混合坐标系下的自适应α-β滤波器

针对雷达目标观测和数据处理在不同的坐标系下完成,本文提出了一种混合坐标系下的自适应α-β滤波算法来跟踪机动目标。该算法以自适应α-β滤波器为基础,直角坐标系和球坐标系下的算法相结合,克服了这两种坐标系下滤波算法的不足,对机动目标有很好的跟踪效果。仿真表明该算法的跟踪性能优于单一坐标系下的自适应α-β滤波器,尤其适用于TWS雷达多机动目标跟踪情况。     

球坐标系中水下目标跟踪的研究

研究了球坐标系中的目标跟踪,提出了一种基于球坐标系的水下目标运动模型,指出了机动目标运动模型中均值和方差的取值,在此基础上,导出了基于球坐标系的自适应卡尔曼滤波跟踪算法,给出了Monte Carlo仿真实验的结果。结果表明:在球坐标系中,该模型对水下目标的径向距离、方位角、俯仰角及其速度和加速度具有良好的跟踪性能,无须进行目标的机动检测,跟踪算法所需计算量小。     

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.     

仅有角度量测的红外机动目标跟踪

针对红外机动目标跟踪仅有角度量测的特点,引入了基于修正球坐标系的扩展Kalman 滤波器,并对目标状态模型及其线性化方程进行了推导,建立了扩展Kalman 滤波方程 组。     

视线坐标系带多普勒观测的雷达目标跟踪

雷达观测量与目标状态呈非线性关系,使目标跟踪成为非线性滤波问题,目标状态估计精度与跟踪滤波算法复杂度成了一对不可调和的矛盾。提出了在视线坐标系中建立观测方程,将笛卡尔坐标系中的目标运动方程转换到视线坐标系中,使得雷达观测量尤其是多普勒速度观测与目标状态呈线性关系,并推导得到了该坐标系下的卡尔曼滤波算法,比较了与标准卡尔曼滤波算法的不同。仿真结果表明,该算法不仅能改善跟踪滤波效果,还明显降低了算法复杂度,节省了运算时间。     

混合坐标系下空间目标天基光学跟踪方法研究

在对天基光学监视跟踪特点进行分析基础上,利用直角坐标系和修正极坐标系分别在状态外推和线性测量更新方面具有的优势,采用混合坐标系下的扩展卡尔曼滤波方法实现对空间目标的三维被动跟踪,并给出相应初始化方法.仿真结果表明该方法与直角坐标系跟踪滤波具有一致的收敛趋势,并在收敛速度和稳健性上更有优势.     

一种多传感器配准与目标跟踪算法研究

传统的多传感器误差配准技术多基于球极投影,没有考虑地球地形的影响,当传感器之间距离较远时将失去实际意义,无法对目标进行有效的跟踪;而现有的跟踪方法大多没有考虑传感器系统误差对跟踪精度的影响。基于地心坐标系,提出了一种Unscented卡尔曼配准与目标跟踪算法,充分考虑地球形状的影响,在跟踪目标的同时实现传感器配准。首先给出传感器数据配准几何坐标转换算法,详细推导了误差配准算法;接着建立目标的动态方程,将目标运动模型和传感器配准误差模型组合在同一个状态方程中,然后利用UKF进行估计。最后的Monte-Carlo仿真结果表明,该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差,为远距离的传感器配准与目标跟踪提供了一种新的解决方法,具有较大的工程应用价值。     

球坐标系下具有抗干扰能力的弹道导弹跟踪算法

 针对弹道导弹突防过程中释放的有源多假目标欺骗干扰,提出了一种新的具有抗干扰能力的弹道导弹跟踪算法.该算法不仅能够利用球坐标系下线性量测的优点,有助于提高真目标的跟踪精度,而且能够实时估计出假目标的延迟距离,利用雷达滤波结果即能辅助鉴别有源假目标.首先,将假目标的延迟距离增广到球坐标系的状态矢量中,从理论上导出了弹道目标更一般意义下的运动方程;其次,利用球坐标下的扩展Kalman滤波(EKF)对延迟距离进行实时估计,延迟距离较小的判定为实体目标,延迟距离较大的判定为有源假目标;最后,分析了相关因素对跟踪和鉴别性能的影响.该方法的优点是跟踪鉴别的一体化和实时性.     

弹道目标章动特性及其微多普勒研究

章动是自旋弹道目标的一个典型运动特征.文中通过引入初始目标坐标系将摆动、自旋、锥旋3种运动叠加起来,建立了弹道目标章动的数学模型,分析了有翼弹道目标和无翼弹道目标章动特性对雷达回波调制的差异性,推导出了目标章动所产生的微多普勒理论结果,通过仿真实验给出了章动微多普勒的时频分析结果.证明了仿真结果和微多普勒理论结果一致性.     

球坐标系中的战术导弹跟踪

本文就球坐标中的机动目标跟踪,特别是用舰上跟踪雷达对来袭的飞航式反舰导弹进行跟踪的问题提出了一套新的模型和算法.这个新的模型着重于对球坐标系中目标运动模式和加速度非线性关系的深入分析.同时本文提出了一种称为二级自适应滤波器组(TSAFG)的自适应跟踪滤波器结构.对于满足一定条件的机动目标,这一方法具有简单、灵活、有效的优越性.它还可推广到在球坐标系中对多种类型的机动目标进行精确跟踪.     

