基于时序信息的并行交互式多模型目标跟踪算法

随着水下目标运动形式的多样化和复杂化，现有的交互式多模型算法在面对目标状态切换时存在模型切换缓慢及跟踪精度不足的问题。为此，本发明以经典IMM算法为主体框架，提出了一种基于时序信息的并行交互式多模型目标跟踪算法。该算法通过比较相邻时刻的模型概率变化趋势，动态修正状态转移矩阵的参数，再经归一化处理实现状态转移矩阵的自适应更新。同时利用并行IMM框架和信息熵来动态更新模型概率，避免因过度修正状态转移矩阵而导致的跟踪精度下降。仿真结果表明，本发明提出的算法与现有算法相比对目标的预测精度提高了3.52％至7.87％。同时模型的切换速度更快，有效的提高了水下目标跟踪精度。