仅有角测量系统鲁棒跟踪研究

传统的仅有角测量跟踪器不能跟踪机动目标。为此作者在「２」中提出了跟踪机 仅有角测量系统。在文「２」基础上本文提出了新的变结构鲁跟踪算法，解决了令有角测量系统鲁棒跟踪机动目标问题，该系统由机动目标检测，噪声污染模型以及鲁棒跟踪器构成。最后应用本结果提出了仅有角测量系统鲁棒制导规律，给出了纺真计算结果。     

基于伪线性卡尔曼滤波的两站红外无源定位及跟踪技术

建立了目标的两站红外搜索与跟踪系统的伪线性观测模型，基于该模型提出了运动目标的伪线性卡尔曼滤波算法．该算法利用伪线性方程组获得滤波器的初值，从而提高了滤波器的跟踪精度和速度．分别采用伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器对目标进行定位及跟踪的仿真结果表明：在跟踪初始阶段，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波．在近距离范围，不论目标是匀速还是机动运动，两者的跟踪精度都非常高．在远距离范围，当目标机动时，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波；当目标匀速运动时，推广卡尔曼滤波的跟踪精度略优于伪线性卡尔曼滤波．从整个仿真过程可以看出，目标的运动形式对推广卡尔曼滤波性能的影响是非常明显的，而对伪线性卡尔曼滤波性能的影响则很小．     

只测量视线角或视线角速度的目标机动的可观性研究

针对平面拦截中导弹与目标的相对运动方程用卡尔曼滤波器可观性理论研究了只测量视线角或视线角速度的目标机动的可观性．研究表明当目标的方向角等于视线角时，目标机动的可观性最小；当目标的方向角和视线角相差时，目标机动的可观性最大．     

基于纯方位角测量的水下目标跟踪

在笛卡尔卡尔曼滤波器的基础上，提出了改进极坐标扩展卡尔曼滤波器，并且研究了应用于纯方位角测量的目标跟踪算法，对提出的算法进行了相应的仿真实验，仿真结果表明，改进极坐标扩展卡尔曼滤波器非常适合于目标的跟踪研究，具有很高的工程应用价值。     

基于改进边缘化粒子滤波器的机动目标跟踪

为解决边缘化粒子滤波器(MPF)无法估计线性状态的难题,提出了一种改进的MPF目标跟踪算法,采用状态的预测值作为卡尔曼滤波器的量测更新,用卡尔曼滤波器估计目标的速度和加速度;用粒子滤波器(PF)估计目标的位置信息.仿真结果表明改进的MPF在保证目标状态估计精度的同时,降低了PF算法的计算复杂度,克服了PF的退化现象,较好地解决了闪烁噪声下的机动目标跟踪难题.     

强跟踪滤波器与卡尔曼滤波器对目标跟踪的比较

介绍了早期的卡尔曼滤波器和近期提出的强跟踪滤波器对匀速运动目标和机动性目标的跟踪情况．通过仿真，说明在信噪比较小的情况下强跟踪滤波器的目标跟踪性能优于卡尔曼滤波器的跟踪性能。     

转换测量值卡尔曼滤波的激光目标跟踪

为了解决在实际的目标跟踪系统中测量方程与运动方程的非线性问题，在传统的卡尔曼滤波的基础上提出了转换测量值的卡尔曼滤波器，并以此为基础在三维空间对其进行了推导。最后结合激光器的特点把它应用于激光跟踪目标的仿真，与扩展卡尔曼滤波相比较，应用转换测量值卡尔曼滤波器进行仿真的精度要明显高于应用扩展卡尔曼滤波器所得到的结果。     

GPS/INS动态卡尔曼滤波优化算法

GPS/INS组合导航系统动态定位数据的随机误差消除的重要方法是卡尔曼滤波,但运用扩展卡尔曼滤波器进行动态定位滤波时,需要对系统模型和观测模型以及误差模型进行准确建模,特别是载体状态机动时滤波器跟踪能力不强。提出一种GPS/INS组合导航动态卡尔曼滤波的优化算法,引入遗忘因子限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用现时的测量数据,改善滤波器的动态性能,并进行计算机仿真实验。仿真结果表明,遗忘因子增加,滤波器的跟踪能力增强,使滤波器达最佳性能。该优化算法比普通的扩展卡尔曼滤波算法的动态跟踪性能好,从而可显著提高导航系统定位精度。     

一种车辆机动目标跟踪的多传感器信息融合估计算法

为了保证自动高速公路系统对车辆机动目标的实时、精确跟踪,提出了一种车辆机动目标状态的多传感器信息融合估计算法.建立了车辆运动状态的离散时间多模式非线性动态系统模型,利用当前时刻的各个传感器量测数据,结合交互式多模型和扩展卡尔曼滤波器得到各个局部状态估计值和滤波误差协方差阵,并采用动态加权信息融合准则获得更为精确的车辆融合航迹估计值.通过仿真验证表明这种多传感器信息融合估计算法能实时有效地提高车辆机动目标跟踪精度.     

