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针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波(Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF)算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤波算法基础上,并将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)与强跟踪滤波(Strong Tracking Filter,STF)算法相结合作为提议分布,提高了系统跟踪一般机动和阶跃机动的能力.在给出复合K噪声模型的基础上,利用AUPF算法对几种典型机动目标进行了计算机仿真,并同无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)算法进行了比较.仿真结果表明,复合K噪声下AUPF算法能更有效地对各种机动目标进行跟踪,具有较高的跟踪精度. 相似文献
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针对现有利用阵列单通道系统对机动目标跟踪精度不高,实时性差等不足,提出了一种新的基于改进粒子滤波算法的阵列单通道机动目标波达方向(direction of arrival, DOA)跟踪方法。该方法首先在利用接收机轮流采样建立数学模型的基础上,建立跟踪模型。然后,利用粒子群优化算法对马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)粒子滤波算法的重采样环节进行优化处理,给出了一种交互MCMC粒子滤波算法,该算法克服了传统粒子滤波算法粒子退化及样本贫化的固有缺陷。最后利用该算法求解跟踪方程,实现了实时DOA估计。理论分析与仿真结果表明,本文方法可实现基于阵列单通道的DOA跟踪与波束形成一体化,且能够处理相干信号,与标准粒子滤波和子空间类算法相比,收敛速度快,跟踪精度高。 相似文献
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根据空间目标作匀速转向运动的特点,提出了一种基于航向变化的目标加速度实时估计方法,在此基础上采用采样卡尔曼滤波器对该机动目标进行跟踪。仿真结果表明,这种新的加速度估计方法不仅能检测出目标机动开始和终止时刻,而且还能估计出快速机动目标的加速度大小,与扩展卡尔曼滤波器相比,采样卡尔曼滤波器具有更好的跟踪精度。 相似文献
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为了解决三维空间蛇形机动目标跟踪算法中模型失配的问题,提出了新的"S-蛇形"机动目标模型。该模型基于研究分析了平面内原始机动转弯模型,考虑目标在垂直方向做简单的匀速直线运动,对二维机动转弯模型进行了三维补维,但经仿真分析发现,此模型在机动变轨处出现"折返"现象,为了克服此缺点,又对该模型的状态转移矩阵进行了修正,提出了一种新的"S-蛇形"机动目标模型,该模型能够很好地匹配蛇形机动目标真实运动轨迹。最后在扩展卡尔曼滤波算法(EKF)中应用该模型,对真实蛇形机动目标进行滤波跟踪,通过Monte-Carlo仿真,结果验证了此算法跟踪精度高,也进一步证明了改进模型的合理性和实用性,并已经初步应用于某新型武器装备跟踪系统调试中。 相似文献
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机动目标自适应高斯模型与跟踪算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种描述机动目标运动状态的自适应高斯模型,在这种模型中,机动目标的加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程,并假定其概率密度函数服从高斯分布。指出了机动目标运动模型的均值和方差与目标机动加速度最佳当前估计值之间的关系,在此基础上,提出了相应的自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,该算法对机动目标在不同机动方式下的位置、速度和加速度均有良好的跟踪效果,且所需计算量小。 相似文献
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一种新的机动目标跟踪的多模型算法 总被引:11,自引:0,他引:11
采用带渐消因子的当前统计模型与匀速运动模型进行交互,设计了一种新的机动目标跟踪的交互式多模型算法。当前统计模型具有对一般机动目标跟踪精度高的特点,通过渐消因子的引入增强了该模型对突发机动的自适应跟踪能力,同时通过与CV模型的交互保证了对非机动目标的跟踪性能。仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和当前统计模型与CV模型交互的IMM算法相当;在跟踪突发机动目标时,该文算法的误差明显小于当前统计模型与CV交互的IMM算法。 相似文献
