Resumen

El seguimiento de objetivos en maniobra es un desafío. Los cambios repentinos de velocidad o dirección de los objetivos podrían hacer que el rastreador de filtrado común diverja. Para mejorar la precisión del seguimiento de objetivos en maniobra, proponemos un algoritmo de seguimiento basado en el ajuste de spline. El ajuste de curvas, basado en el rastro de puntos históricos, refleja la información de movilidad. La innovación de este trabajo consiste en suponer que no hay un modelo de movimiento dinámico, y la predicción se basa únicamente en el ajuste de curvas sobre los datos medidos. Los resultados de la simulación de Monte Carlo muestran que, cuando los objetivos marítimos están en maniobra, el algoritmo propuesto tiene una mayor precisión que el algoritmo convencional del filtro de Kalman y el algoritmo de filtrado de múltiples modelos interactivos, manteniendo una estructura simple y una pequeña cantidad de almacenamiento.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Manejo; Seguimiento; Algoritmo; Ajuste de spline; Información de movilidad; Simulación de Monte Carlo
• Keywords:Maneuvering; Tracking; Algorithm; Spline fitting; Mobility information; Monte Carlo simulation