基于去相关无偏量测转换的机动目标跟踪

针对雷达非线性量测信息下的机动目标跟踪问题,提出了一种基于去相关无偏量测转换的跟踪算法。该算法以交互多模型算法为基础,利用多个并行的滤波模型覆盖目标可能的运动模式,其中各个子滤波器均采用去相关无偏量测转换方法解决系统量测与目标运动状态之间的非线性问题。该量测转换方法同时也克服了量测转换固有的缺陷。蒙特卡罗仿真结果表明,相对于传统的量测处理算法,采用基于去相关无偏量测转换的跟踪算法能获得更高的目标跟踪精度。     

可处理多普勒量测的最佳线性无偏估计算法

基于目标位置量测的一些量测转换方法已被广泛使用在目标跟踪应用中,使得卡尔曼滤波器得以在直角坐标系中应用。但是,这些量测转换方法有一些会导致估计性能恶化的根本缺陷。事实上,除了位置量测外,理论计算和实践已经证明,包含目标速度信息的多普勒量测具有有效提高目标状态估计精度的潜力。该文在直角坐标系下提出一种可使用转换多普勒量测(即距离量测与多普勒量测的乘积)的滤波器。从理论上讲,它是在最佳线性无偏估计准则下的最优线性无偏滤波器,并且避免了量测转换方法的根本缺陷。通过将近似处理后的新型最优线性滤波器与目前4种流行的方法进行仿真比较,验证了所提出的滤波器的优越性。     

球坐标系下多普勒雷达目标跟踪滤波器

将仅仅考虑位置量测的三维去偏一致转换量测卡尔曼滤波算法进行推广,以解决包含多普勒量测且斜距和多普勒的量测误差相关的雷达目标跟踪问题。首先利用斜距和多普勒量测的乘积构造伪量测,以减小多普勒量测和目标运动状态之间的强非线性程度;然后利用嵌套条件方法得到了转换量测误差前两阶矩的一致性估计;最后根据转换量测是目标运动状态二次函数的特性,用二阶EKF最优地实现了非线性跟踪滤波。Monte-Carlo仿真结果表明采用新算法可以明显改善跟踪滤波器的性能。     

带多普勒量测的序贯SCKF雷达目标跟踪算法

为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波( SCKF),提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波( SSCKF-D)雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间的相关性。基于SCKF算法,按照量测精确度的高低顺序对方位角、俯仰角、径向距离和伪量测序贯处理。 Monte Carlo仿真表明,与SCKF和带多普勒量测的均方根容积卡尔曼滤波( SCKF-D)算法相比,SSCKF-D算法跟踪精度更高,较后者提高20%以上,收敛速度更快,更适用于空间目标跟踪。     

一种改进的机载多普勒雷达目标跟踪算法

针对传统的基于多普勒雷达量测转换的目标跟踪算法只适用于静止雷达的问题,将该算法推广至机载多普勒雷达。在每个递推周期里,首先将机载导航数据转换到东北天坐标系中;然后,将距离量测转换成东北天系下的位置伪量测,由此完成对目标的位置滤波;最后,联合目标位置滤波值及多普勒量测对目标进行运动状态滤波,由此得到目标的位置最终估计值。仿真实验结果表明,改进后算法的跟踪精度优于传统的多普勒雷达目标跟踪算法。     

基于量测转换IMM的多普勒雷达机动目标跟踪

多普勒雷达目标跟踪中,如何有效解决系统量测与目标状态之间的非线性并实现机动目标跟踪,是亟待解决的问题.本文提出一种基于量测转换交互多模型（Interactive Multiple Model,IMM）的目标跟踪算法,其以IMM为框架,并结合静态融合滤波器处理多普勒量测的结构,解决多普勒雷达机动目标跟踪问题.仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

一种量测转换的移动外辐射源多站协同跟踪算法

针对移动外辐射源跟踪问题,提出一种融合到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)观测量的量测转换Kalman滤波(Converted Measurement Kalman Filter,CMKF)算法。首先,采用了一种考虑了传感器位置偏差影响的无源定位算法作为转换非线性的AOA与TDOA观测量至笛卡尔坐标系下观测量的方法,并证明了当AOA与TDOA的测量噪声以及传感器位置偏差都服从高斯分布且噪声强度不大时,该量测转换方法的位置转换误差能达到克拉美罗(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB)界;其次,在量测转换的基础上构建了关于移动外辐射源的线性状态空间模型,将非线性的目标跟踪问题转化为线性滤波问题,并最终使用标准Kalman滤波器实时跟踪移动外辐射源位置。仿真结果不仅验证了量测转换精度与理论分析结论吻合,还表明了所提CMKF算法的跟踪精度同时优于扩展Kalman滤波器、无迹滤波器以及粒子滤波器。     

一种精确协方差估计的转换量测卡尔曼滤波方法

传统转换量测卡尔曼滤波(CMKF)方法对误差协方差矩阵进行估计时,采用了线性近似的方式。当量测方位误差较大时,无法准确估计出协方差矩阵。针对该问题,提出了一种基于精确协方差估计的CMKF方法,可有效抑制方位误差对协方差估计的影响。仿真结果表明该方法可有效抑制量测方位误差的影响,提升目标跟踪的定位精度。     

