论文研究-AR预测模型的IMM跟踪算法.pdf下载

针对LOS/NLOS混合条件下对机动目标的鲁棒跟踪问题，提出一种基于AR预测模型的交互式多模型（Interacting Multiple Model，IMM）跟踪算法（ARIMM）。该算法利用AR预测模型对运动状态建模，针对LOS与NLOS条件下观测噪声的分布不同分别使用无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter，UKF）和改进的无迹卡尔曼滤波器（Robust Unscented Kalman Filter，RUKF），通过IMM方法估计出移动台的位置，利用该位置更新AR模型的参数，使AR模型与真实运动状态更加匹配，实现精确跟踪。仿真结果表明，在LOS/NLOS混合条件下，与传统的UKF和RUKF算法相比，该算法对机动目标跟踪的鲁棒性更好。