一种基于IMM的非迭代式自适应变数据率算法

本文提出了一种新的自适应调节跟踪数据率的方法。这种算法利用了跟踪帧周期与滤波精度和滤波器模型参数之间的解析关系,解决了自适应调节数据率时确定调节量的问题。仿真结果表明,这种算法不仅保留了多模型变数据率方法的主要优点,而且克服了现有多模型变数据率方法计算量太大的缺点。     

一种基于IMM的非迭代式自适应变数据率算法

本文提出了一种新和自适应调节跟踪数据库的方法。这种算法利用了跟踪帧周期与滤波精度和滤波器模型参数之间的解析关系，解决了自适应调节数据库时确定调节量的问题。仿真结果表明，这种算法不权保留了多模型变数据率方法的主要优点。而且克服了现有多模型变数据库方法计算太太的缺点。     

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。     

一种基于期望模型的自适应Singer模型滤波算法

针对使用固定模型滤波算法跟踪机动目标时滤波精度依赖于模型固有参数的问题,提出了一种基于期望模型的自适应Singer模型滤波算法。首先利用3组代表不同机动强弱的典型Singer模型组成基础模型集合,然后通过实时计算目标综合残差确定目标机动等级,根据目标机动等级的变化来生成期望模型,并实时扩充基础模型集合进行交互式多模型（Interacting Multiple Model,IMM）滤波。该算法降低了对基础模型选取的依赖性,具有更好的环境适应性,在目标不同机动状态下都能进行准确跟踪。     

一种相控阵雷达自适应数据率目标跟踪算法

为了提高相控阵雷达机动目标跟踪的系统资源利用率,给出了一种高效快速的自适应数据率交互多模型目标跟踪算法（FAIMM）,将目标数据更新时间与模型概率关联起来,使每一节拍的数据更新率随目标的瞬时机动特性自适应调整。仿真结果表明,与AIMM跟踪算法相比,自适应数据率跟踪算法准确率更高,系统资源消耗更少。     

基于期望模型的自适应IMM算法

针对固定结构交互式多模型算法在强机动目标跟踪过程中适应性不强的缺点,借鉴增加期望模型的变结构思想,提出了一种模型集自适应的交互式模型算法.根据滤波过程中获得的模型后验概率和模型似然函数,利用极大似然准则调整模型集中的部分模型,引导模型集向着更优的方向进化.蒙特卡罗仿真结果表明该算法比标准IMM算法适应性更强,跟踪精度更高,具有较高的工程应用价值.     

基于运动学参数的高速高机动目标跟踪自适应IMM算法

提出一种基于运动学参数的自适应IMM算法,进行高速高机动目标跟踪.该算法利用交互输出的结果,计算目标的运动学参数,进而实时估算出机动目标的转弯率,利用估计值自适应地使模型与目标实际运动状态匹配.文中还将该算法与其他两种IMM算法进行了比较.蒙特卡罗仿真结果表明,这种算法跟踪目标的稳定性和精确性均优于其他两种算法,有利于高速高机动目标的实时跟踪,具有较好的可实现性.     

杂波背景下自适应IMM机动目标跟踪算法

针对杂波背景下多机动目标跟踪问题,提出一种基于时变转移概率交互式多模型(IMM)的模糊数据关联跟踪算法。首先,针对传统IMM算法模型转移概率假设为常数导致模型间过度竞争的问题,基于贝叶斯理论,推导出一种时变模型转移概率IMM算法,增强了优势模型的利用率;其次,针对传统JPDA算法由于聚矩阵拆分而导致的计算组合爆炸问题,利用模糊聚类的方法,直接计算相关波门内候选量测与目标间的关联概率,用概率加权对目标进行状态和协方差的更新。仿真实验表明:算法对不同机动目标的跟踪适应性得到增强,相比传统的JPDA算法,在保证跟踪精度的基础上其时间性能比较优越,是一种较为实用的工程应用算法。     

一种IMM和JPDA混合型多目标跟踪算法研究

本文研究基于IMMJPDA算法的多机动目标跟踪,并对IMMJPDA算法中聚矩阵的构成进行了改进.当目标采用不同模型时,将产生多个相互独立的聚矩阵和可行矩阵,同时得到相应的可行矩阵的条件概率.最后利用模型概率对上述条件概率进行加权求和得到关联概率.改进后的IMMJPDA算法在RMSE超调性能上有了一定的提高.     

