Adaptive estimation of a moving object trajectory using sequential hypothesis testing

В статье рассматривается задача адаптивного оценивания траектории движущегося объекта и обнаружения изменения режима движения. Предполагается, что объект движется по сложной траектории и в известные моменты времени может происходить переключение режима движения объекта на один из трех возможных режимов: равномерное прямолинейное движение или равномерное движение против или по часовой стрелке. Разработан новый алгоритм, основанный на сочетании гибридной линейной стохастической модели движения объекта, банке конкурирующих фильтров Калмана и решающем правиле на основе последовательного тестирования гипотез. Приведено детальное описание решающего правила и предложенного алгоритма в виде псевдокода. Программная реализация алгоритма выполнена на языке Matlab. Рассмотрен численный пример адаптивного оценивания движения объекта по сложной траектории, состоящей из девяти различных участков. Проведены вычислительные эксперименты с различными уровнями помех в измерениях. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенного алгоритма.