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王帅祥 《导弹与航天运载技术》2023,(2):16-19
针对智能体移动方式复杂,对其进行观测的传感器测量的信息存在噪声以及目标运动轨迹发生突然的改变会导致目标观测失真甚至错误的问题,提出了一种变积容积卡尔曼滤波交互多模型算法(VICKF-IMM)。该算法将容积卡尔曼滤波与交互多模型算法相结合,并对容积卡尔曼滤波(CKF)中球面积分进行变积分转换处理。优化了其积分求解的方式,提高了整体的稳定性。Monte-Carlo仿真分析,与CKF-IMM和UKF-IMM算法相比,该算法的跟踪精度有明显的提高,并在目标运动发生突变时有更高的稳定性。 相似文献
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综述了经典的机动目标跟踪算法,归纳了各算法的特点及相互关系,在此基础上结合目标的机动特点,提出了在极坐标下进行机动检测的前置环节,并对极坐标下机动检测与多模型算法的结合进行了探讨。 相似文献
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双基阵纯方位水下被动目标的跟踪算法,以带拖曳阵声纳的潜艇为模型,将双基阵跟踪转化为随机跳动的特殊单基阵跟踪.当潜艇利用双基阵进行目标跟踪时,把双基阵跟踪等效成单站跟踪,再采用伪线性估计器对目标的运动要素进行解算.仿真结果表明该方法对目标和潜艇的运动态势有很强的适应能力. 相似文献
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文中分析研究了多机动目标跟踪定位的基本原理及其关键技术,提出了一种无源跟踪起始新算法及运动辐射源定位的基本滤波算法。仿真结果表明,基于到达方向和到达时间差信息对多机动目标进行单站无源定位与跟踪是可行的,文中给出的算法是正确有效的。 相似文献
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基于双圆锥阵的水下目标被动定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目标航行深度未知的水下目标被动定位,提出了基于双圆锥阵列的水下被动定位方法,解决了常规超短基阵无法实现被动目标距离估计的问题。双圆锥阵列是通过上下两个七元圆锥阵组合实现,可完成水下未知航行深度目标的方位角、俯仰角和目标距离的被动估计。仿真证明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法(CAF)跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷,通过分析研究CAF算法,采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性,考虑风速和加速度估计均值的影响,对机动加速度与方差自适应关系修正,自适应补偿过程噪声协方差矩阵,提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够准确描述目标的各种机动情况,具有良好的跟踪性能和实际应用价值。 相似文献
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在交互多模IMM的基础上,利用时变马尔可夫链切换系数对模型进行切换,实现对未知状态转移概率的自适应调节,提高了对机动目标的跟踪精度.仿真结果表明,改进后的IMM算法比IMM算法的跟踪精度更高,具有全面自适应跟踪能力. 相似文献
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雷达/红外数据融合的机动目标跟踪算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达与红外数据融合能够实现信息互补,提高目标跟踪精度、识别能力以及增强系统的抗干扰性,因此受到广泛关注。针对雷达和红外数据融合跟踪机动目标的体系结构,基于近几年国内外的研究,对整个体系中的算法进行了综述。 相似文献
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为了满足水下对抗对机动目标实时跟踪和目标航速、航向准确估计的要求,针对观测量为距离和方位的机动目标跟踪,对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)跟踪算法进行了改善。提出根据UKF算法预测值和观测值残差的概率分布自适应调整目标状态噪声方法,使得UKF跟踪算法能够根据目标运动状态及时调整状态方程,在目标机动时减小对预测值的依赖,在目标非机动时增大对预测值的依赖。这种在线实时估计系统噪声状态的跟踪方法更加适用于机动目标的跟踪。数值仿真结果表明:该算法不仅在目标机动时具有良好的跟踪效果,而且在目标非机动时具有准确的估计性能。通过声纳信息综合处理系统验证了状态自适应UKF跟踪算法的性能。 相似文献
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一种"全面"的自适应机动目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于截断正态概率密度模型建立修正的截断正态概率密度模型。利用该模型并结合速度估计自适应模型提出一种“全面”自适应机动目标跟踪算法(OAF).此算法能够避免机动加速度最大值的预先设定,自适应调节目标跟踪算法中的机动频率。进一步运用神经网络方法,将机动频率与过程噪声方差进行融合,通过在线调节神经网络权值获得融合后的系统方差输出,降低现有算法因系统参数调整不当带来的精度损失。理论分析及仿真结果表明,与单纯的速度自适应模型算法相比,该算法跟踪机动目标和非机动目标时精度分别提高49. 61%和48.34%. 相似文献