扩展卡尔曼滤波的目标跟踪优化算法

针对传统扩展卡尔曼滤波算法在多普勒量测目标跟踪情况下估计精度低的问题,提出了扩展卡尔曼滤波目标跟踪优化算法。该算法对传统的扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,将仅考虑位置量测的扩展卡尔曼滤波算法推广到包含多普勒量测的算法以提高目标跟踪精度。仿真结果表明,该算法具有较小的均方根位置误差和均方根速度误差,可以很好地提高目标跟踪过程中的精度,可有效应用于机动目标跟踪场合。     

机动目标跟踪的多传感器分层加权融合算法

针对应用并行,Bar Shalom-Campo等融合算法实现多传感器对机动目标的融合跟踪时,经典的交互多模型(IMM)无法提供目标运动模型这个先验信息的问题,提出一种机动目标跟踪的多传感器分层加权融合算法,该算法通过分层加权得到多种融合算法所需的目标运动模型信息,最后使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对状态预测和量测进行融合估计,实现了多传感器对机动目标的融合跟踪。仿真实验表明,和单传感器相比,所提算法显著提升了机动目标的跟踪精度。     

基于空气动力模型的助推-滑翔导弹跟踪

针对助推-滑翔式再入导弹,提出了一种基于空气动力模型的扩展卡尔曼跟踪算法.首先推导了弹体坐标系和东北天坐标系之间的转换关系,接着描述了两种坐标系下再入目标的空气动力模型,然后建立了目标的运动状态方程和量测方程,给出了扩展卡尔曼滤波过程,最后仿真分析了一条助推-滑翔弹道,并结合该弹道进行了跟踪试验.蒙特卡洛仿真结果表明,所述方法比基于未知输入模型的方法跟踪效果更好,且能有效估计目标的空气动力学系数.     

多假目标干扰下组网雷达机动目标跟踪方法

针对距离多假目标干扰下,单站雷达视角单一,获取信息量少,对机动目标跟踪效果不佳的问题,提出了多假目标干扰下基于组网雷达的机动目标跟踪方法。该方法通过信号似然比预处理与卡方检验相结合进行量测分组,根据多假目标的空间分布特点求解"中心量测",并基于该量测进行球坐标系下的径向最近距离关联,最终在交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,IMM)的框架下实现对机动目标的高精度跟踪。仿真结果表明,通过对目标量测的准确选择与融合,相比类似方法,平均位置均方根误差减小了57%,平均速度均方根误差减小了14%,且对机动目标也有较好的适应能力。     

一种红外与雷达信息融合跟踪算法及其性能分析

为了提高目标跟踪系统的性能,在吸收雷达和红外跟踪传感器各自优点的基础上,提出一种雷达/红外传感器信息融合方法,该方法综合了雷达测量信息全面以及红外测角精度高的特性,对雷达与红外量测进行融合形成融合量测,基于融合量测设计了状态估计滤波器。在不同假设条件下,分别对融合系统与单传感器跟踪精度进行了仿真比较。结果表明:融合系统的跟踪精度高于单个传感器的目标跟踪精度,可有效提高目标跟踪精度。     

基于惯性/地磁的弹体组合测姿方法

针对单一传感器测姿精度有限和容错性不佳的问题,提出了基于惯性/地磁传感器的弹体姿态组合测量方法。该方法使用矢量因子联邦滤波算法对测量数据进行融合,并针对系统中存在的模型误差和噪声不严格符合高斯分布的问题,使用了改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波算法作为联邦滤波的子滤波器。仿真结果表明,本文方法可以获得比任何单一传感器都高的估计精度,并比传统联邦滤波算法的融合精度更高。     

不完全量测下基于信息一致性的分布式容积卡尔曼滤波算法

针对不完全量测条件下分布式火控系统中的非线性目标跟踪问题,为提高跟踪系统的估计精度并保证各探测单元估计结果的一致性,提出一种基于信息一致性的分布式容积卡尔曼滤波(ICDCKF)算法。针对非线性系统,给出不完全量测下的改进容积卡尔曼滤波。考虑到各探测单元间局部估计信息的相关性,该算法首次将协方差交叉方法应用于非线性一致性滤波算法,提高互协方差未知情形下分布式融合的估计精度。特别地,为确保算法的可行性,给出不完全量测情形下,ICDCKF算法估计结果收敛的条件,并从理论上严格证明在该条件下ICDCKF算法可以保证估计方差的有界性。ICDCKF算法应用于一类光电跟踪网络,与现有CKFI算法、CKF_CI算法、KCF_ Me算法对比分析表明：ICDCKF算法在保证各探测单元估计结果一致性的同时,大幅度提高了跟踪系统的估计精度。     

密集杂波环境下数据融合估计算法评估

由于观测量获取的不确定性,使得密集杂波环境下的多传感器机动目标跟踪变得复杂,解决这个问题的关键在于跟踪门限和数据联合与融合算法的选取。文中在分析最邻近卡尔曼滤波(NNKF)和概率数据联合滤波(PDAF)两种融合算法的基础上,对其在密集杂波环境下的跟踪误差和算法实时性效果采用当前统计模型进行评估,仿真结果表明PDAF算法跟踪性能明显优于NNKF算法。     

一种系统偏差和目标状态的联合估计算法

单部雷达的系统偏差给整个雷达网的融合效果造成了很大的负面影响,因此人们提出了很多消除系统偏差的方法.文中研究了多传感器系统偏差校准和目标跟踪问题,利用扩展卡尔曼滤波提出了一种系统偏差和目标状态的联合估计算法.Monte-Carlo仿真表明,该算法能有效地估计系统偏差和目标运动状态.     

基于自适应卡尔曼滤波的环境函数模型修正

为更好地评价制导工具误差,提出一种对环境函数模型修正的方法。利用机动目标跟踪理论和环境函数模型,分别建立了状态方程和观测方程,并利用机动频率自适应算法和偏差协方差自适应算法进行卡尔曼滤波,得到更精确的平台坐标系视加速度。以某型导弹为例,分别用传统环境函数模型和改进后环境函数模型对一段时间内平台坐标系各轴进行了仿真,结果表明该模型有更好的计算结果。