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.     

改进的机动目标当前统计模型自适应跟踪算法

针对机动目标当前统计模型自适应跟踪算法的加速度方差依赖于预先设定的加速度极值的问题,研究新的加速度方差调整方法。在机动目标当前统计模型的基础上,根据雷达实时观测信息,利用加速度扰动与位置变化量之间的物理关系,采用一种新的机动目标当前统计模型加速度方差自适应跟踪方法。仿真结果表明,新算法对高机动目标、一般机动目标均具有较高的跟踪精度,从而验证了新算法的正确性和有效性,对机动目标跟踪问题具有一定的实际应用价值。     

最大加速度未知的“当前”统计模型机动目标跟踪

分析了“当前”统计模型机动目标跟踪算法的性能对目标机动加速度最大值的依赖性,但是由于在实际中目标机动加速度的最大值往往是未知或不能准确已知的,所以为了克服“当前”统计模型的这一不足之处,采用协方差匹配和多级白噪声自适应滤波算法的思想,提出了一种“当前”统计模型在最大加速度未知情况下的机动目标跟踪新算法。对三种典型的机动目标运动形式进行了Monte-Carlo仿真研究,结果表明新算法对于解决机动目标跟踪问题非常有效。     

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。     

一种改进的交互多模型算法

提出了一种对机动目标跟踪的交互多模型改进算法,将切向加速度均值自适应的当前统计模型与具有零均值一阶高斯-马尔可夫过程的非对称函数的法向加速度模型相结合的模型与常速模型进行交互。由于该算法对法向加速度精确建模,所以对机动目标的跟踪精度较高。仿真结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能明显优于采用含有法向和切向加速度的加速度均值自适应的当前统计模型和常速模型进行交互的算法（IMM-CV/CS算法）。     

改进的CS-UKF加速度方差自适应跟踪算法

针对基于当前统计模型的状态噪声协方差阵中的加速度方差调整方法对一般机动目标、非机动目标跟踪精度差的问题,研究其改进方法;在建立机动目标当前统计模型离散状态方程和雷达导引头离散观测方程的基础上;利用雷达导引头测量信息和位置预测值之间的扰动对加速度方差进行调整,提出了改进的加速度方差自适应调整无迹卡尔曼滤波跟踪算法;数字仿真验证了该算法对非机动目标、一般机动目标以及高机动目标均具有良好的跟踪效果。     

方差自适应机动目标跟踪算法研究

针对机动目标弱机动时不能自适应调整,从而对弱机动目标跟踪精度不高的缺点,提出了一种改进的方差自适应机动目标跟踪算法。新算法将机动目标的运动状态分为弱机动状态和强机动状态,并通过新息平方的统计量和当前加速度估值进行机动自适应检测,能够根据目标当前的机动特性自适应调整过程噪声协方差矩阵,使运动模型与机动目标的当前运动状态相匹配,在保持对强机动目标跟踪性能的同时,实现了对弱机动目标更为精确的跟踪。仿真结果表明,改进算法对弱机动目标的跟踪性能明显优于当前统计模型。     

“当前”半马尔科夫模型及自适应跟踪算法

通过分析基于"当前"统计模型的自适应卡尔曼滤波算法的不足之处,在"当前"统计模型的基础上引入空气阻力系数和非零加速度,提出了"当前"半马尔可夫统机动模型,从而更符合机动目标运动的实际情况;基于此模型提出了改进的自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,改进的"当前"半马尔可夫卡尔曼滤波算法收敛速度更快,跟踪误差更小。     

改进IMM算法在机器人目标跟踪中的应用

在机器人对运动目标跟踪的过程中,由于目标运动状态具有多样化的特点,不能运用单一的运动模型对其进行跟踪。文中将当前统计模型(CS)和匀速模型(CV)交互,并自适应调节"当前"统计模型中的目标加速度和模型之间的转移概率,形成新的CVCSIMM算法,使其能够更有效地反映目标的机动特性。在Matlab上对本算法进行了仿真研究,并与基本CVCAIMM算法、改进前的CVCSIMM算法进行了比较。Monte Carlo仿真结果表明:本算法减小了跟踪过程中的误差,提高了对机动目标的跟踪精度。     

基于BP神经网络修正的自适应Singer模型

针对传统Singe模型在跟踪机动目标时存在稳态误差以及模型时加速度的先验统计量存在依赖等缺点,提出了基于BP神经网络修正的自适应Singer模型.该模型的样本数据选用卡尔曼滤波状态量中的加速度估计量,采用Burg算法估计加速度的功率谱密度,并利用BP神经网络时谱估计结果进行修正,进而导出当前统计模型下的Singer模型的参量.Simulink仿真结果表明.该模型能够克服传统Singer模型跟踪机动目标性能差的缺点,并且模型在收敛之后不再依赖加速度的先验统计量.     

