基于机场活动地图信息改进AIMM-UKF算法的移动目标跟踪OA北大核心CSTPCD
Improved AIMM-UKF Mobile Target Tracking Algorithm Based on Airport Map Information
针对机场场面高密度交通以及多类型移动目标的特殊性,为保证机场自动化设备如无人驾驶技术在机场内的应用,需要进一步优化定位算法来提高移动目标的跟踪精度;通过分析现有的自适应交互式多模型-无迹卡尔曼滤波跟踪算法(adaptive interactive multi-model-unscented Kalman filter algorithm,AIMM-UKF)在移动目标跟踪过程中模型匹配度和跟踪精度上的不足,研究了1种基于机场活动地图信息改进的自适应…查看全部>>
Given the unique challenges posed by high-density traffic flow and diverse moving targets on airport sur-faces,ensuring accurate tracking is essential for effective operation of airport automated equipment such as un-manned vehicles within airports.To address the limitations of the existing Adaptive Interactive Multi-Model-Un-scented Kalman Filter algorithm(AIMM-UKF)in tracking moving targets in airport movement areas,an enhanced tracking algorithm is propos…查看全部>>
常鑫;马光辉;高建树;郝世宇
中国民航大学交通科学与工程学院 天津 300300中国民航大学电子信息与自动化学院 天津 300300中国民航大学交通科学与工程学院 天津 300300中国民航大学电子信息与自动化学院 天津 300300
机场交通管控与运行场面移动目标机场地图数据库AIMM-UKF转移概率矩阵观测矩阵
airport traffic control and operationsurface moving targetAMDBadaptive interacting multiple mod-el-unscented Kalman(AIMM-UKF)probability transition matrixobservation matrix
《交通信息与安全》 2024 (2)
87-94,104,9
国家重点研发计划项目(2021YFB2600500)资助
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