跟踪机动目标的一种新方法的研究

本文提出了跟踪三维空中机动目标的一种新方法,在这种方法中,未知的目标加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程并将它的概率密度函数假定为截断正态型。借助于切比雪夫(Chebyshev)不等式来确定目标随机加速度的均值和方差之间的关系。理论分析和仿真结果表明,由作者们提出的模型和算法去跟踪恒加速目标时稳态偏差为零,从而消除了R.A.Singer方法在跟踪恒加速度目标时所存在的稳态偏差。给出了计算机仿真结果。截断正态概率密度模型和自适应算法适合于跟踪高度机动目标并且易于实现。     

基于PF-Singer的机动目标跟踪算法

Singer模型是典型的全局统计模型,其严重缺陷在于所采用的零均值时间相关模型和标准卡尔曼滤波算法不能完成对机动目标状态的正确估计1只有当目标做匀速直线运动时,动态误差的稳态值才为零,否则不为零;采用PF—Singer算法对机动目标进行跟踪。能够有效解决传统Singer模型存在的问题,提高其跟踪精度;通过仿真试验证实了该算法的有效性。     

机动目标预测跟踪方法研究

在目标被遮挡条件下的自动预测跟踪中,研究了跟踪机动目标过程中的角位置自适应卡尔曼预测算法。针对估计与预算中出现的发散现象,推导了导引头框架角位置预测方法。建立了目标遮挡预测跟踪测试系统,设计多种不同的目标运动形式,并通过转台实现,测试改进的自适应位置预测算法在典型测试条件下的有效性和准确程度。实验结果表明:当目标进入遮挡区域时,改进的自适应位置预测算法能够有效地实现预测跟踪,保证目标退出遮挡时能够顺利重新捕获和跟踪。     

基于DSP的自主式机动目标跟踪系统

设计了一种基于DSP的机动目标跟踪系统.该系统采用TMS320DM642作为其核心处理器,还包括BASLER A301fcCCD,以及大容量存储器.介绍了一种改进CamShift算法,利用目标边缘作为搜索特征,实现对机动目标自主式跟踪.在基于TMS320DM642的跟踪系统平台上实现了该跟踪算法,完成了跟踪系统的软、硬件设计.经过实验证明该跟踪系统工作性能稳定,能够有效跟踪机动目标.     

机动目标的跟踪与反跟踪

以WGS－84标准的地心坐标系作为统一坐标系,通过建立机动目标的跟踪模型,实时预测机动目标的轨迹,并提出了机动目标的跟踪与反跟踪策略。首先考虑了单目标跟踪问题,提出了基于改进的MeanShift算法的目标跟踪模型,使用此模型提取聚类点,并对这些聚类点进行B样条曲线拟合,得到光滑的航迹。其次考虑了两目标跟踪问题,建立了基于最近邻及改进MeanShift算法的目标跟踪模型,利用最小二乘法对航迹数据进行二次曲线拟合,分析机动目标加速度变化规律,并通过判断拟合曲线上的点与球面位置关系,提出了两种着落点预测方法。最后分析了机动目标如何反雷达跟踪的问题,提出了反跟踪策略。     

基于SVR的机动目标跟踪

本文研究了支持向量回归（SVR）在机动目标跟踪中的应用,并与传统回归方法最小二乘法（LS）进行了比较。实验结果表明,利用支持向量回归可以以很高的精度对机动目标进行跟踪,并且有着很强的适应能力,是一种有潜力的跟踪方法。     

基于粒子滤波的机动目标跟踪

在单机动目标跟踪中,目标的机动情况是未知的,提出的算法用粒子滤波器求加速度的估计,由Kalman滤波得到加速度的重要性概率密度函数。仿真实验结果表明,该算法可较好地跟踪目标状态（包括加速度）的变化。     

信标模式机动目标跟踪数据实时处理

信标模式下的机动目标测速数据存在较大时变系统误差, 导致目标飞行弹道解算精度降低. 针对此问题, 本文通过增加表征系统误差的分量项, 对机动目标运动模型的状态向量扩维, 并将系统误差引入到测量方程中, 提出一种弹道估计新算法. 利用无迹卡尔曼滤波计算跟踪目标的轨迹, 同时估计系统误差. 仿真试验表明, 该方法无论在应答或信标模式下都可以解算出满足精度要求的弹道.     

