基于leg-by-leg机动的两级采样被动跟踪方法

针对被动声呐方位-频率观测情况下粒子滤波检测前跟踪算法中高维采样效率低的问题,该文提出一种利用leg-by-leg机动可观测性特点的两级采样方法。首先,对leg-by-leg机动的可观测性进行分析;然后,建立极坐标系下的目标运动状态模型,以粒子相对观测站的距离和法向速度均匀分布为准则,提出将极坐标系下的目标状态向量映射至直角坐标系的方法;最后,为改善滤波收敛性,提出根据粒子的空间分布特征自适应地调整过程噪声协方差矩阵。仿真结果表明,对于典型的水下目标跟踪场景,所提方法可使滤波收敛率增大约47.6%,距离估计误差减小约329 m,滤波收敛时间缩短约450 s。     

基于优化遗传重采样的辅助粒子滤波检测前跟踪方法

针对由于粒子匮乏辅助粒子滤波检测前跟踪(APF-TBD)无法获得较好的检测和跟踪性能的问题,提出了一种基于优化遗传重采样的辅助粒子滤波检测前跟踪(OGRAPF-TBD)方法.在APF-TBD的重采样中应用优化后的遗传重采样算法,在重采样中根据权重选择优质粒子,通过排序分组交叉和变异操作得到新粒子.该方法不仅能保留APF...     

基于遗传重采样粒子滤波的弹道跟踪方法

在雷达对目标的跟踪过程中,受不同位置回波干扰的影响,测量噪声常表现出以闪烁噪声为代表的非高斯特性,严重破坏了卡尔曼滤波算法的高斯假设,使得卡尔曼滤波器的估计精度大幅下降.同时,不依赖高斯假设的粒子滤波又存在着粒子退化等问题,无法获得良好的跟踪效果.针对这一情况,文中借鉴生物遗传思想,给出了基于遗传重采样的粒子滤波算法,...     

一种水下被动目标纯方位跟踪方法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪的思路.该算法直接利用传感器获得的含有噪声的角度数据,通过改进极坐标系下的系统方程得到目标状态的后验概率分布,来估计目标的运动状态.仿真结果表明该算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法.     

基于传统重采样的局部系统确定性算法

在自主驾驶中粒子滤波被广泛用于追踪目标。但是粒子滤波的一个问题是随着循环次数的增加会出现粒子退化的现象,这是因为少数粒子的权值会越来越高导致多数粒子失去跟踪价值。而重采样则可以在运行过程中不断对粒子权值进行调整。目前已经有很多的重采样方法被提了出来,但是由于编程过程中复杂性的问题,很多重采样方法被视为计算的瓶颈。为了解决这个问题,一个改进的重采样算法被提了出来。首先介绍粒子滤波中最频繁使用的几种重采样算法。并对他们进行了理论分析,从而揭示了这些重采样算法之间的区别,包括他们的重采样效率和计算复杂度。通过模拟,确认了理论分析的结果。结果表明,局部系统确定性重采样是适用于大量的对象跟踪的情况。     

基于分层采样粒子滤波的麦克风阵列说话人跟踪方法

针对噪声与混响环境下的说话人跟踪问题,本文提出了一种基于粒子滤波的麦克风阵列声源定位与跟踪方法.该方法在粒子滤波框架下,将无混响影响的语音建立信号作为观测信息,通过计算麦克风阵列波束形成器的输出能量来构建似然函数,同时考虑语音信号不同频率成分在声源定位中的作用,利用分层采样方法提高粒子的采样效率.实验结果表明,本文方法提高了说话人声源跟踪系统的抗噪声与抗混响能力.     

基于串行重采样改进的检测前跟踪算法研究

针对基于粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法(Particle Filter Track Before Detect, PF-TBD)存在采样粒子数目随空间维数呈指数增长、计算量急剧增加等问题,提出一种基于串行重采样改进的检测前跟踪算法(Serial Resampling Track Before Detect, SR-TBD)。所提算法通过对粒子状态的位置空间与速度空间进行串行采样,实现搜索帧间能量的有效积累,并降低状态维数造成计算量的增加,提升算法收敛速度。通过算法仿真与传统 PF-TBD 算法对比,表明本文提出的改进算法在算法收敛速度、运算量等方面均得到提升。     

改进的概率假设密度滤波多目标检测前跟踪算法

基于概率假设密度滤波(Probability Hypothesis Density,PHD)的检测前跟踪(Track before detect,TBD)技术可以有效解决未知目标数的弱小点目标检测前跟踪问题.文章针对现有PHD-TBD算法存在目标数估计不准、目标发现延时较久的问题进行研究.从标准PHD滤波出发,更为合理地推导出PHD-TBD算法的粒子权重更新计算表达式,实现对目标数的准确估计;同时利用贝叶斯滤波理论,推导出基于量测的新生粒子概率密度采样函数,完成对目标的快速发现.仿真实验表明,与现有的PHD-TBD相比,改进算法能够适应目标扩散情况,准确估计目标数目,并实现对目标的快速发现和位置准确估计.     