基于改进自适应滤波的异质传感器融合方法

针对“当前”统计模型中加速度极限值的预先设定问题，提出了一种基于位移预测协方差的改进机动目标跟踪算法。采用扩展卡尔曼滤波实现异质传感器融合。该算法避免了加速度极限值的预先设定对状态估计的不利影响，仿真结果表明，该算法提高了机动目标的跟踪精度。     

高速高机动目标自适应IMM跟踪算法

针对目标运动过程中有转弯机动等复杂运动模式的高速高机动目标,设计了自适应两层IMM跟踪算法。该算法内层由改进的机动目标当前统计模型构成,把目标速度方向角作为伪测量值进行滤波,实时获得目标的角速度和角加速度;外层模型由常速模型和曲线模型构成,把内层模型得到的切向加速度和转弯角速度作为曲线模型参数,利用IMM算法进行滤波。仿真结果表明,该算法对高速高机动目标具有较高的跟踪精度,算法实现简单,具有一定的实际应用价值。     

角闪烁噪声测量条件下的剩余飞行时间估计

针对雷达导引头角闪烁噪声测量条件下的机动目标,研究剩余飞行时间计算方法;建立了闪烁噪声计算模型;在粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的基础上,推导了扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现过程;根据估计结果建立了剩余飞行时间计算模型,在剩余飞行时间表达式中考虑了目标机动加速度的影响;仿真结果表明,基于机动目标当前统计模型的扩展卡尔曼粒子滤波算法对闪烁噪声测量条件下的机动目标具有良好的跟踪性能,对剩余飞行时间具有较高的估计精度。     

转弯机动目标的两层交互多模型跟踪算法

针对转弯机动目标跟踪, 提出了一种两层交互多模型(IMM)跟踪算法. 算法的内层多模型由当前统计模型和恒速模型构成, 针对目标的速度方向角进行滤波, 将获得的角速度估计值作为外层的中心角速度; 外层多模型由转弯模型构成, 其角速度集合由中心角速度和对称角速度(交互输出的加速度与速度的比值)组成. 由于既准确估计了目标的角速度, 又设计了合理的角速度集合, 算法显著提高了转弯机动目标的跟踪精度. 仿真实验验证了算法的有效性.     

Adaptive Maneuvering Frequency Method of Current Statistical Model

Current statistical model (CSM) has a good performance in maneuvering target tracking. However, the fixed maneuvering frequency will deteriorate the tracking results, such as a serious dynamic delay, a slowly converging speedy and a limited precision when using Kalman filter (KF) algorithm. In this study, a new current statistical model and a new Kalman filter are proposed to improve the performance of maneuvering target tracking. The new model which employs innovation dominated subjection function to adaptively adjust maneuvering frequency has a better performance in step maneuvering target tracking, while a fluctuant phenomenon appears. As far as this problem is concerned, a new adaptive fading Kalman filter is proposed as well. In the new Kalman filter, the prediction values are amended in time by setting judgment and amendment rules, so that tracking precision and fluctuant phenomenon of the new current statistical model are improved. The results of simulation indicate the effectiveness of the new algorithm and the practical guiding significance.      

FB-CS模型的两层嵌套机动目标跟踪算法

针对转弯机动目标,提出了一种两层模型嵌套的跟踪算法.算法的内层模型由基于函数的“当前”统计(Function based current statistic,FB-CS)模型构成,该模型在“当前”统计(Current statistic,CS)模型的基础上,通过加权一个以新息方差之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,再针对目标的速度方向角进行滤波,将获得的角速度估计值作为外层的输入;外层模型由曲线模型构成,其方向角度、角速度和角加速度由内层模型提供.由于既准确估计目标的角速度,又设计了合理的运动模型,算法显著提高了转弯机动目标的跟踪精度.仿真实验验证了算法的有效性.