基于“当前”统计模型的IMM目标跟踪算法

机动目标跟踪一直是环境感知领域的研究重点和难点,为了实现对目标物的准确跟踪,研究了将交互多模型(interactingmultiplemodel,IMM)算法应用到无人机对目标的跟踪中。首先,根据目标的真实运动情况建立无人机的运动模型,然后搭建模拟场景,将卡尔曼滤波(kalmanfilter,KF)与IMM相结合的目标跟踪算法应用到无人机的跟踪中,并将该算法与基于"当前"统计模型的单模型目标跟踪算法进行仿真比较。结果表明IMM算法在目标跟踪方面具有较高的应用价值。     

基于改进交互式多模型算法的ADS-B航迹滤波方法研究

针对广播式自动相关监视(ADS-B)航迹跟踪精度低以及目标跟踪模型与目标运动模型匹配效率低的问题,结合自适应算法对经典交互多模型(IMM)算法的运动模型集进行改进。将经典交互模型(IMM)运动模型集中的匀加速运动(CA)模型,改进为"当前"统计模型(CS)和修正转弯(MCT)模型。利用改进的模型集对目标当前位置、速度和加速度进行滤波估计。并对模型转移概率进行修正,提高IMM算法的自适应能力,实现快速目标跟踪。利用模拟航迹数据及实际设备接收的实测数据对算法进行验证。结果表明:运动模型集改进后的IMM算法滤波结果优于经典IMM算法,跟踪结果稳定,改进的算法可适应复杂的目标航迹实时跟踪。     

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。     

一种可行的高超声速飞行器跟踪算法

通过分析临近空间高超声速飞行器的运动特性,建立了高超声速飞行器运动模型,并运用交互式多模型(IMM)算法对其进行跟踪,通过100次蒙特卡罗实验,获得了误差较小的理想跟踪效果,说明了IMM算法用于高超声速目标跟踪中的可行性.     

基于交互多模型的路面机动车辆跟踪算法

机动目标跟踪一直是智能汽车环境感知领域的研究重点和难点,为了实现对目标车辆的准确跟踪,研究了将交互多模型(interactingmultiplemodel,IMM)算法应用到智能汽车对目标的跟踪中。首先,根据目标车辆的真实运动情况提出一种基于"当前"统计模型和Singer模型的模型集,然后,在PreScan中搭建模拟场景,将此模型集应用到IMM目标跟踪算法,并将本算法与基于"当前"统计模型和基于Singer模型的两种单模型目标跟踪算法进行仿真比较。结果表明此IMM算法在智能车辆目标跟踪方面具有较高的应用价值。     

基于交互多模型的低空目标跟踪算法研究

研究了基于交互多模型(IMM)的低空目标跟踪问题。分析了低空目标的运动特征,给出了目标匀速(CV)直线、匀加速(CA)直线、曲线飞行航迹模型。在交互多模型(IMM)算法中,采用多种运动模型跟踪低空目标。在所研究的大机动模型情况下,通过多次数据处理优化参数后,统计分析结果表明,该算法滤波后数据误差明显降低,数据精度有较大的提高,能够稳定精确地跟踪低空目标。因此,该低空目标跟踪算法是有效的。     

使用交互多模型算法的高速高机动目标跟踪

对机动目标进行跟踪一直是甚具挑战性的问题,特别是跟踪高速高机动目标在理论上和实践上都有较高的技术难度。现有各种算法在这个问题上均有各自的缺点和不足。该文在现有的运动机动模型和IMM算法的基础上,提出了使用多种机动模型交互的IMM算法进行高速高机动目标跟踪。不同机动模型之间的互补使这种算法克服了使用单一模型的一些问题。使用“当前”统计模型、二级滤波模型和CV模型进行交互是一种可行的高速高机动目标跟踪方案。为验证算法的有效性,进行了Monte Carlo仿真。仿真结果表明,该算法在性能和计算复杂度之间取得了较好的平衡,有很好的可实现性。     

