基于STF的"当前"统计模型及自适应跟踪算法

在"当前"统计模型(CS)的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-CS.该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,同时保留了"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.仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和"当前"统计模型算法相当;在跟踪突发机动目标时,本文算法的误差明显小于"当前"统计模型及自适应算法.     

基于IMM-SCKF-STF的机动目标跟踪算法

在处理非线性机动目标跟踪问题时,传统的非线性滤波估计算法跟踪误差大且容易引起滤波发散.针对上述问题,研究将强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(SCKF-STF)和交互多模型(IMM)算法相结合,提出一种新型的交互多模型强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(IMM-SCKF-STF)跟踪算法.该算法在SCKF基础上引入强跟踪渐消因子,使其不仅拥有应对机动目标状态突变的强跟踪能力,同时还具备交互多模型算法的优良机动目标跟踪性能.因此,新算法在机动目标跟踪方面将获得更高的非线性滤波估计精度,且算法的稳定性和应对状态突变的跟踪鲁棒性能获得显著提高.最后,通过两个仿真例子验证了此算法的有效性与优越性.     

一种新的机动目标跟踪的多模型算法

采用带渐消因子的当前统计模型与匀速运动模型进行交互,设计了一种新的机动目标跟踪的交互式多模型算法。当前统计模型具有对一般机动目标跟踪精度高的特点,通过渐消因子的引入增强了该模型对突发机动的自适应跟踪能力,同时通过与CV模型的交互保证了对非机动目标的跟踪性能。仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和当前统计模型与CV模型交互的IMM算法相当;在跟踪突发机动目标时,该文算法的误差明显小于当前统计模型与CV交互的IMM算法。     

基于“当前 ”统计模型的自适应Kalman跟踪算法

机动目标跟踪广泛应用于军事和民用领域。机动目标跟踪的主要问题之一是建立未知的目标加速度模型。本文阐述了一种跟踪机动目标的机动加速度统计模型--“当前”统计模型,并推导了基于此模型的自适应Kalman跟踪算法。这种模型和算法适用于每一种具体的战术场合和目标机动的当前状况。能够正确直接地估计出机动目标的当前状态,不存在任何估计滞后与修正问题。     

基于多特征融合的高机动多目标低截获概率跟踪技术

在多目标跟踪过程中,目标的高机动特性使得传统采用固定运动模型或交互式多模型的目标跟踪算法很难实时精确匹配目标运动模型,从而引起高机动目标的低跟踪精度问题。针对这一问题,本文提出一种基于目标运动状态模型自适应更新的高机动多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中,该算法采用多特征聚类融合算法进行目标运动模型估计,并根据各目标跟踪波动参数进行状态转移矩阵决策更新,同时利用联合概率数据关联实现多机动目标状态转移矩阵自适应更新的关联跟踪,从而解决了传统多目标跟踪算法因目标运动模型失配引起的低跟踪精度问题。在目标跟踪算法的传感器选择上,无源传感器不对外辐射能量,具有较好的低截获概率性能,但其跟踪精度有限,常不能满足多目标高跟踪精度的要求。雷达作为有源传感器,具有较高的跟踪精度。但由于雷达对外辐射信号,容易被防御方截获。针对这一问题,本文提出了一种无源传感器目标跟踪为主,有源雷达间歇跟踪为辅的多传感器协同管理目标跟踪算法。该算法通过对目标跟踪本征堆积误差的判断进行传感器的最优分配,并根据波动参数的大小进行状态转移矩阵决策更新。仿真结果验证了本文所提出的多传感器协同的高机动目标跟踪算法在满足高机动目标跟踪精...     

机动目标跟踪算法仿真

在民用和军事领域中,机动目标跟踪都有着广泛的应用.在介绍机动目标跟踪方法与原理的基础上,主要对可调白噪声模型、Singer模型和当前统计模型三种机动目标跟踪算法进行了研究与仿真分析.最后通过对各模型的滤波性能进行比较,得出相应的结论.     

