摘要
本发明涉及一种机动磁性目标的自适应跟踪方法及系统,属于目标跟踪和磁探测技术领域。该方法包括:建立目标物理模型与运动模型,并根据模型确定被跟踪磁性目标的状态变量;构建状态空间模型,根据确定的状态变量获取磁性目标的运动状态方程以及非线性观测方程;构建IMM‑AKKF‑FNN模型,包括:机动决策层采用IMM框架,并行运行多个针对不同运动模式的滤波器,并根据各模型的似然度进行概率加权,以自适应地应对目标的宏观运动模式切换;非线性滤波层在IMM框架的每个模型内部,采用AKKF作为核心状态估计器;噪声感知层为每个AKKF配备一个预训练的FNN。本发明能提高跟踪的精度和鲁棒性。
技术关键词
跟踪方法
非线性滤波
状态空间模型
观测噪声
状态估计器
协方差矩阵
交互式多模型
框架
运动学特征
卡尔曼滤波器
前馈神经网络
融合功能
方程
正则化参数
统计特征
系统为您推荐了相关专利信息
图像重建方法
注意力
调制特征
状态空间模型
LDR图像
非线性动力学
磷酸铁锂电池
电池SOC估算方法
扩展卡尔曼滤波
等效电路模型
故障检测系统
数字孪生模型
故障诊断模块
动态告警
数据采集模块