网络信息支持下目标“虚拟跟踪”方法研究

针对隐身战斗机作战的电磁隐蔽性需求,提出网络信息支持下的目标"虚拟跟踪"方法。基于虚拟量测转换建立"虚拟跟踪"的状态模型,针对网络信息精度和战斗机状态估计误差,基于量测无偏转换原理对状态模型进行修正。为提高对机动目标"虚拟跟踪"的状态估计精度,设计基于"当前"统计模型的交互式多模型无迹卡尔曼滤波算法进行滤波处理。针对机动目标跟踪下不同误差影响对比进行的仿真表明,"虚拟跟踪"方法能快速获得稳定的目标状态估计,通过提高信息更新频率和战斗机的姿态估计精度,能获得较高精度水平的目标信息。     

网络信息支持下目标“虚拟跟踪”方法研究

针对隐身战斗机作战的电磁隐蔽性需求,提出网络信息支持下的目标“虚拟跟踪”方法.基于虚拟量测转换建立“虚拟跟踪”的状态模型,针对网络信息精度和战斗机状态估计误差,基于量测无偏转换原理对状态模型进行修正.为提高对机动目标“虚拟跟踪”的状态估计精度,设计基于“当前”统计模型的交互式多模型无迹卡尔曼滤波算法进行滤波处理.针对机动目标跟踪下不同误差影响对比进行的仿真表明,“虚拟跟踪”方法能快速获得稳定的目标状态估计,通过提高信息更新频率和战斗机的姿态估计精度,能获得较高精度水平的目标信息.     

雷达群组网中几种目标跟踪滤波器的比较

在雷达群组网目标跟踪中,目标量测在雷达各自的坐标系下,而目标跟踪却在公共坐标系下,针对这种混合坐标系下异地雷达目标跟踪问题,通常解决这类跟踪问题的滤波算法有CMKF法和EKF法.文中从测量误差模型出发,给出了适用于群组网目标跟踪算法的推导过程,并且通过仿真实验和分析,比较了几种算法的优缺点并给出了结论.     

基于交互多模算法在非线性测量方程下的机动目标跟踪

针对非线性测量下的机动目标跟踪问题，本文基于交互多模型算法（IMM），采用去偏转换测量卡尔曼滤波（CMKF－D）的方法，把在极坐标系下得到的测量值转换到直角坐标系中，用统计的方法求出转换测量值的误差均值和方差，将转换测量值去偏后再进行卡尔曼滤波，仿真结果表明，算法提高了基于非线性测量方程的机动目标跟踪性能。     

解耦的转换测量Kalman滤波算法

对于极坐标观测下的目标跟踪问题,基于转换测量Kalman滤波器(CMKF),应用正规变换,得到了解耦的CMKF算法,同时研究了CMKF和解耦CMKF算法的初值估计问题.仿真结果表明了解耦CMKF算法及其初值估计的有效性.     

一种基于CMKF建立跟踪初始估计的方法

针对极坐标观测条件下的目标跟踪，本文基于去偏转换测量卡尔曼滤波算法(CMKF-D)，提出了一种建立跟踪初始估计的方法：目标初始状态由前两点观测值估计，初始估计误差协方差由状态方程和CMKF-D中观测误差协方差计算得到。仿真结果表明，使用该方法建屯初始估计，能使滤波器迅速收敛至稳态，提高滤波初始阶段的跟踪精度。     

基于极坐标的CMKF定位算法研究

针对经典的推广卡尔曼滤波算法受初值和测量噪声影响大,算法不稳定等缺点,提出了一种新的基于极坐标的转换测量卡尔曼滤波定位算法,计算机仿真结果验证了这种算法具有较好的稳定性和实用性.     

基于正规变换的转换测量Kalman滤波算法

对于极坐标观测下的目标跟踪问题，基于转换测量Kalman滤波器(CMKF)，应用正规变换方法对其进行解耦，经过理论推导，得到了变换的解析表达式。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于改进Camshift算法的NAO机器人目标跟踪

针对Camshift算法应用于NAO机器人目标跟踪过程中,当目标受到相似颜色背景干扰或被物体遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于ORB特征检测和Kalman滤波多算法结合的目标跟踪方法。首先检测目标ORB特征点初始化搜索窗口,然后利用Kalman滤波作为目标运动状态的预测机制,以预测的位置初始化Camshift算法。利用Bhattacharyya距离判断跟踪窗口的收敛性,若受到背景干扰,则利用ORB算法对当前帧中的Kalman预测区域和目标模型进行特征点匹配,重新检测目标在视频帧中的位置。根据Kalman滤波预测目标被物体遮挡后可能的位置来更新预测器参数。实验结果表明,改进的算法能够在相似颜色背景干扰和目标遮挡的复杂环境下,连续稳定地跟踪运动目标。     

基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法

针对雷达跟踪机动目标时,目标运动模型通常线性地建模在直角坐标系内,而量测数据由传感器获得的实际情况,提出了基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法.推导了该算法中相关的滤波估计、滤波误差协方差和数据关联概率,并且提出了跟踪门的确定方法.仿真结果表明了新算法的可行性和有效性.