基于交互多模型的高机动群目标跟踪技术

针对杂波环境下密集多目标的跟踪问题,首先引入了编队群目标跟踪算法(FGT),并结合交互多模型(IMM)算法,提出了适用于杂波环境下机动群目标跟踪的新算法—基于交互式多模型的编队群目标跟踪算法(IMM-FGT).计算机仿真结果表明,IMM-FGT算法是解决机动群目标跟踪问题的一种有效的方法.     

基于Jerk模型和EKF的多基地雷达机动目标跟踪算法

针对多基地雷达系统对高机动目标的跟踪精度问题,提出了基于Jerk模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)的机动目标跟踪算法.通过建立系统的离散状态方程和非线性观测方程,推导状态向量和误差协方差矩阵的初始化计算公式,给出EKF滤波的流程.利用Monte Carlo仿真,分析和比较了在变加速目标轨迹下Jerk与当前统计模型的跟踪效果,表明该算法具有对高机动目标实现准确自适应跟踪的能力.     

一种基于Singer模型的IMM算法仿真研究

高机动目标跟踪一直是目标跟踪领域研究的热门课题之一。文中介绍机动目标跟踪的常用的机动目标运动模型,详细讨论了具有代表性的IMM交互式多模型算法,并对IMM算法进行了一定的仿真实验,验证算法的可靠性。     

基于机动检测的参数自适应跟踪算法

在机动目标跟踪中,传统当前统计模型卡尔曼滤波算法对弱/无机动目标跟踪精度不高,对突发机动跟踪精度显著下降,且跟踪性能受限于先验参数.针对上述问题,本文提出一种基于机动检测的参数自适应机动目标跟踪算法,算法利用新息的概率分布特性构建双阈值检测门限,依据检测结果进行参数自适应调整.首先,利用加速度预测误差方差信息,自适应调...     

基于机械臂路径规划的内场轨迹实现技术研究

为了解决传统光电跟踪设备的跟踪性能测试系统参数调试繁琐、设备安装困难、靶标适用性差等问题,研究了基于机械臂路径规划的内场轨迹实现技术。通过规划六自由度机械臂的末端运动轨迹,设计了更加灵活、高效的跟踪性能测试系统。首先,对传统测试靶标系统进行分析,明确实现跟踪性能测试的数学模型;然后提出基于六自由度机械臂的新型技术方案,并分析了两种方案的差异性;接着通过靶标轨迹的坐标变换,根据传统动态靶标轨迹得到适用于六自由度机械臂的末端位姿参数,从而实现轨迹规划;最后,通过数值仿真验证了本文方法与传统方法的跟踪性能测试效果的一致性。仿真结果表明,两者具有相同的跟踪性能测试效果。相较于传统方法,采用机械臂的测试系统在参数调节、工具安装和靶标适用性上更具优势,完全能够满足光电跟踪设备内场跟踪性能测试的要求。     

基于自适应卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法

针对一般卡尔曼滤波融合跟踪方法无法实现对机动目标的有效跟踪问题,提出一种自适应卡尔曼滤波融合方法,设计一种能够提供目标开始机动瞬时估计的目标机动探测器,反复对目标的加速机动进行估计,当确定目标开始机动时,卡尔曼滤波模型将自适应地调整为目标机动状态模型。最后,通过仿真实验对比分析,证明文中所提方法优于一般卡尔曼滤波融合方法。     

基于改进概率数据关联滤波的红外小运动目标跟踪

在跟踪弱小运动目标过程中,低信噪比和高虚警率使得即使是在波门内也存在较多的虚假目标,加大目标识别的不确定性,降低跟踪的可靠性和精度。该文分析了红外成像系统中目标信号特点,根据概率数据关联滤波的思想,提出了一种基于目标幅度连续性和运动一致性的弱小目标跟踪识别方法,重点比较了极大似然-概率数据关联滤波和改进算法的目标识别与跟踪性能。理论分析和实验结果表明,该方法较大程度上减少了弱小目标跟踪过程中测量点与航迹关联的不确定性,提高了目标识别与跟踪性能。     

一种跟踪信息辅助的认知目标检测方法

近年来认知雷达技术取得了快速发展,如何利用已获取的感知信息提高雷达探测性能成为研究热点.针对跟踪阶段的认知目标检测问题,提出一种跟踪信息辅助的认知目标检测方法,旨在利用跟踪信息提高目标检测性能和跟踪性能.对于处于跟踪阶段的目标,目标真实性已被充分证实,此时可以将跟踪信息传递至检测模块,以期望获得探测性能提升.本文认知检...     

