变结构多模型目标跟踪技术与最小子模型集切换算法

"这篇文章主要探讨了在机动目标跟踪领域中的一种高级技术——变结构多模型目标跟踪。作者陈晓峰、嵇成新和陈阳来自海军大连舰艇学院，他们在2008年的《舰船电子对抗》期刊上发表该论文，详细分析了多模型算法的演进，特别是从静态多模型（SMM）到交互多模型（IMM），再到固定结构多模型（FSMM）和变结构多模型（VSMM）的过程。" 在机动目标跟踪中，多模型算法扮演着关键角色，因为它们能够处理目标行为的不确定性及复杂动态变化。传统的静态多模型方法通常假设目标的行为模式是固定的，而交互多模型则引入了模型间的交互，提高了跟踪性能。然而，当目标的运动模式发生突然变化时，如紧急转向或加速，固定结构的多模型算法可能会出现性能下降。 变结构多模型算法弥补了这一局限性。VSMM允许根据目标状态的变化动态地调整模型结构，从而更准确地适应目标的行为。论文分析了FSMM算法的局限性，指出在目标机动时，FSMM可能无法快速有效地切换模型，导致跟踪误差增加。VSMM的优势在于其灵活性，它能够在适当的时候自动切换模型，提高跟踪的精度和鲁棒性。 为了实现这一目标，论文介绍了VSMM的转换算法，这是确保模型能及时、正确切换的关键。此外，作者还提出了一种创新的VSMM算法——最小子模型集切换算法（MSMSS）。MSMSS算法旨在优化模型集合，通过选择最小的子模型集来保持跟踪效率，同时降低计算复杂度。这种方法在保证跟踪性能的同时，减少了计算资源的需求，对于实时跟踪系统尤其有价值。 关键词：多模型算法，机动目标，目标跟踪。这些关键词强调了研究的核心内容，即如何利用多模型策略有效地跟踪机动目标，并且论文提供了关于VSMM和MSMSS算法的详细理论和潜在应用。 这篇论文深入研究了变结构多模型在机动目标跟踪中的应用，为未来的研究和实际系统设计提供了重要的理论基础和技术参考。