【摘 要】
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在视频图像运动目标的状态估计与跟踪问题中,常用的扩展卡尔曼(EKF)算法简单、计算量小,但仅适用于弱非线性和弱高斯环境下。本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)与简化交互
【机 构】
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东华理工大学核工程技术学院,西安工业大学光电工程学院
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在视频图像运动目标的状态估计与跟踪问题中,常用的扩展卡尔曼(EKF)算法简单、计算量小,但仅适用于弱非线性和弱高斯环境下。本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)与简化交互多模型(IMM)算法相结合的视频图像运动目标跟踪算法,有效地克服了EKF算法在强非线性状态下或对小运动目标跟踪时精度低,容易发散的问题。仿真结果表明,该算法估计和跟踪非线性目标的性能明显优于基于EKF算法,其跟踪精度可达到三阶(泰勒级数展开)精度。
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