改进的变结构交互多模型被动跟踪算法研究

"该文提出了一种改进的变结构交互多模型被动跟踪算法，用于解决在干扰环境下跟踪机动目标时无法获取距离信息的问题。通过最小二乘原理预处理角度量测，减少非线性量测方程线性化导致的误差，并引入序列似然比检测动态调整模型集，增强模型对不同机动模式的适应性，提高跟踪精度。" 在被动跟踪领域，尤其是在复杂的干扰环境中，准确地追踪机动目标是一项挑战。传统的多站测角被动跟踪算法在处理目标状态与角度量测的非线性关系时，通常采用线性化方法，但这种方法可能会降低滤波精度，甚至可能导致跟踪失效。为了解决这个问题，该论文提出了一种创新的算法，它首先利用最小二乘法对角度测量数据进行预处理，以此来优化非线性量测方程的线性化过程，从而减少由此产生的误差。 交互多模型（IMM）滤波是解决单一模型无法全面描述目标机动行为的有效方法。IMM算法结合多个模型以适应目标可能的不同运动状态，已经在目标跟踪领域取得了显著的效果。然而，固定模型集的IMM算法可能会因为模型过多而导致计算负担过重，且可能破坏贝叶斯推理中的模型独立性原则，进而影响跟踪性能。 为了解决上述问题，该论文提出引入序列似然比检测（Sequential Likelihood Ratio Test, SLRT）机制来动态调整模型集合。SLRT能够根据目标机动模式的变化，自动选择最合适的模型，增强了模型对机动模式的自适应性，有效地减少了模型间的竞争，从而提高了跟踪的稳定性和精度。 通过仿真对比，新算法在相同的实验条件下，与传统方法相比，对于同一设定轨迹的跟踪性能有明显提升，验证了该改进算法的有效性。这种改进的变结构交互多模型被动跟踪算法为在复杂环境下的机动目标跟踪提供了更高效、更精确的解决方案，具有重要的理论价值和实践意义。 这篇论文聚焦于解决干扰环境中的被动跟踪问题，提出的算法创新性地结合了最小二乘预处理和动态模型调整，为实际的军事或民用目标跟踪系统提供了理论支持和技术参考。其贡献在于提高了跟踪的精度和鲁棒性，有助于在各种复杂环境下的目标识别和跟踪任务。