变维自适应交互式多模型跟踪算法

针对传统的交互式多模型(IMM)算法通常采用相同维数的模型进行滤波,存在较大的模型误差以及当前统计模型(CS)中的参数需要合理设定的问题,提出一种变维自适应交互式多模型(AIMM)跟踪算法。该算法首先利用维数变换,将不同维数的模型转换为统一的维数进行交互滤波,使之适用于一般的机动目标,减少模型跟踪误差;然后通过引入由残差信息定义的调整因子对CS模型中的参数自适应调整,提高模型与实际运动模式的匹配程度;最后将参数调整后的CS模型反馈到变维IMM算法中,来改善跟踪性能。仿真实验表明,与传统变维IMM算法相比,文中所提算法在有效跟踪机动目标的同时,提高了目标的跟踪精度。     

导引模型在FTC自适应IMM-UKF目标跟踪算法中的应用

在应用IMM算法时, 根据战术导弹这种特殊的应用对象, 以两种常用导引律为例, 推导出导引运动模型作为交互模型集;使用不敏卡尔曼滤波器(UKF)实现了IMM-UKF算法, 并根据导引模型的特点引入了弹道收敛因子(FTC)自适应调节IMM算法中的模型转移概率。仿真实验结果表明, 这种基于目标导引运动模型的跟踪算法很好地实现了目标跟踪任务, 并且有效地分辨出了目标机动的运动模型。     

基于相控阵雷达的自适应采样目标跟踪算法

研究了一个基于相控阵雷达的自适应采样的目标跟踪算法，该算法基于IMM。该算法有两个目的：估计、预测目标的运动状态；估计运动中过程噪声的大小，并利用过程噪声的大小来决定更新时间间隔以适应目标运动状态的变化。文中对自适应更新采样的算法和传统的固定周期采样的IMM算法进行了比较。仿真结果表明：在保证同样的跟踪质量情况下，自适应更新采样算法能减少采样次数。     

IMM算法到systolic阵的映射研究

ＩＭＭ算法是一种性能优良的机动目标跟踪算法。但其计算量比较厉,所以实时实现比较困难,这就限制了它的应用。但ＩＭＭ算法具有非常好的并行性适合行并行实现。而ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵是一种典型的并行处理结构。所以,本文将ＩＭＭ算法映射到ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵列结构上,从而实现了ＩＭＭ算法的并行处理,达到了实时实现的目的。分析了结果表明,本文提出了真有加速比大、扩展性好的特点。     

曲线模型的半自适应交互多模型跟踪方法

在应用交互多模型(IMM)算法进行目标跟踪时,用较小模型集,覆盖不同目标的运动特性、机动水平,同时减小计算复杂度,是很有意义和对工程实现很有必要的研究课题.文章的主要工作是通过对曲线模型的IMM算法研究,建立了角速度估计模型,并将其扩维到状态方程中,使得法向加速度可自适应调整,从而将模型集缩小到只与切向加速度相关的M个曲线模型.这一方面减小了计算量,另一方面扩大了算法的适用范围,仿真试验进一步说明了该结论.     

自适应转移概率交互式多模型跟踪算法

针对标准的交互式多模型算法（Interacting Multiple Model,IMM）存在模型集设计困难和采用固定转移概率矩阵导致模型切换缓慢、跟踪精度下降的不足,提出一种自适应转移概率IMM算法.首先,提出了一种新的模型集设计方法,将强跟踪修正输入估计（Strong Tracking Modified Input Estimation,STMIE）模型和匀速运动（Constant Velocity,CV）模型作为IMM算法的模型集,利用STMIE算法对高机动目标的跟踪能力以及CV模型对非机动目标跟踪的高精度,实现对目标的全面自适应跟踪.其次,提出一种依据模型似然函数值对Markov转移概率进行实时修正的方法,增强匹配模型的作用,削弱不匹配模型的影响.仿真结果表明,依据模型似然函数修正转移概率的方法使IMM算法的模型切换速度和跟踪精度都得到提高,提出的IMM-STMIECV算法的跟踪精度高于IMM-CVCA、IMM-CVCACT以及IMM-CVCS算法.     