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一种新的机动目标跟踪的多模型算法 总被引:5,自引:1,他引:4
设计了一种仅仅使用两个模型实现对机动目标精确跟踪的多模型算法,采用了含有法向和切向加速度的加速度均值自适应的当前统计模型和扩展后的常速模型进行交互。该算法不受目标转弯率大小和变化的限制,对目标运动模式的未知参数变化的适应性较强。仿真结果表明,该算法对目标的跟踪精度明显优于传统的使用3个以上模型交互的IMM-CV/CT算法。由于本算法能够估计出目标的法向和切向加速度,进行适当的模型集设计后,可以实现对复杂、快速机动目标的全过程跟踪,具有可扩展性的应用前景。 相似文献
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杂波情况下跟踪机动目标的一个重要问题就是跟踪门问题。文中研究了两种现行的跟踪门技术,模型跟踪门和集中跟踪门。提出了新的跟踪门技术,分别为模型概率加权跟踪门和两极模型概率加权跟踪门(TS-MPWG),TS—MPWG考虑了可能的模型误差,且当建立第二个波门时在模型误差变量上用到了上界。仿真里采用了一种高机动目标的基准轨迹,用RMS误差、跟踪丢失百分比和计算量比较了讨论的跟踪门技术的性能。从仿真结果可以看出,在杂波环境下用IMM—PDAF进行机动目标跟踪,TS—MPWG跟踪门技术优于其他方法。 相似文献
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提出一种新的基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)处理的序贯扩展卡尔曼滤波(Sequential Extended Kalman Filter, SEKF)方法,以用于脉冲多普勒(Pulse Doppler, PD)雷达机动目标跟踪。利用目标在时延多普勒平面内的稀疏特点建立稀疏量测模型,然后通过压缩采样匹配重构方法获得目标的多普勒量测值,并用SEKF方法进行滤波更新,以改善目标状态的估计性能。在滤波过程中,应用CS处理可改善目标多普勒估计精度,而应用SEKF则可通过加入伪量测减小多普勒量测和目标运动状态之间的非线性误差。仿真实验结果表明,本文所提出的方法和传统的SEKF方法以及已有基于压缩感知的跟踪方法相比对机动目标有更好的跟踪性能。 相似文献
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高度机动目标的改进CS-Jerk模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高度机动目标跟踪问题,通过对Jerk模型的分析,借鉴"当前"统计的思想,采用截断正态分布来表征目标机动加速度变化率(Jerk)特性,利用Jerk均值与方差之间的关系自适应调整过程噪声协方差矩阵,提出一种改进的"当前"统计Jerk模型(MCS-Jerk model);并通过理论分析指出了Jerk模型及其跟踪算法的缺陷以及改进的MCS-Jerk模型算法的有效性;仿真结果表明改进的模型及跟踪算法的高机动目标跟踪性能明显优于基于Jerk模型的跟踪算法。 相似文献
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针对标准粒子滤波算法在机动目标波达方向(direction of arrival, DOA)随时间快速变化导致跟踪精度下降、实时性变差及多目标跟踪误差大等不足的问题,本文提出了一种改进粒子滤波(particle filter, PF)算法。该算法依据阵列信号处理模型和匀速(constant velocity,CV)模型,建立了机动目标跟踪的状态方程和观测方程作为状态空间模型,并在此基础上,借鉴多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法谱函数修改了粒子滤波的似然函数,实现了对目标方位的实时动态跟踪。仿真结果表明,与传统子空间类跟踪算法和标准粒子滤波算法相比,本文方法跟踪精度更高,收敛速度更快,抗噪能力及鲁棒性更强,对轨迹交叉的多目标跟踪性能也更优。 相似文献
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为了解决光电经纬仪由于机动目标运动模型不准确而引起的跟踪精度下降的问题,采用了单隐层前向神经网络(SLFNs)进行建模,提出了基于状态参数双重扩展卡尔曼滤波估计的共轴跟踪控制技术。仿真与实验结果显示,对83.33sin0.6t的等效正弦目标的速度估计最大误差为0.070 9()/s,跟踪精度为2.42';对旋转周期为4.5 s的光学动态靶标的跟踪精度达到2.96'以内。由此可见,所建立的模型与机动目标实际模型匹配,双重扩展卡尔曼滤波器(DEKF)能快速跟踪和估计状态参数。与传统控制方法相比,提出的方法具有更高的跟踪能力,能有效提高系统的跟踪精度。 相似文献