一种改进的强机动目标跟踪方法

为提高目标在强机动情况下的跟踪精度,更好地实现目标跟踪,在当前统计模型和卡尔曼滤波算法的基础上提出改进的目标跟踪方法。分析了当前统计模型,归纳出在目标弱机动和强机动情况下的优点及不足。进行强机动检测,以此判断目标的机动水平;将渐消因子引入卡尔曼滤波器,减少陈旧数据的影响,充分体现当前机动状态;在算法中在线辨识各项参数,并根据机动水平自适应地调整。仿真结果表明,改进的方法在弱机动时保持了当前统计模型的跟踪性能,而在强机动时拥有更高的跟踪精度。     

基于当前统计模型的自适应强跟踪算法

由于模型参数不能自适应调整和卡尔曼滤波器固有的特点,传统的当前统计模型算法跟踪突发强机动目标时性能显著下降.本文通过采用机动检测方法并借鉴强跟踪滤波器的思想,提出了一种改进的自适应强跟踪算法.利用量测残差的统计距离将目标机动划分为不同的状态,相应调整模型参数和滤波器增益,提高机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力并保持对一般机动目标良好的跟踪性能.     

基于改进当前统计模型的自适应无源跟踪算法

针对无源跟踪中,标准当前统计模型无法自适应调整加速度极限值的缺点,设计了一种修正系数来通过机动目标的当前加速度自适应调整模型的加速度极限值,同时利用模糊控制的方法对修正系数的取值进行实时调整,实现了对当前统计模型的改进。最后结合容积卡尔曼滤波算法构造基于改进当前统计模型的自适应无源跟踪算法。仿真结果表明,相比基于标准当前统计模型的自适应跟踪算法,新算法对非机动目标、弱机动目标以及强机动目标都有更好的跟踪效果。     

基于改进“当前”统计模型的非线性机动目标跟踪算法

＂当前＂统计模型算法对目标加速度极限值及机动频率的依赖性这一缺点,导致该算法在跟踪弱机动目标及高机动目标时,跟踪性能会明显恶化.本文在当前统计（CS）模型的基础上,通过加权一个以残差方差的迹为参数的活化函数,对加速度方差和机动频率进行自适应处理,实现了对＂当前＂统计模型的改进;同时,采用UKF（unscented Kalman filter）对非线性目标进行跟踪滤波,构造出基于改进＂当前＂统计模型的非线性机动目标跟踪算法,仿真结果表明,改进的＂当前＂统计模型不仅保留了＂当前＂统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点,而且对弱机动目标跟踪也具有更优越的性能,大大扩大了机动跟踪范围.     

跟踪反舰导弹的机动频率自适应算法

为使建立的系统方程更适合强机动反舰导弹的真实运动状态,在分析"当前"统计模型及自适应滤波算法的基础上.通过由滤波残差的变化来检测目标机动与否的准则,设计了一种非线性的机动频率函数.实现机动频率自适应调整,优化了"当前"统计模型的系统参数,构建了机动频率自适应算法.在想定的初始条件下,结合反舰导弹的末段"蛇行机动",对建立的机动频率自适应算法进行Monte Carlo仿真实验,结果表明:该算法运行稳定,适应能力强,能有效提高"当前"统计模型的跟踪性能.     

基于强跟踪滤波器的MACA-MIE 模型及跟踪算法

结合自适应常加速模型(ACA)、改进输入估计(MIE)和强跟踪滤波器,提出一种新的自适应目标跟踪模型和算法.该算法通过扩展 ACA 模型状态矢量和改进状态噪声协方差调整方法,利用 MIE 和强跟踪滤波器,实现了机动加速度方差和状态预测协方差依据残差信息的实时完全自适应调整,在缺乏目标加速度先验知识的情况下,能够实时高精度跟踪目标突变状态、弱机动和非机动状态.仿真实验表明,相比 ACA 模型和 MIE,该算法具有更好的机动状态和非机动状态跟踪性能.     

一种双机动频率自适应算法研究

基于当前统计模型,研究机动目标跟踪过程中机动频率的自适应调整方法,使其值更加符合目标的实际机动状况。根据机动频率在噪声方差及状态转移矩阵中对增益的影响不同,设计一种双机动频率自适应算法。仿真表明,该自适应算法能快速跟踪加速度跳跃的机动目标,跟踪机动目标位置精度上有较大的改进。     

基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法

在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法,融合后的算法在计算提议概率密度分布时,充分考虑当前时刻的量测,使粒子的分布更加接近状态的后验概率分布.将此改进粒子滤波算法在"当前"统计模型框架下进行机动目标自适应跟踪.仿真实验验证了该种方法对机动目标的良好自适应跟踪性能.     

一种参数自适应的“当前”统计Jerk模型

针对高度机动目标跟踪问题,通过理论分析指出了Jerk模型及其一些改进模型的不足,并借 鉴“当前”统计的思想,提出了一种参数自适应的Jerk模型（Adaptive parameter current statistic jerk model, APC-Jerk）。该模型通过新息向量的范数定义调整因子,以此 来对模型中的各参数进行自适应调整,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,并对加速 度均值进行了修正,使之适合于一般运动形式。最后对本算法进行了仿真,结果表明,参数 自适应的“当前”统计Jerk模型较经典Jerk模型、“当前”统计Jerk模型及改进的“当前” 统计Jerk模型对强机动目标的跟踪精度有较大程度的提高。     

机动目标跟踪的机动频率自适应算法

为了更好地跟踪机动目标 ,提出了一种机动目标跟踪的改进方法 .利用目标的跟踪残差 ,求取跟踪滤波器的理论残差方差值 ,再根据统计的残差方差 ,建立了残差的假设检验阀值 .并对其算法进行了具体的推导 ,得出自适应选择机动频率的原则 ,使机动频率与目标的当前状态更接近 .对“当前”模型和改进后的模型进行了仿真 ,仿真结果表明该方法具有更小的跟踪误差 ,是可行和有效的