机动目标跟踪中自适应滤波算法的研究

文中对机动目标跟踪中的自适应滤波算法进行了研究,给出了一种适用于雷达导引头跟踪系统的修正的自适应卡尔曼滤波算法,通过全弹系统的数字仿真,对影响该算法滤波性能的各种因素进行了分析讨论.大量仿真结果表明该自适应滤波算法对于机动目标具有良好的跟踪性能和适应能力.     

模糊自适应机动目标跟踪算法

提出了一种模糊自适应机动目标跟踪算法.该算法首先通过新息进行机动发生与否及强弱的判断,进而由模糊推理系统给出了过程噪声的自适应调整,并提出了通过测量获得测量噪声特性的方法,使得测量噪声方差能准确地反映测量仪器本身的性质和环境的影响.通过仿真实验验证了该算法在目标发生机动时,能自适应调整过程噪声,对机动目标有效地进行跟踪,相比传统的卡尔曼滤波具有更小的跟踪误差.     

自适应交互式多模型目标跟踪算法

以防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法。该算法采用后验信息修正模型的噪声方差和马尔可夫转移矩阵,使IMM具有自适应能力。将该算法应用于由CA、CV两模型组成的交互式多模型算法中取得良好的效果。仿真结果表明,该算法跟踪精度比标准IMM有较大改善。     

一种提高雷达导引头对机动目标跟踪性能的自适应滤波算法

为了提高地空拦截弹雷达导引头对机动目标状态估计的精度,在增加系统观测量的基础上,提出了一种针对机动目标跟踪的自适应滤波算法。利用量测残差统计值估计目标的机动状态,自适应的调整状态方程机动频率和加速度极限值;同时利用观测噪声统计估值器,调整观测值方差大小。仿真试验结果表明该算法具有良好的机动目标跟踪性能,并能自适应变化较大的观测噪声。     

改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

在雷达信号处理领域,运动目标跟踪问题一直是研究的重点,涉及的非线性滤波问题是难点所在;以RaoBlackwellized粒子滤波(RBPF)算法为基础,针对其应用于雷达目标跟踪时产生的若干问题进行研究,为提高算法的收敛性能及滤波精度,对其中重采样算法进行改进,利用数字仿真对更改后的算法进行验证,经过表明更改后的RBPF算法在各个方面均有较大程度改善。     

机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法实现

为真实反映目标机动范围与强度的变化,引入了机动目标的“当前”统计模型,提出了一种基于该模型的自适应卡尔曼滤波算法．仿真结果表明,能有效改善在机动目标跟踪中传统的卡尔曼滤波可能出现的发散情况,提高了跟踪的准确性和稳定性．     

状态自适应无迹卡尔曼滤波算法及其在水下机动目标跟踪中的应用

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。     

多模自适应递推最小二乘滤波在机动目标跟踪中的应用

针对火控系统设计中卡尔曼滤波器存在的不足,在机动目标跟踪中应用最小二乘滤波方法.基于最小二乘法基本原理,推导递推格式最小二乘滤波公式系,详细论述其工程实现方法,并通过模拟航路仿真及实装动飞进行试验验证.结果表明:该方法的多模自适应递推最小二乘滤波能满足某火控系统相关要求,对类似系统具有一定的工程参考意义.     

一种用于仅有位置观测信息的机动目标跟踪滤波算法

在机动目标跟踪研究领域,"当前"统计模型自适应跟踪算法(ATS)在仅有位置观测信息的机动目标跟踪中具有一定应用价值。针对ATS算法中目标最大机动加速度为预设的常值,存在不能很好的适应各种机动情况的问题,对目标最大机动加速度进行实时自适应调整优化设计,使目标最大机动加速度以指数形式实时逼近加速度估值均值。改进后的滤波算法保持了原算法机动加速度的分布特性,提高了目标的跟踪精度。     

一种"全面"的自适应机动目标跟踪算法

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%．     

多传感器滤波跟踪型数据融合算法研究

针对非线性观测的目标跟踪问题，对滤波跟踪型数据融合进行了研究，提出了基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合算法．从仿真结果可以看出，集中式融合算法和分布式融合算法的差别并不大，结果基本相同．因此，在非线性系统中，基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的分布式融合算法可以重构集中式融合算法．     

目标尺度自适应的Mean Shift跟踪算法

传统的Mean Shift跟踪算法由于固定了核函数的带宽,因而不能很好地对图像尺度不断变换的目标进行有效的跟踪.针对这一不足,提出了一种将尺度变换和Mean Shift跟踪相结合的目标跟踪方法.在每一帧中,先由Mean Shift得到目标位置,然后利用仿射变换原理计算得到相邻两帧之间目标的仿射变换矩阵,并利用该矩阵对目...     

基于遗传算法的自适应机动多目标跟踪算法

根据卡尔曼滤波器池思想。设计一组有不同初始滤波参数组成的具有并行关系的卡尔曼滤波器。通过浮点编码的遗传算法离线对这些滤波参数寻优,找到最佳滤波参数。仿真结果说明机动多目标跟踪的遗传算法具有较强的全局最优搜索能力,自适应好且跟踪精确度较高,这证实了此新方法在自适应机动多目标跟踪下的可应用性。     

机动目标自适应跟踪算法研究

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。     

基于转换坐标卡尔曼滤波算法的目标跟踪

在三维空间中推导转换坐标卡尔曼滤波算法.先设一传感器位于坐标原点,导出目标测量方程及三维传感器测量误差方差.再假设目标相对于传感器的斜距、俯仰角及方位角在一定位置,根据公式求得三者关系,然后将传感器对目标的测量值转换到直角坐标系,得到传感器的斜距误差俯仰角误差和方位角误差均相互独立,均值为零.最后经转换,得到测量和真实值间的误差.仿真表明,该算法收敛迅速,精度较高,具有良好的跟踪性能.