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针对雷达系统的非线性目标跟踪存在精度低、滤波易发散等问题,提出一种新的非线性滤波算法——随机球面径向积分滤波算法(SSIF)。该滤波算法基于随机积分准则,利用随机球面积分准则和随机径向积分准则来近似函数积分。所提的滤波算法和传统的非线性滤波算法,例如扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波等相比在计算复杂度相当的情况下,不仅可以消除系统误差具有更高的跟踪精度,而且可以防止滤波发散提高滤波稳定度。通过蒙特卡洛仿真实验表明,所提出的非线性滤波算法整体性能明显优于传统的滤波算法。 相似文献
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针对目标作转弯机动时产生运动模式的不确定性和运动模型的非线性问题,提出基于Unscented卡尔曼滤波器的交互多模型算法.该算法采用带有极坐标系速度的转弯模型和二维Singer模型作为模型集,将Unscented卡尔曼滤波取带传统的扩展卡尔曼滤波解决转弯模型的非线性,同时在模型交互时使用Unscented变换取代雅可比矩阵解决目标状态转换时的非线性.通过Monte-carlo仿真表明,与标准交互多模型方法相比,基于Unscented卡尔曼滤波器的跟踪算法具有很好的跟踪性能. 相似文献
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扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
扩展卡尔曼滤波在非平稳矢量信号和噪声环境下具有广泛的应用,针对机动目标运动模型的特点,采用基于扩展卡尔曼滤波的算法对运动目标进行跟踪处理,该算法首先建立了运动目标的状态模型和观测模型,然后对观测数据进行滤波和误差估计处理,最后通过计算机的蒙特卡洛仿真得到了滤波轨迹和运动目标的距离和角度误差,仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波算法具有很好的目标跟踪性能. 相似文献
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在处理非线性机动目标跟踪问题时,传统的非线性滤波估计算法跟踪误差大且容易引起滤波发散.针对上述问题,研究将强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(SCKF-STF)和交互多模型(IMM)算法相结合,提出一种新型的交互多模型强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(IMM-SCKF-STF)跟踪算法.该算法在SCKF基础上引入强跟踪渐消因子,使其不仅拥有应对机动目标状态突变的强跟踪能力,同时还具备交互多模型算法的优良机动目标跟踪性能.因此,新算法在机动目标跟踪方面将获得更高的非线性滤波估计精度,且算法的稳定性和应对状态突变的跟踪鲁棒性能获得显著提高.最后,通过两个仿真例子验证了此算法的有效性与优越性. 相似文献
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用于非线性机动目标跟踪的新型IMM算法 总被引:4,自引:4,他引:0
针对在非线性机动目标跟踪中存在的滤波器易发散、机动检测有延迟等问题,把Unscented Kalman Filter(UKF)引进到交互多模型算法(IMM)中,设计了交互多模型UKF滤波器。并利用目标运动模型集概率的相对变化率设计了自适应交互多模型UKF滤波器,最后进行了计算机仿真。蒙特卡罗仿真结果表明,两种滤波算法都具备UKF滤波器精度高、稳定性好、不易发散的优点,同时不需了解目标机动的先验信息,适合于实际应用;并且自适应交互多模型UKF滤波器具有更好的跟踪效果。 相似文献
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针对线性混合效应状态空间模型中的状态估计问题,提出了一种新的统计推断方法,在假设总体参数已知及个体随机效应未知的情况下,通过卡尔曼滤波算法与序贯蒙特卡洛算法的结合,实现了对模型中状态的估计。最终在实际模型产生的模拟数据的基础上,通过文中所提算法与卡尔曼滤波算法的实例比较,验证了该方法的有效性。 相似文献
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Direct tracking problem of moving noncircular sources for multiple arrays is investigated in this study. Here, we propose an improved unscented particle filter (I-UPF) direct tracking method, which combines system proportional symmetry unscented particle filter and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Noncircular sources can extend the dimension of sources matrix, and the direct tracking accuracy is improved. This method uses multiple arrays to receive sources. Firstly, set up a direct tracking model through consecutive time and Doppler information. Subsequently, based on the improved unscented particle filter algorithm, the proposed tracking model is to improve the direct tracking accuracy and reduce computational complexity. Simulation results show that the proposed improved unscented particle filter algorithm for noncircular sources has enhanced tracking accuracy than Markov Chain Monte Carlo unscented particle filter algorithm, Markov Chain Monte Carlo extended Kalman particle filter, and two-step tracking method. 相似文献
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高数据传输速率以及终端的高速移动,导致无线通信信道具有时间选择性与频率选择性两个特征.本文主要研究了基于训练序列的多输入多输出(MIMO)时变频率选择性衰落信道的估计与跟踪问题.首先,根据时变无线信道的动态性,将信道冲击响应近似看作一个低阶的自回归矢量过程(AR),以便于进行时变信道的跟踪.接着在此模型的基础上,利用序贯蒙特卡罗滤波对MIMO通信系统中的双选择性信道进行了跟踪;跟踪过程中需要与信号检测交替进行,即在状态变量的预测和新息修正的中间要进行一次码元的检测,所采用的方法是极大似然序列检测,最后与扩展卡尔曼滤波作了比较.仿真结果表明,在信道噪声是非高斯的情形下,序贯蒙特卡罗滤波的跟踪性能更优越于扩展卡尔曼滤波. 相似文献
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针对通信系统时变信道采用蒙特卡罗算法进行盲信道跟踪,并将该盲跟踪算法用于多天线信道及空时分组编码的情况,在相同的系统条件下与卡尔曼滤波跟踪算法进行了性能比较,并讨论了系统存在载波频偏情况下的跟踪性能。仿真结果表明,序贯蒙特卡罗算法可以对时变信道进行很好的跟踪。 相似文献
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非侵入式眼睛跟踪在许多基于视觉的人机交互应用中扮演十分重要的角色,但由于眼睛运动的强非线性,如何确保眼睛跟踪过程中对外界干扰的鲁棒性以及跟踪精确度是其应用的关键问题。为提高眼睛跟踪的鲁棒性和精确度,提出强跟踪五阶容积卡尔曼滤波算法(ST-5thCKF),将强跟踪滤波(STF)次优渐消因子引入具有接近最少容积采样点且保持五阶滤波精确度的五阶容积卡尔曼滤波(5thCKF),获取5thCKF对强非线性良好滤波精确度同时具备STF对外界干扰的鲁棒性。真实条件下的实验结果验证了所提算法在眼睛跟踪中的有效性。 相似文献