一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法

在雷达目标跟踪中,系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法实现有效目标跟踪,通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题,提出了一种基于预测值的量测转换方法,并将其与卡尔曼滤波算法相结合,获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法。仿真结果表明,与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比,该算法能在不提高运算量的情况下有效改善目标跟踪效果,跟踪精度提升约20%。     

跟踪弹道导弹全阶段的可变多模型方法

弹道导弹跟踪是弹道导弹防御系统中最核心的问题,然而传统的基于单运动模型的跟踪方法不能适用于跟踪弹道导弹的所有阶段。提出一种新的可变多模型(VUF)的跟踪方法,该方法具有以下的优势:采用多模型的结构,适用于跟踪任意阶段的弹道导弹;可变模型集的特征有效地提高了精度,同时降低了计算复杂度;采用UKF滤波方法具有更好的跟踪精度。仿真实验中设计了三个实验场景,与传统的EKF算法相比该方法明显地提高了跟踪的精度。特别是在弹道目标飞行阶段转换时,具有一定的识别能力和更鲁棒的跟踪性能。     

激光跟踪视觉导引测量中靶标球球心定位方法

为解决现有激光跟踪测量系统中存在的搜索区域大、定位速度慢等问题,提出了一种基于单目视觉测量系统求解激光跟踪仪靶标球球心三维坐标,以此作为导引信息,引导单台激光跟踪仪实现多基准点自动测量的方法。对视觉测量所采用的椭圆识别和基于单目摄像机的球心定位算法进行了研究。首先,根据靶标球成像的特点,介绍了基于Gestalt的椭圆识别算法,实现了靶标球图像特征的自动提取与识别。然后,介绍了基于单目摄像机的球心定位算法,即根据图像椭圆方程、相机焦距和球半径求解球心三维坐标,并进行了仿真验证。最后,进行了实际的靶标球图像自动识别与球心定位实验。结果表明,采用文中方法测量两靶标球间已知距离约为550 mm时的RMS误差为1.728 2 mm。激光跟踪仪激光束搜索范围得到大幅减小,基本满足自动测量的快速性和高效性等要求。     

末段高空区域防御系统跟踪算法研究

以美国末段高空区域防御系统为研究对象,首先分别对弹道导弹处于大气层内和大气层外两种不同受力情况的末段轨迹进行仿真建模。针对两个阶段的各自特点,对处于大气层外导弹飞行中段仅受重力作用的目标,采用基于Singer模型的目标跟踪算法。对再入大气层后的再入类目标,为解决当前目标跟踪算法中机动模型与再入类目标实际运动不匹配的问题,采用了基于弹道模型的目标跟踪算法。仿真结果表明,两种算法可以分别较好地满足跟踪导弹的两个阶段。     

多级助推段弹道导弹的轨迹仿真

弹道导弹的跟踪是弹道导弹防御系统中最核心的问题,建模弹道导弹运动模型是仿真弹道导弹的飞行轨迹和研究弹道目标跟踪的前提和基础。对包含多级助推段弹道导弹的运动模型进行建模,并详细分析了弹道目标的加速度受推进力、空气阻力、地心引力和外在力的影响;进一步描述了弹道导弹轨迹仿真的流程。通过仿真实验得到含三级助推器弹道导弹的飞行轨迹,并分析了多级助推段对速度和加速度变化的影响。这对于研究中远程弹道导弹跟踪问题是非常有意义的。     

一种基于UKF的弹道导弹跟踪算法

文章提出了一种基于UKF的弹道导弹跟踪算法—Singer-UKF算法。传统的弹道导弹跟踪算法,利用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波,取Taylor展开的前两项,可能引入较大的线性化误差,导致跟踪精度不高。文章在分析弹道目标动力学特性的基础上对目标的运动模型采用基于J2校正的Singer模型来描述,并针对非线性的目标量测模型应用不敏卡尔曼滤波算法。将该算法与扩展卡尔曼滤波算法进行蒙特卡罗仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪效果更好。     

Geometric-Polar Tracking From Bearings-Only and Doppler-Bearing Measurements

Bearings-only tracking (BOT) and Doppler-bearing tracking (DBT) perform target motion analysis from measurements of bearings, Doppler and bearings, respectively. The state equations are simple for both the target and observer in the rectangular coordinates. Hence, BOT and DBT mostly work in that coordinate. By developing the trigonometric relations between target and observer postions over time, this paper first derives the pseudolinear equations for direct range and bearing estimation. It then provides a generalized total least squares (GTLS), and a maximum likelihood solution. Polar tracking has two advantages over rectangular. First, for applications that require range and bearing, polar output avoids a coordinate conversion at every output instant. Second, polar equations often have a smaller bias than rectangular. Consequently, polar estimates can give a closer (to the optimum) initialization for iterative algorithms. Simulation results have validated the theoretical development, confirming the near optimality of the GTLS and maximum likelihood solutions.