一种基于UKF交互多模型算法

交互多模型采用模型软切换方式有效地解决了目标运动模式多样化的问题,是目前最具实用性的多模型机动目标跟踪算法。自从1988年提出该算法后,迅速在雷达机动目标跟踪与雷达组网技术中得到了广泛的应用。结合交互多模型算法和目前发展较为成熟的非线性估计算法———无味滤波算法,以高机动反舰导弹目标跟踪为应用背景,以基于匀速运动、匀加速运动、匀速转弯和“当前”统计模型这四种跟踪模型组成的模型集为基础,对交互多模型算法进行了仿真研究,证实了该算法的有效性。     

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.     

隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi 算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。     

角速度估计自适应的IMM三维目标跟踪算法

为了解决三维空间内的机动目标跟踪问题,提出一种基于常速模型和带约束常速率协同转弯模型(CSCT模型)的交互式多模型算法;同时为了解决目标的机动不确定性问题,针对CSCT模型提出一种类似卡尔曼滤波的方法实时精确地估计目标转弯角速度。综合考虑目标角速度的估计值和估计方差,提高目标跟踪的收敛速度,尽可能地减小滤波角速度与机动目标真实角速度之间的误差,最终明显提高了目标跟踪精度。Monte-Carlo 200次仿真结果表明了该算法在性能上有明显提升,对三维机动目标跟踪效果显著,并证实了该方法的实用性。     

基于新息范数的相控阵雷达自适应数据率跟踪

提出了一种基于新息范数的相控阵雷达自适应数据率跟踪方法,把相控阵雷达的观测数据率分成若干档,根据新息范数自适应地调整目标观测数据率。计算机仿真结果证明该方法在保证目标跟踪质量的情况下,可以大大节约相控阵雷达系统资源。     

一种主/被动雷达协同探测跟踪模式及算法研究

为了提升地空导弹武器系统体系抗干扰及隐蔽性作战能力,结合新装备主动雷达和基于时差法测量的被动雷达系统各自技术优势,提出了一种主动雷达辅助的被动雷达协同探测跟踪模式,并针对该模式研究设计了一种协同探测跟踪算法。通过引入模糊推理函数,利用新息方差实际值和量测误差协方差变化率值作为模糊输入控制量,实时控制主动雷达的开关机工作,不仅实现了对主动雷达的精确化和实时化控制,而且提高了系统跟踪精度。通过Monte Carlo仿真,进一步验证了协同模式的合理性以及改进算法的有效性和正确性。     

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ATUKF的地面动目标跟踪算法

地面动目标运动速度较小,且运动模型随着道路实时变化,在远距离前提下机载雷达如何对地面动目标进行精确跟踪已成为亟待解决的难题。针对该问题,文中提出了一种自适应转弯无迹滤波算法。首先,通过推导目标位置、速度与转弯率的关系,并将其作为状态变量进行自适应更新,提高了跟踪模型准确性;其次,引入无迹变换的思想,有效减小非线性估计误差。仿真实验表明,所提算法的位置和速度均方根误差均小于传统的Singer和交互式多模型算法,为地面动目标精确跟踪提供了一种新的思路。     

自适应转弯模型的机动目标跟踪算法

给出了一种利用白适应转弯速率模型的IMM跟踪算法，可以用于机动目标的跟踪中。每一步通过交互输出的速度和加速度的估计值来计算转弯速率，它的大小等于加速度和速度的比值。本文中对提出的白适应算法和其他两种IMM算法进行了比较。     

一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法

针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。