基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法

将自适应模糊神经推理系统(ANFIS)和卡尔曼滤波器应用于目标跟踪系统中,构成多传感器数据融合算法。该算 法假设在目标运动过程中,过程噪声和测量噪声是相互独立的高斯白噪声序列。使用ANFIS分别对目标的加速度和测量噪声 的方差进行估计,通过卡尔曼滤波器获得目标后验状态,最终由神经网络对多传感数据进行融合得到系统输出。仿真结果表 明,该算法可以通过自适应调整跟踪参数有效地防止目标丢失。     

在混合坐标系下的机动目标跟踪滤波器

本文介绍了在球面－直角坐标系下跟踪机动目标的卡尔曼滤波算法．为克服观测噪声非白，本文引入了扩充向量，并应用旋转增益算法，对卡尔曼滤波的协方差阵及增益阵实现了解耦．通过仿真计算，对本文提出的算法与国外两种类似的算法在相同的机动和量测噪声特性情况下进行了比较，其结果显示了本算法的优越性．     

基于改进粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波采用系统转移概率作为建议分布,不能利用当前观测信息.提出了一种结合集合卡尔曼滤波的粒子滤波跟踪方法.对每个粒子产生一个采样子集,使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样.同时在跟踪过程中对于遮挡现象给出了判断和解决方法.实验结果证明该方法提高了粒子滤波估计的准确性,相对于传统粒子滤波和其他粒子滤波方法有更好的稳定性.     

基于线阵CCD的电子白板技术研究

基于线阵CCD技术的交互式电子白板由于其低成本及可高效率地实现多点触控,展现出较大的发展潜力。针对采用线阵CCD技术的电子白板普遍存在的伪触摸点问题,在动态建模基础上分别采用扩展Kalman滤波算法和粒子滤波算法解决触摸点目标跟踪问题。结果表明,与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比,粒子滤波算法提高了目标跟踪的精度,更好地解决了伪点问题。该研究结果可为交互式电子白板的设计方法提供理论依据和技术支持。     

迭代扩展卡尔曼粒子滤波器

提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法．该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布．仿真结果表明,提出的迭代扩展卡尔曼粒子滤波的估计性能要明显优于标准的粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和unscented 粒子滤波．     

一种不等式状态约束最优滤波算法

针对非线性系统中较难处理的不等式状态约束滤波问题,提出了一种新的约束无迹卡尔曼滤波算法.该算法利用最大似然法则推导出滤波均方误差函数,将不等式约束条件转化为惩罚函数加入到误差函数中,使用自适应步长法快速搜索最优解.通过理论分析,证明了约束滤波解是误差函数的严格局部最小值,具有最小滤波均方误差.对具有航路约束的电子导航模型进行了仿真,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度.     

内模自适应卡尔曼滤波新方法及其在GPS信号估计中的应用

针对混杂有确定性扰动分量的随机信号处理问题,提出一种基于内模的自适应卡尔曼滤波新方法──－内模自适应卡尔曼滤波法．首先将待估有用信号和观测数据中的确定性扰分量分别以分段正弦曲线拟合方 式建立各自的内模,并将这些内模的参数作为增广状态变量形成新的非线性系统模型．然后采用迭代型推广卡 尔曼滤波算法,同时实现有用信号及扰动内模参数的实时跟踪．机动目标跟踪的ＧＰＳ定位信号估计应用表明, 与现有方法相比新方法可显著提高定位精度．     

基于自适应级联扩展卡尔曼滤波器的数字DC-DC变换器信号预测控制

DC-DC变换器工作在电磁干扰的恶劣环境中,为了实现它的全数字化,需对反馈信号进行滤波。滤波算法的优劣决定着变换器的稳态性能和动态性能。以Boost变换器为研究对象,针对线圈电流和输出电压建模的非线性方程,采用自适应级联扩展卡尔曼滤波通过在线预测变换器的参数,实现变换器的稳态输出。实验结果表明,本文算法能有效地滤除变换器中存在的高斯噪声干扰。     

纯方位系统定位与跟踪的最小二乘滤波原理

利用最小二乘滤波方法,对纯方位系统单目标定位与跟踪问题进行了较深入的研究,为建 立新的多模型算法提供了理论基础．     

基于Kalman 滤波器的二维运动目标跟踪

利用kalman 滤波器结合递归最小二乘法(RLS)建立了一个基于模型的鲁棒跟踪器, 该模型能够有效 分割图像域内的目标, 提取目标特征并在给定区域内实现连续跟踪。采用动态kalman 滤波器自适应的更新目标模 型的特征, 实时的增加新的、稳定的图像特征, 同时减少无效或影响较小的图像特征, 随后由RLS 来完成对既定特征 目标的匹配搜寻。通过在FIRA Miro so t 集控式足球机器人平台上的应用, 该方法能够在规定区域内, 有效的跟踪小 球, 且鲁棒性较强。