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在雷达/红外复合制导机动目标跟踪背景下,针对非线性机动目标融合跟踪存在滤波器易发散问题,提出一种基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)的分布式加权融合算法。IMM具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力;UKF对观测数据进行滤波估计,避免了计算雅克比矩阵,克服EKF滤波方法受滤波初值影响大、易发散的缺点;分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度。仿真结果表明:该算法在处理非线性系统机动目标跟踪融合结果误差均得到减少,更能提高目标跟踪滤波精度,增强了系统稳定性。 相似文献
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文中通过对两种经典跟踪模型的对比分析,讨论了模型和算法对跟踪精度的影响。另外对机动目标加速度协方差对跟踪精度的影响进行讨论。最后,对一种新的自适应滤波算法进行介绍。 相似文献
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针对分布式目标跟踪过程中出现数据丢包和不完全量测现象,提出一种分布式目标跟踪算法.该算法由统计意义下局部滤波器和基于协方差交叉算法融合滤波器构成,其中局部滤波器利用邻域内各节点测量信息计算局部滤波值,融合滤波器则将邻域内各节点局部滤波值进行融合处理,得到该节点的目标坐标信息;最后,利用典型目标航迹模型对该算法进行仿真分析.仿真结果表明:该算法可有效抑制不完全信息发生时对目标跟踪结果的不利影响,可为分布式目标跟踪系统在实际工程中的设计与研制提供有益的参考. 相似文献
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为实现动能拦截器导引头对弹道导弹目标的稳定跟踪,构建导弹自由段的运动模型和动能拦截器自身的误差分析模型,并通过相对运动关系推导导引头目标跟踪系统的非线性滤波模型.鉴于末段拦截的高时效性和快速收敛的滤波要求,采用基于在线协方差修正的扩展卡尔曼滤波对导引头目标跟踪系统的非线性模型进行仿真研究,仿真结果验证了导引头目标跟踪非线性模型的准确性和滤波算法的有效性. 相似文献
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针对目标跟踪中非线性滤波精度下降甚至发散的问题,提出了一种时变噪声统计估计的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filtering,UKF)算法.首先将系统模型和滤波算法修正为适于噪声非零均值时的情况,然后根据极大后验估计原理,推导出一种次优的时变噪声统计估计器,其系数通过指数加权的衰减因子计算得到,最后与传统UKF算法结合形成自适应的滤波算法.仿真结果表明,该算法保证了滤波收敛性,能够对目标进行有效跟踪,而且滤波精度显著提高. 相似文献
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对于机动目标跟踪问题,由于目标机动能力的增强,需建立大量模型来逼近真实模式,使建立的目标模型与目标的实际运动适配,但这使计算量增大,而且性能不一定能提高.针对这个问题,将两阶段卡尔曼滤波器与一般的交互式多模型算法相结合,设计了一种自适应交互式多模型算法.该算法采用两阶段卡尔曼估计器估计目标的加速度,然后将其反馈到由多个不同参数构成子滤波器的交互式多模型滤波算法中进行交互式多模型滤波.与自适应半交互式多模型算法进行对比的仿真验证了该算法有效地减少了子滤波器的数量,同时在一定程度上也提高了跟踪的精度. 相似文献
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基于“当前”模型的UKF滤波算法在目标跟踪与实时弹道估计中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
针对靶场机动目标跟踪与实时弹道估算的实际,介绍了基于“当前”模型的UKF滤波方法。将“当前”模型和UKF滤波用于机动目标跟踪与实时弹道估算,建立了具有较好自适应特性及较高滤波精度的系统模型与算法。经对多发任务实测数据的试算表明:该算法具有较好的稳健性和较高的滤波精度,在靶场的实时显控、设备跟踪引导等方面具有良好的应用前景。 相似文献
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针对常规运动目标滤波算法在提升光电跟踪系统性能方面存在较大困难,基于运动目标状态的当前统计(current statistics,CS)模型,设计了该模型下的鲁棒H∞滤波预估算法。根据H∞滤波理论及目标状态方程,求解H∞滤波预估算法,实现了对目标状态信息的有效预估,并将其应用于某型光电跟踪系统,进行了实验验证。实验结果表明:该算法能有效抑制脱靶量噪声与延迟对跟踪系统带来的不利影响,相较于Kalman滤波算法,滤波精度更高,鲁棒稳定性更强,能够提升系统跟踪精度与性能。 相似文献
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闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种强跟踪粒子滤波(STUPF)算法.该算法将无迹卡尔曼滤波器(UKF)与强跟踪滤波器(STF)相结合作为粒子滤波提议分布,具有在线调节滤波增益阵,提高滤波器跟踪突变状态的能力.在给出闪烁噪声统计模型的基础上,将STUPF应用在几种典型目标运动模型跟踪系统中,并同UKF和... 相似文献