基于自适应多特征融合的均值迁移红外目标跟踪

针对采用单一特征跟踪鲁棒性不高的问题,该文提出一种自适应多特征融合均值迁移红外目标跟踪算法。为了增强对目标的表征能力,对局部均值对比度算法进行改进,利用局部均值对比度和灰度特征表征目标。在特征融合中引入特征不确定度量方法,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,有效地提高均值迁移算法的鲁棒性。为了进一步提高对尺度变化目标的跟踪性能,采取尺度算子更新跟踪窗的大小。实验结果表明,该算法提取的目标特征具有较强的鲁棒性,能实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于距离像长度特征辅助的雷达目标跟踪

传统雷达目标跟踪仅利用角度和距离数据,由于获取的测量信息较少,跟踪精度受限。本文利用现代雷达所具有的距离高分辨能力,提出了一种基于距离像长度特征辅助的跟踪模型,并结合先进的非线性滤波算法得到了一种高性能目标跟踪算法—FAT UKF。该算法将目标的运动状态与距离像长度信息联系起来,通过增加观测量的维数来提高雷达的跟踪能力。对典型实例的计算机仿真结果表明,基于特征辅助的跟踪算法不仅收敛速度快,且能有效突破传统跟踪算法的理论误差下限,大大提高了雷达跟踪系统的整体性能。      

基于梯度方向检测的自适应带宽meanshift目标跟踪算法

传统核窗宽固定的meanshift跟踪算法不能很好地对尺寸变化的目标进行有效的跟踪。在结合增量试探法和梯度方向检测的基础上,提出了一种适应带宽的meanshift目标跟踪算法。算法能够对逐渐放大和逐渐缩小的目标都能够进行有效的跟踪,解决了增量试探法难以很好地对放大目标进行自适应带宽跟踪的f＊l题,提高了自适应带宽跟踪的准确性。两段不同场景下的运动目标跟踪实验,证实了该算法的有效性。     

多目标跟踪时的雷达波形调度问题

在目标跟踪领域,优化调度雷达波形能有效提高系统跟踪性能,但现有的方法均局限于单目标情况下的场景。针对多目标跟踪时的雷达波形调度问题展开了研究,首先给出了波形参数与观测误差协方差的关系,介绍了交互多模跟踪滤波算法,然后提出以滤波协方差矩阵的行列式作为对目标跟踪性能的度量标准,并从观测目标选择和波形参数优化两方面对波形调度问题进行了分析,最后结合IMM跟踪算法提出了多目标情况下雷达波形的最优调度方法。仿真实验验证了该方法的有效性。     

边界约束的核密度估计红外人体目标跟踪方法

基于核密度估计的均值漂移算法因其良好的实时性而被广泛地应用于目标跟踪,但传统的均值漂移算法极易因颜色等信息的缺乏而使跟踪不稳定,且目标尺度的变化也不利于目标位置的准确估计,为此,提出了一种具有边界约束的均值漂移红外人体目标跟踪新方法。该方法通过各向异性扩散,并联合红外图像的梯度与亮度信息来获取目标边界,自适应调整核窗宽,从而利用均值漂移策略进行红外人体目标跟踪。实验结果表明,该方法在红外人体目标尺度改变时仍能实现良好的跟踪。     

基于梯度方向检测的自适应带宽mean shift目标跟踪算法

传统核窗宽固定的mean shift跟踪算法不能很好地对尺寸变化的目标进行有效的跟踪。在结合增量试探法和梯度方向检测的基础上,提出了一种适应带宽的mean shift目标跟踪算法。算法能够对逐渐放大和逐渐缩小的目标都能够进行有效的跟踪,解决了增量试探法难以很好地对放大目标进行自适应带宽跟踪的问题,提高了自适应带宽跟踪的准确性。两段不同场景下的运动目标跟踪实验,证实了该算法的有效性。