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.     

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。     

基于改进“当前”统计模型的转弯机动跟踪算法

针对转弯机动目标跟踪,提出一种改进的“当前”统计模型对角速度进行估计．该模型在当前统计（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,经滤波获得目标速度方向角．然后,将角度滤波获得的方向角度、角速度、角加速度作为曲线模型的输入,实时跟踪机动状态．新模型可准确估计目标的角速度,算法可显著提高转弯机动目标的跟踪精度,仿真实验验证了算法的有效性．     

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.     

基于"当前"统计模型的模糊自适应机动目标跟踪算法

结合"当前"统计模型在目标跟踪方面的优越性,提出了基于"当前"统计模型的模糊自适应机动目标跟踪算法,将模糊控制理论应用到"当前"统计模型跟踪算法中,避免了原方法加速度极限值需提前设定和方差调整有限的问题,改为加速度的估计值由其在三角隶属函数中的权重来确定.仿真结果表明该算法提高了对非机动和弱机动目标的跟踪精度,因而具有良好的跟踪性能.     

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。     

一种参数自适应的“当前”统计Jerk模型

针对高度机动目标跟踪问题,通过理论分析指出了Jerk模型及其一些改进模型的不足,并借 鉴“当前”统计的思想,提出了一种参数自适应的Jerk模型（Adaptive parameter current statistic jerk model, APC-Jerk）。该模型通过新息向量的范数定义调整因子,以此 来对模型中的各参数进行自适应调整,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,并对加速 度均值进行了修正,使之适合于一般运动形式。最后对本算法进行了仿真,结果表明,参数 自适应的“当前”统计Jerk模型较经典Jerk模型、“当前”统计Jerk模型及改进的“当前” 统计Jerk模型对强机动目标的跟踪精度有较大程度的提高。     

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。     

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.     

挠性卫星姿态机动三段式轨迹规划与滚动跟踪控制

以新颖成像模式对挠性敏捷卫星姿态的快速机动控制为需求,本文针对金字塔构型控制力矩陀螺(CMG)群为执行机构的挠性卫星,提出基于三段式正弦角加速度的姿态路径规划方法及具有滚动优化思想的跟踪算法。在姿态路径规划方法设计中,融合谱分析及非线性优化方法,设计了兼顾卫星姿态机动快速性及抑制挠性附件振动性能的姿态轨迹;为实现对规划姿态轨迹的高精度跟踪,综合加权优化指标及奇异性、执行机构能力等约束,设计了金字塔构型CMG群框架角速度的非线性模型预测(NMPC)跟踪控制律。在转动惯量存在测量误差及空间干扰情况下,多种姿态机动仿真表明,本文提出的控制方法是有效的,且表现出较强的鲁棒性。     

被动多传感器自适应曲线模型跟踪新算法

针对被动多传感器机动目标跟踪系统中,由于目标机动性能的不确定以及存在的非线性而导致系统模型与目标实际运动模式难以匹配的问题,提出一种新的自适应曲线模型跟踪算法．该算法通过建立新的方向角模型,设计一种自适应的转弯角速度估计方法,实时计算每个采样时刻目标的切向加速度,以获得与目标实际运动模式相匹配的运动模型,并与扩展卡尔曼滤波相结合,有效提高了被动多传感器下机动目标的跟踪精度．     

基于强跟踪滤波器的MACA-MIE 模型及跟踪算法

结合自适应常加速模型(ACA)、改进输入估计(MIE)和强跟踪滤波器,提出一种新的自适应目标跟踪模型和算法.该算法通过扩展 ACA 模型状态矢量和改进状态噪声协方差调整方法,利用 MIE 和强跟踪滤波器,实现了机动加速度方差和状态预测协方差依据残差信息的实时完全自适应调整,在缺乏目标加速度先验知识的情况下,能够实时高精度跟踪目标突变状态、弱机动和非机动状态.仿真实验表明,相比 ACA 模型和 MIE,该算法具有更好的机动状态和非机动状态跟踪性能.     

Input estimation with multiple model for maneuvering target tracking

To increase the performance of maneuvering target tracking, an algorithm utilizing input estimation with multiple model based on two independent mode sets is suggested in this paper. The proposed algorithm consists of hypothesized multiple filters to estimate the unknown target acceleration and a test statistic developed from a modified version of the generalized likelihood ratio test to detect the maneuver onset time. An efficient algorithm for the target acceleration estimation is derived to reduce the computational burden of multiple model estimation. A numerical analysis is carried out to obtain the proper window length and the average delay of the algorithm. Performance of the proposed algorithm is evaluated by a series of simulation runs.     

智轨电车横向运动预测控制研究

文章通过分析智轨电车的横向运动特性,将每节车的横摆角速度、横向加速度以及受力联系起来,建立3节车辆之间的运动学和动力学关系;提出一种能够反映智轨电车横向动力学特性的4自由度线性单轨模型;并将所建立的模型与Trucksim中的高精度非线性模型进行对比,验证了所建立模型的有效性及准确性;采用模型预测控制方法进行智轨电车轨迹跟踪控制研究,根据列车行驶过程中的优化目标,确定其评价函数,将多步预测控制问题转化为线性二次型(QP)问题进行求解。仿真结果表明,应用该算法的智轨电车能够达到很好的轨迹跟踪效果。     

一种基于小脑模型关节控制器评论-策略家的机器人跟踪控制算法

本文提出了一种基于小脑模型关节控制器(CMAC)的评论–策略家算法,设计不依赖模型的跟踪控制器,来解决机器人的跟踪问题.该跟踪控制器包含位置控制器和角度控制器,其输出分别为线速度和角速度.位置控制器由评价单元和策略单元组成,每个单元都采用CMAC算法,按改进δ学习规则在线调整权值.策略单元产生控制量;评判单元在线调整策略单元学习速率.以双轮驱动自主移动机器人为例,与固定学习速率CMAC做比较,仿真数据表明,基于CMAC的评论–策略家算法的跟踪控制器具有跟踪速度快,自适应能力强,配置参数范围宽,不依赖数学模型等特点.     

Lip contour segmentation and tracking compliant with lip-reading application constraints

We propose to use both active contours and parametric models for lip contour extraction and tracking. In the first image, jumping snakes are used to detect outer and inner contour key points. These points initialize a lip parametric model composed of several cubic curves that are appropriate to the mouth deformations. According to a combined luminance and chrominance gradient, the initial model is optimized and precisely locked onto the lip contours. On subsequent images, the segmentation is based on the mouth bounding box and key point tracking. Quantitative and qualitative evaluations show the effectiveness of the algorithm for lip-reading applications.