一种机动目标跟踪的异步航迹融合算法

为实现机动目标跟踪,提出一种异步序贯航迹融合算法。融合中心包含匀速和匀加速2种融合模型,均通过信息去相关方法实现序贯航迹融合,并利用调整过程噪声的方法抑制融合发散。对匀加速融合模型的加速度估计进行显著性检验,实现机动检测。当检测到机动时输出匀加速融合模型的结果,反之输出匀速融合模型的结果。仿真结果表明,该算法能实现对机动目标的稳定跟踪,具有较高的跟踪精度。     

三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法

对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点,通过二维或解耦模型扩展并不一定能满足精度要求.提出了一种基于常速模型、\"当前\"统计模型、带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法.通过对包括匀加速模型、Singer模型、\"当前\"统计模型在内的不同模型组合进行Monte-Carlo仿真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有很好的实用性.     

大射电望远镜馈源轨迹跟踪的模糊预测控制

针对新一代大射电镜望远镜悬索馈源系统为时变大滞后的被控对象,并充分考虑易于实现的工程要求,提出一种由模糊预测器和模糊控制器组成的馈源轨迹跟踪自适应模糊预测控制方案。数值仿真证明了该方案的有效性。     

基于分类模型的目标跟踪算法研究

基于分类模型的目标跟踪算法采用分类模型实现对多目标的跟踪。在传统算法中目标跟踪的对象是每个传感器的实时采样,而在分类模型中将传感器采样根据分类规则进行分类。然后将类的特征作为一个新的采样为下一层的模型提供输入,可以减少计算的复杂度。该模型是一个可扩展模型,可以为分类器设计不同的算法对模型进行扩展。模型自身采用低耦合的层次化设计,每一层均可以采用不同的分类器,这样可以充分利用各种分类算法的优点。     

基于新息偏差的自适应机动目标跟踪算法

证明了在某一目标机动输入下为保持跟踪最优,标准卡尔曼滤波器的过程噪声协方差阵的调整公式,并利用观测新息在目标机动中发生正偏或负偏的信息,设计了一种自适应跟踪算法．仿真说明该算法具有运算量小,跟踪精度高的特点．     

单被动传感器BOT 鲁棒跟踪算法研究

对系统建立了仅有角度测量信息的单传感器跟踪(BOT)模型和算法,从机动目标鲁棒跟踪的角度给出了单传感器仅有角测量信息时的状态估计方法.BOT的状态估计采用修正增益扩展卡尔曼滤波器(MGEKF),目标加速度采用周期递推估计.该算法的模型简单、无噪声假定、无模型切换,并对目标机动具有良好的自适应能力.仿真结果验证了该方法的有效性.     

控制FAST馈源的宏-微机器人系统

本文介绍了大射电望远镜FAST光机电一体化设计方案,给出了由贵州KARST地貌的地理位置得到的线馈源扫描运动轨迹,对六悬索并联索系结构和Stewart平台组成的并联宏 微机器人系统进行了运动学描述和分析．     

大射电望远镜FAST 馈源舱位姿控制

针对大射电望远镜(FAST)馈源舱位姿控制问题进行了研究．根据馈源舱、塔柱的固定顶点及与其相联的6根钢索组成的stewart平台结构,提出利用自抗扰控制技术(ADRC)来调节6根钢索的长度,使馈源舱姿态跟踪给定理想轨迹．数字仿真表明了该方案的可行性．     

大射电望远镜馈源轨迹跟踪自适应控制

针对大射电望远镜悬索馈源为一非线性慢时变多变量耦合的系统特点, 提出用多变量极点配置自校正预测控制器 (MPSTPC)来实现馈源轨迹的跟踪控制. 建立了悬索 馈源系统的数学模型, 在有随机风扰动和无随机风扰动的情况下, 进行了数字仿真. 结果表明, 该控制算法可以很好地满足馈源系统轨迹跟踪高精度要求.