用于机动目标跟踪的Kalman滤波器的设计

机动目标跟踪广泛应用于军事和民用领域。本文针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计模型的基础上,实现了Kalman滤波算法在工程上的应用;同时利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整,提出了改进的“当前”统计模型自适应滤波算法。工程实践表明,基于改进模型的Kalman滤波算法在跟踪机动目标时具有起好的跟踪性能,同时也极大改善了对一般非机动目标的跟踪能力。     

基于Kalman滤波的机动目标跟踪方法研究

飞行器的机动性大,在运动过程中随时会出现转弯、跃升俯冲等现象。雷达跟踪系统能否对这种机动进行有效捕获,成为检验其可靠性的关键。在传统Kalman滤波方法基础上,对目标的运动状态进行检测,一旦检测到机动,滤波器就进行不同维数的转换,使跟踪结果快速收敛,从而实现对机动小目标的精确跟踪。仿真结果证明该方法正确有效,计算简便。     

复合K噪声下机动目标跟踪自适应UPF算法

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.     

基于线性高斯滤波的反干扰跟踪方法

以往机动目标的跟踪问题大多是针对确定性系统,而对随机跳变系统的研究较少.针对目标随机施放干扰的情况,将线性高斯滤波应用于观测噪声中带有尖头干扰信号的系统中,实现机动目标的反干扰跟踪.其算法是一种基于不同模型问"软切换"的机动目标跟踪方法,用计算的概率权值对这些模型输出进行综合,保证了跟踪精度,大大降低了离散时间结构随机跳变系统最优滤波算法的复杂程度.通过仿真实例可以看出,在观测噪声特性发生剧烈随机跳变的情况下,线性高斯滤波算法对机动目标进行了比较准确的跟踪,其性能显著地优于标准的卡尔曼滤波算法.     

多运动平台多传感器机动目标自适应跟踪

针对多运动平台多传感器背景下的机动目标跟踪问题,提出了模糊自适应无迹卡尔曼滤波(FUKF)算法,基于良好机动性描述的"当前统计"模型和良好非线性滤波能力的UKF(Unscented Kalman Filter),利用模糊推理技术实时自适应地调整系统噪声协方差矩阵,来提高对目标机动性的理解能力和跟踪精度.仿真实验表明该算法的有效性.     

三状态样条Kalman滤波与目标机动检测

基于样条方法和Kalman滤波理论，给出了一种新的三状态样条Kalman滤波方法及对目标进行机动检测的方法。该滤波方法用样条函数建立目标运动模型，应用Kalman滤波进行状态估计；该机动检测方法通过检测滤波新息来对目标机动发生或消除进行判断。由于考虑了加速度的实时估计，该滤波方法尤其适用于对弹道式目标的机动跟踪。仿真计算与实测数据计算表明：该滤波具有较高的精度；该机动检测方法具有较高的检测效率。     

一种精确跟踪机动目标的滤波算法的研究

介绍一种自适应调整过程噪声方差的滤波计算新方法.此方法不需要目标机动的先验知识,而是构造一个可自适应调整的缩放因子,通过该因子对过程噪声进行调节.结合协方差匹配自适应滤波算法的思想,给出一种新的机动目标跟踪算法.通过蒙特卡洛仿真,同IMM算法进行比较,结果表明算法在目标发生机动时具有更好的性能.     

基于扩展集员滤波与信息几何的机动目标跟踪

面对当前日益复杂的雷达跟踪目标和环境,广泛应用的卡尔曼滤波及其扩展类算法虽然能以较少的计算量得到较好的跟踪效果,但其要求过程噪声与量测噪声符合零均值高斯分布,否则会导致滤波发散。为解决系统状态及噪声未知但有界情况下的机动目标跟踪问题,介绍了一种扩展集员滤波机动目标跟踪算法,并辅以基于信息几何的跟踪性能监测处理。通过仿真分析验证了基于集员滤波与信息几何的机动目标跟踪边界约束性能及跟踪准确度较好,且能通过统计流形距离的变化来探测目标是否发生机动。     

用期望最大化算法抑制角闪烁的预处理方法

用高斯混合模型作为角闪烁噪声的近似统计模型,结合Kalman滤波器,提出了一种利用期望最大化(EM)算法抑制角闪烁噪声的预处理方法.首先采用EM算法处理一帧内的原始测量数据,预先得到目标真实位置的最大似然估计,这个预估计量服从渐进高斯分布,且其方差可求.然后将这个预估计量作为Kalman滤波器的输入量进行跟踪滤波,同时将目标位置的预测值作为下一帧EM迭代过程的初始值,进而形成闭环的跟踪滤波结构.仿真结果表明,该方法有效地抑制了角闪烁,使得Kalman滤波算法更加有效,从而提高了目标跟踪的精度.     

