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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于新息范数的相控阵雷达自适应数据率跟踪 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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基于ATUKF的地面动目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献