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针对距离波门拖引(Range Gate Pull Off,RGPO)干扰下机动目标跟踪性能恶化的问题,提出一种基于雷达点迹处理的机动目标跟踪算法。该算法首先使用RGPO干扰鉴别技术将跟踪波门内的雷达点迹数据分为正常点迹集与RGPO干扰点迹集,针对不同的点迹集采取了不同的状态更新策略,最后融合两类状态信息后输出目标位置。仿真结果表明,该算法的跟踪精度明显优于传统的交互多模型-概率数据关联(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association,IMM-PDA)算法及现有抗RGPO干扰机动目标跟踪算法。 相似文献
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针对密集多假目标干扰下,真假目标识别困难、跟踪精度低的问题,提出了基于功率特征的抗干扰技术。首先,对干扰条件下的雷达量测进行信号似然比预处理,剔除杂波;然后,进行角度卡方检验及同源量测融合,以充分利用虚假目标信息;最后,根据真假目标功率特征构建“分贝数冶加权因子,并结合位置信息,实现真实目标的功率/ 位置双重加权,从而大大削弱干扰信号的影响,达到抗干扰的目的。仿真实验表明,该技术能较好地适应密集多假目标干扰环境,并取得较高的跟踪精度。 相似文献
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球坐标系下具有抗干扰能力的弹道导弹跟踪算法 总被引:5,自引:1,他引:4
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. 相似文献
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针对距离多假目标欺骗干扰下的组网雷达跟踪,提出了一种基于同源量测融合的跟踪技术.该跟踪技术包括同源量测融合、多目标跟踪两部分.同源量测融合相当于对所有量测进行预处理,其关键在于同源量测自适应检验门限的设计.通过该预处理,输入的假目标的量测数目大大减少,且问题简化为单雷达的多目标跟踪.多目标跟踪中,根据航迹优先级顺序依次进行数据关联.该跟踪技术使得组网雷达可以有效剔除假目标,并更精确的跟踪真目标.仿真结果证明了该技术的可行性和有效性. 相似文献
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《AEUE-International Journal of Electronics and Communications》2014,68(2):130-137
This paper proposes a novel bearings-only maneuvering target tracking algorithm based on maximum entropy fuzzy clustering in a cluttered environment. In the proposed algorithm, the interacting multiple model (IMM) approach is used to solve the maneuvering problem of target, and the false alarms generated by clutter are accommodated through a probabilistic data association filter (PDAF). To reduce the computational load, the association probability is substituted by fuzzy membership degree provided by a modified version of fuzzy clustering algorithm based on maximum entropy principle, and the “maximum validation distance” is also defined based on the discrimination factor, which enables the algorithm eliminate invalid measurements. Moreover, to avoid the unobservability problem of passive target tracking, a nonlinear measurement model of multiple passive sensors is formulated. Finally, simulation results show that the proposed algorithm has advantages over the conventional IMM-PDAF algorithm in terms of simplicity and efficiency. 相似文献
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针对多编队机动目标先后出现时的跟踪问题,该文提出了一种基于交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波(IMM-GM-PHD)算法的无先验信息跟踪方法。首先,在IMM-GM-PHD算法预测过程完成的基础上,引入密度检测机制,利用相关域为所有预测高斯分量挑选有效量测,结合密度聚类(DBSCAN)算法检测是否出现新编队目标。其次,在IMM-GM-PHD算法状态更新完成的基础上,利用更新高斯分量的组成情况完成模型概率的更新。最后,在状态估计优化过程中,结合编队目标的特点,加入相似度判别技术,利用杰森-香农(JS)散度度量高斯分量间的相似度,剔除没有相似分量的高斯分量,进一步优化估计结果。仿真结果表明,该文方法能够快速有效地跟踪非同时出现的多编队机动目标,具有较好的跟踪性能。 相似文献
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Probabilistic data association techniques for target tracking in clutter 总被引:10,自引:0,他引:10
KIRUBARAJAN T. BAR-SHALOM Y. 《Proceedings of the IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers》2004,92(3):536-557
In tracking targets with less-than-unity probability of detection in the presence of false alarms (FAs), data association-deciding which of the received multiple measurements to use to update each track-is crucial. Most algorithms that make a hard decision on the origin of the true measurement begin to fail as the FA rate increases or with low observable (low probability of target detection) maneuvering targets. Instead of using only one measurement among the received ones and discarding the others, an alternative approach is to use all of the validated measurements with different weights (probabilities), known as probabilistic data association (PDA). This paper presents an overview of the PDA technique and its application for different target tracking scenarios. First, it describes the use of the PDA technique for tracking low observable targets with passive sonar measurements. This target motion analysis is an application of the PDA technique, in conjunction with the maximum-likelihood approach, for target motion parameter estimation via a batch procedure. Then, the PDA technique for tracking highly maneuvering targets and for radar resource management is illustrated with recursive state estimation using the interacting multiple model estimator combined with PDA. Finally, a sliding window (which can also expand and contract) parameter estimator using the PDA approach for tracking the state of a maneuvering target using measurements from an electrooptical sensor is presented. 相似文献
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提出一种新的基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)处理的序贯扩展卡尔曼滤波(Sequential Extended Kalman Filter, SEKF)方法,以用于脉冲多普勒(Pulse Doppler, PD)雷达机动目标跟踪。利用目标在时延多普勒平面内的稀疏特点建立稀疏量测模型,然后通过压缩采样匹配重构方法获得目标的多普勒量测值,并用SEKF方法进行滤波更新,以改善目标状态的估计性能。在滤波过程中,应用CS处理可改善目标多普勒估计精度,而应用SEKF则可通过加入伪量测减小多普勒量测和目标运动状态之间的非线性误差。仿真实验结果表明,本文所提出的方法和传统的SEKF方法以及已有基于压缩感知的跟踪方法相比对机动目标有更好的跟踪性能。 相似文献
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针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。 在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换,以适应目标的机动变化。用粒子滤波实现对观测方程的非线性处理。最后,建立了被动多传感器的非线性观测模型,避免了目标的不可观测性,并且算法还能够处理非高斯噪声情况。仿真实验结果表明,提出的算法能够有效地对被动机动目标跟踪,且性能优于交互多模型概率数据关联滤波器(IMM-PDAF)。 相似文献
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