被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪

针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题,该文提出了一种基于多模Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于Rao-Blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题;采用多模Rao-Blackwellized粒子滤波对目标运动模型进行选择,扩展Kalman滤波对目标进行更新,有效降低了抽样粒子状态维数,节省了计算时间;最后,建立了被动传感器阵列的非线性观测模型。实验结果表明,提出方法可以有效地对目标模型进行选择,算法的跟踪性能及稳定性要好于交互多模型(IMM)方法。     

一种残差模糊匹配的非线性目标跟踪改进算法

为解决目标跟踪中因系统滤波初值不准确和噪声统计特性未知引起标准非线性卡尔曼算法估计误差变大问题,该文提出一种基于残差的模糊自适应(RTSFA)非线性目标跟踪算法。在确定采样型滤波基本框架的基础上,给出了在线性化误差约束条件下高斯权值的积分一般形式,并利用李雅普诺夫第二方法证明了该算法估计误差有界收敛的充分条件。进一步构建自适应噪声协方差矩阵在线估计噪声特性,并引入Takagi-Sugeno模型和量测椭球界限规则选择噪声估计器调节因子,有效提高了算法的收敛速度和滤波精度。通过滤波初值信息不明和量测噪声时变的纯方位目标跟踪模型,验证了非线性目标跟踪算法具有更好的跟踪精度和更强的鲁棒性。     

采用模糊推理自适应加权融合的双色红外成像目标跟踪

针对双色红外成像制导系统中多传感器目标跟踪的实际问题,提出了一种基于模糊推理自适应加权融合的目标跟踪算法。该算法首先采用BP神经网络与模糊推理相结合的方法对各传感器的工作性能进行判决;然后根据各传感器的性能测度对多传感器测量数据进行自适应加权融合,得到目标状态的多传感器重建测量;最后采用卡尔曼滤波器对多传感器重建测量进行滤波得到目标状态的最终估计。实验结果证明了该算法的有效性和稳健性。     

基于最大熵直觉模糊核聚类的目标跟踪算法

为了提高杂波环境下目标跟踪的正确关联率和实 时性,本文提出一种基于最大熵直觉 模糊核聚类的目标融合跟踪算法。先通过密度函数法确定初始聚类中心,再通过加入核函数 和放松对隶属度的限制,并且通过样本加权给离群点和样本点不同的权值,从而可以减少离 群点和噪声点的干扰,最后通过直觉指数引入直觉模糊集,得到改进后隶属度矩阵,以隶属 度矩阵作为关联概率进行目标与观测的关联,并用卡尔曼滤波进行目标模型的更新,提高目 标跟踪的正确关联率和实时性。实验表明,本文算法相对传统的模糊C均值聚类算法可以提 高目标正确关联率3%左右,并且在算法耗时方面平均减少了0.1 s,相 对于最大熵模糊C均值 聚类算法可以提高目标正确关联率1.9%左右,算法耗时平均减少0.4 s,表明本文算法在提 高目标跟踪正确关联率并增加算法实时性拥有更好的效果。     

采用Kalman_BP神经网络的视频序列多目标检测与跟踪

针对在复杂环境下多目标检测与跟踪实时性差和准确率低的问题,提出了一种基于神经网络修正均方误差估计的卡尔曼滤波跟踪方法,实现视频序列的多目标跟踪。在该方法中,首先通过帧间差分法准确提取出背景,并结合背景消减法实现多目标的检测,应用形态学滤波对检测结果进行优化;然后利用Kalman_BP神经网络预测滤波器对运动目标的位置进行预测。BP神经网络的引入,主要是降低由于模型变化以及噪声等引起的Kalman滤波器的估计误差,使Kalman滤波器的预测结果更加精准;最后,通过对不同的目标贴上标签,实现目标快速匹配,根据相邻帧间同一目标形心位置以及外接矩形的一致性,建立目标链,实现多目标跟踪。实验结果表明,该算法不仅能够快速稳定地对不同场景中的目标进行跟踪,而且能够统计目标数目和显示目标的运动轨迹,与粒子滤波等方法相比跟踪更加平稳,提高了跟踪的可靠性。     

一种水下被动目标纯方位跟踪方法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪的思路.该算法直接利用传感器获得的含有噪声的角度数据,通过改进极坐标系下的系统方程得到目标状态的后验概率分布,来估计目标的运动状态.仿真结果表明该算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法.     

非高斯杂波下雷达目标跟踪算法改进研究

针对杂波干扰环境中的非高斯特性,发现海杂波噪声、闪烁噪声等具有显著尖峰的非高斯噪声可以采用α稳定分布来描述,用α稳定分布可以建立更符合实际的噪声模型。根据统计信号处理最新理论和技术,利用p阶分数相关和分数低阶协方差替代传统相关和协方差来改进Kalman滤波器,优化获得改进的基于分数低阶统计量Kalman滤波交互多模型算法(Based FLOS-Kalman-IMM),仿真验证了Based FLOS-Kalman-IMM滤波跟踪新算法可以更好地适应非高斯复杂环境,得到稳健的雷达跟踪效果。     

扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用研究

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.     

机动目标跟踪的HIMM算法研究

交互多模型算法(IMM)的子滤波器都是基于Kalman滤波的,它要求知道精确的噪声统计特性,然而在许多情况下噪声信号的统计特性是未知的,只能得到噪声信号的近似模型,这在一定程度上降低了IMM算法的跟踪精度.基于以上问题,将H∞滤波算法应用于IMM算法的滤波过程.H∞滤波对干扰信号的统计特性不作任何假设,与Kalman滤波相比,H∞滤波器对噪声形式的不确定性不太敏感,鲁棒性好.在跟踪过程中还引入了一种数值稳健的模型概率计算方法,能有效防止计算过程中出现数值溢出现象,提高了算法的可靠性.最后通过仿真实验,证明了算法的有效性.