基于多基地雷达的高超声速目标跟踪研究

对多基地雷达跟踪高超声速目标进行了研究,针对高超声速目标高速高机动的特点,提出了使用参考加速度模型的IMM算法。同时在对多基地雷达造成的非线性问题中采用了UKF滤波。通过蒙特卡罗仿真对比,该算法跟踪效果较好,误差均方值小,跟踪精度高。     

基于改进“当前”统计模型的机动目标IMM跟踪算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效的机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关。文中提出了一种基于改进的“当前”统计模型的交互式多模型算法,改进的“当前”统计模型提高了对机动目标的跟踪能力,而常速模型对匀速目标跟踪性能良好,IMM算法通过两种模型的交互作用可以实现对目标状态的自适应估计;同时,该算法结合了模型概率转移自适应技术,实现了对模型转移矩阵的在线估计,降低了人为因素。最后,通过Monte Carlo仿真进一步验证了该算法的有效性。     

ECEF坐标系弹道导弹跟踪研究

针对单模型跟踪算法无法实现对弹道导弹连续精确跟踪的问题,提出了一种地心地固坐标系下弹道导弹全阶段连续跟踪的交互式多模型(IMM)算法。根据导弹不同飞行阶段的受力情况建立IMM算法的两个滤波模型集:助推段采用恒轴向力模型,中段、再入段采用被动段跟踪模型,两个模型都利用滤波精度高、数值稳定性较好的求容积卡尔曼滤波算法进行滤波。针对该IMM算法在混合估计过程中引入偏差的问题,采用无偏混合的方法,以两种典型的跟踪场景进行仿真校验,实验结果验证了该文算法的优越性。     

采用多速率多模型交互实现机动目标的全速率跟踪

多速率模型通过对原始测量结果和目标运动模型进行多分辨分解实现目标高精度跟踪.多模型交互方法则采用一个马尔科夫链控制多个模型交互实现机动目标跟踪.本文给出了一种采用多速率多模型交互方式实现机动目标全速率跟踪的方法,它通过交织多次滤波结果使得跟踪能同时保证高精度和全速率.仿真结果及分析说明了该方法较传统的全速率多模型交互算法获得了更好的跟踪效果.     

对海面远距离运动目标定位跟踪的IMM算法研究

研究了平流层三站测时差无源定位系统对海面远距离运动目标定位与跟踪的滤波算法问题。将IMM滤波器应用到平流层三站测时差定位系统中,采用三模型组合的IMM滤波算法,首先通过时差测量参数计算出粗略的定位结果,接下来采用IMM滤波算法逐步估计出运动辐射源的速度,并修正初始的定位结果,提高定位精度。仿真结果表明,基于IMM滤波器的三站时差定位系统具有较快的收敛时间、较高的跟踪精度和适中的计算复杂度,能够对不同强度的机动目标进行定位与跟踪,很好地解决了三站时差定位系统对海面远距离运动辐射源定位跟踪的算法问题。还提出了利用回归处理的方法进一步提高固定目标定位精度的思想。     

用于非线性机动目标跟踪的新型IMM算法

针对在非线性机动目标跟踪中存在的滤波器易发散、机动检测有延迟等问题,把Unscented Kalman Filter(UKF)引进到交互多模型算法(IMM)中,设计了交互多模型UKF滤波器。并利用目标运动模型集概率的相对变化率设计了自适应交互多模型UKF滤波器,最后进行了计算机仿真。蒙特卡罗仿真结果表明,两种滤波算法都具备UKF滤波器精度高、稳定性好、不易发散的优点,同时不需了解目标机动的先验信息,适合于实际应用;并且自适应交互多模型UKF滤波器具有更好的跟踪效果。