对在跟踪机动目标时滤波器的新息序列的均值特性进行推导分析,改进了IMM算法中模型概率的计算方法,提高了模型概率计算的准确性,从而提高对机动目标的跟踪精度。建立了典型的机动目标跟踪场景,将改进后的IMM算法和原有的典型IMM算法的跟踪性能进行了对比研究,并对模型转换概率的准确性进行了分析,仿真结果验证该改进算法的有效性。

关键词：机动目标跟踪交互式多模型算法新息序列均值模型概率

自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

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宇航学报 2010年第11期31卷 2503-2511页

作者：王小旭赵琳哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM-AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage-Husa滤波器和强跟踪滤波器(S... 详细信息

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM-AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage-Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM-AFF算法兼具Sage-Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM-AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM-AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位精度。

关键词： INS/GPS组合导航系统自适应融合滤波算法交互式多模型 Sage-Husa滤波器强跟踪滤波器模型概率

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目标跟踪时基于射频隐身的采样周期设计

信号处理 2015年第9期31卷 1112-1116页

作者：李邱斌张贞凯田雨波江苏科技大学电子信息学院镇江212003

为进一步提高雷达的射频隐身能力,在分析相控阵雷达采样周期与射频隐身性能关系的基础上,基于交互多模型算法,提出了目标跟踪时基于射频隐身的采样周期设计方法,根据运动状态的不同,自适应设计下一时刻的采样周期。首先对目标跟踪算法... 详细信息

为进一步提高雷达的射频隐身能力,在分析相控阵雷达采样周期与射频隐身性能关系的基础上,基于交互多模型算法,提出了目标跟踪时基于射频隐身的采样周期设计方法,根据运动状态的不同,自适应设计下一时刻的采样周期。首先对目标跟踪算法中的运动目标设定期望的协方差,利用协方差控制方法求出各模型的采样周期,然后利用跟踪算法更新后的模型概率对各模型采样周期进行加权求和,在满足跟踪精度同时,有效地设计了采样周期。本文算法与传统的采样周期算法、公式法进行比较,仿真结果表明本文算法具有较好跟踪性能的同时,增大了跟踪过程中的采样周期,从而显著提高了雷达射频隐身性能。

关键词：目标跟踪模型概率采样周期射频隐身