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geometrical entropy approach for variable structure multiple-model estimation

Chinese Journal of Aeronautics 2015年第4期28卷 1131-1146页

作者： Shen-tu Han Xue Anke Peng Dongliang Institution of Information and Control Hangzhou Dianzi University

The variable structure multiple-model（VSMM） estimation approach, one of the multiple-model（MM） estimation approaches, is popular in handling state estimation problems with mode *** the VSMM algorithms, the model sequence set adaptation（MSA） plays a key *** MSA methods are challenged in both theory and practice for the target modes and the real observation error distributions are usually uncertain in *** this paper, a geometrical entropy（GE） measure is proposed so that the MSA is achieved on the minimum geometrical entropy（MGE） ***, the minimum geometrical entropy multiple-model（MGEMM） framework is proposed, and two suboptimal algorithms, the particle filter k-means minimum geometrical entropy multiple-model algorithm（PF-KMGEMM） as well as the particle filter adaptive minimum geometrical entropy multiple-model algorithm（PF-AMGEMM）, are established for practical *** proposed algorithms are tested in three groups of maneuvering target tracking scenarios with mode and observation error distribution *** simulations have demonstrated that compared to several existing algorithms, the MGE-based algorithms can achieve more robust and accurate estimation results when the real observation error is inconsistent with a priori.

关键词： geometrical entropy Maneuvering target tracking Model sequence setadaptation Multiple-model estimation Particle filter

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