基于道路信息的机动小目标跟踪

道路上运动的小目标因密集的交通、大量的虚假点迹以及强烈的机动能力导致其跟踪较难,文中提出了一种利用道路信息改善机动小目标跟踪性能的方法,该方法通过比较道路结构、分叉、交叉等信息和航迹当前所在位置,调整交互多模型的模型数和模型结构,即变结构交互多模型,并通过判断航迹的方向是否与道路的方向一致管理航迹。仿真结果说明与传统的交互多模型相比,结合了道路信息的方法明显提高了机动小目标的跟踪精度,并提高了监测区域内的目标航迹检测概率,同时降低了监测区域内虚假航迹数目和寿命。     

基于多维指派算法的被动多目标跟踪方案

该文针对无源测向交叉定位系统提出了基于多维指派算法的被动多目标跟踪方案。该方案是将三维空间的基准线最小代价算法与动态2D指派算法相结合。该方案的特点是：三维空间的基准线最小代价算法是一种快速数据关联算法,它能够快速削减候选关联集合并简化关联代价的计算,完成航迹起始任务;动态2D指派算法则能够简单而准确地实现观测与航迹的关联。仿真结果证明该方案可以有效地完成无源测向交叉定位系统中的多目标跟踪任务。     

中断角度跟踪的战斗机机动控制方法

基于跟踪雷达角度自动跟踪系统特性,提出了战斗机中断雷达角度跟踪的机动轨迹控制策略。推导了跟踪雷达角度自动跟踪系统的系统传递函数,研究了跟踪误差产生机理。以二维平面内导弹攻击为例,分析了导弹与战斗机的二阶相对运动模型。在此基础上,基于闭环反馈控制思想,提出了战斗机通过机动实现角度拖引,中断雷达角度跟踪的控制方法,推导了战斗机的机动轨迹控制律,给出了其解析形式。通过数值仿真,分析了该方法的适用性,为战斗机飞行员制定决策提供了依据。     

基于改进动态关联的多目标无源跟踪算法

针对状态-状态动态关联算法关联精度差,计算量大等缺点,提出了基于状态-量测动态关联的多目标只测角无源跟踪算法。该算法在航迹起始后,将目标状态估计直接与下一时刻由静态量测-量测数据关联确定的S元量测进行关联,利用二维分配算法得出关联对后,通过不敏卡尔曼滤波算法对关联出的方位角集合进行非线性滤波从而实现对与之关联目标的状态更新。仿真结果表明所提多目标跟踪算法能有效关联不同时刻源于同一目标的S元量测从而实现多目标跟踪且适合目标数目变化的情况,具有较好的工程应用前景。     

基于粒子滤波与Gibbs抽样的多目标被动跟踪研究

多目标跟踪问题是目前目标跟踪领域的一个重要研究方向,其中被动跟踪更加复杂也更具有实战意义。为了提高多目标跟踪算法的精度及稳定性,减少算法的计算开销,采用了粒子滤波与Gibbs抽样相结合的方法。粒子滤波能很好地解决目标跟踪中状态估计的非线性问题,将其应用扩展到多目标的跟踪维持;运用Gibbs抽样解决多目标跟踪中的数据关联问题,提高了关联的准确度,减小了计算开销。仿真试验证明:上述算法能较好地解决多目标跟踪问题,具有较好的估计精度。     

一种天波超视距雷达分级Hough变换航迹起始方法

天波超视距雷达固有的低数据率、低检测概率和低量测精度等特征对航迹起始方法提出新的挑战。本文提出了一种天波超视距雷达两级Hough变换航迹起始算法(TH-HT)。该方法首先采用时间-径向距离数据进行第1级Hough变换,将多普勒量测作为积累约束条件来避免无效积累,得到候选航迹;之后对与每条候选航迹相应的时间-方位角数据进行第2级Hough变换,最终得到确认航迹。通过描述各级积累单元获得杂波投票数期望的定理,给出两级阈值的确定方法。与MMUPDA的仿真比较表明,TH-HT不但具有较高的航迹起始概率和较低的虚假航迹概率,而且运行时间大大降低。     

基于多目标多特征信息融合数据关联的无源跟踪方法

在多目标无源跟踪中,传统的数据关联方法只利用那些与目标状态向量计算直接相关的信息(如DOA、TOA信息等).本文提出了一种新的数据关联算法——基于多目标多特征信息融合的数据关联算法,该算法同时利用了更多的目标特征信息(如频率、PRI等),应用D-S证据理论进行单目标多特征信息融合,在此基础上,再进行多目标综合数据关联.它是一种基于多特征信息的全局最优的算法.计算机仿真表明,基于该算法的无源跟踪性能要优于传统的NN方法和扩展的NN方法.     

基于改进SRUKF的多机无源定位跟踪算法

SRUKF能够解决UKF在滤波过程中由于噪声和计算误差导致的误差协方差阵负定的问题,但也付出了增加运算量的代价。以多机编队对地面辐射源进行无源定位跟踪为应用背景,提出了一种改进的SRUKF算法。该算法采用比例修正的最小偏度单形采样策略,减少采样点的同时又能基本保持算法精度;借鉴简化UKF的思想,针对此应用背景下的线性化状态方程,对状态和状态误差协方差平方根的一步预测采用KF进行递推,从而进一步降低运算量。仿真结果表明,相对于采用比例对称采样的标准SRUKF算法,文中所提算法不但能够保持计算精度,而且减小了运算量,具有一定的工程实用意义。     

基于Singer模型的机动目标无源定位跟踪方法研究

对双站测向无源定位跟踪方法进行了研究,分析了双站交叉定位的基本原理,应用Singer模型和扩展卡尔曼滤波对三维空间中的机动目标无源定位跟踪问题进行了仿真分析.仿真结果表明,在假设的仿真条件下以及测向精度为1 mrad时,对机动目标定位跟踪的相对测距误差保持在1.5%以下,滤波跟踪效果良好,表明该方法对机动目标的无源定位跟踪是有效的,对工程应用有一定指导意义.