一种实时的机动目标多模型跟踪算法

提出了一种实时的机动目标多模型跟踪算法。该算法包含两个并行的Kalman滤波器,分别为匀速Kalman滤波器和匀加速Kalman滤波器。定义了“滤波运动模型偏离度”作为模型切换的判据,在线实现了两个Kalman滤波器的自动切换,使总输出结果最大程度的符合实际运动模型。通过可调过程噪声的自适应方法,抑制了滤波发散,避免了在模型切换时误差跳变过大。仿真测试结果表明,该算法跟踪精度高,计算量小,因此适合在自行高炮的目标跟踪中使用。     

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。     

基于比例导引律的机动目标跟踪算法

在反舰导弹做比例导引运动的基础上,将比例导引规律引入状态方程,建立线性时变模型,实现对系统状态的自适应滤波,运用Matlab语言进行仿真计算,分析并得到了在不同的初始航向角、比例导引系数、导弹的初始位置和速度下的导引弹道滤波曲线和弹目相遇时间.仿真结果表明,此方法原理是正确的,计算是可行的.     

一种改进的机动目标跟踪算法

针对“当前”统计模型算法中加速度极限值预先设定对算法造成的不利影响,提出了一种改进的机动目标跟踪算法,即位置偏差估计自适应算法．该算法利用位置预测估计与位置估计之间的偏差对噪声方差进行自适应调整,从而避免了加速度极限值的预先设定问题,提高了机动目标的跟踪性能．仿真结果也表明了该算法的良好跟踪性能．     

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.     

基于H∞滤波的不同目标机动模型的跟踪特性研究

文中研究了五种常见的目标机动模型下H∞滤波用于机动目标跟踪的性能.在目标位置信息可测条件下针对机动目标进行了H∞跟踪滤波仿真计算,以速度估计均方差为指标,分析了不同目标机动模型的H∞跟踪滤波精度.结果表明,基于维纳模型的H∞滤波进行机动目标跟踪精度最高,采用常加速度模型或二阶马尔可夫模型也是一种合适的选择.     

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。     

基于CS-Jerk模型的改进机动目标跟踪算法

文中通过对CS-Jerk模型中的参数以及卡尔曼滤波的分析,提出了一种改进的CS-Jerk模型目标跟踪算法。该算法根据量测新息及其变化率,通过模糊推理机制自适应的调整"当前"统计Jerk模型的机动频率,接着利用强跟踪滤波器对运动模型进行滤波来弥补卡尔曼滤波器的不足。仿真结果表明,提出的改进CS-Jerk模型目标跟踪算法显著提高了原CS-Jerk模型在不同机动模式下对高机动目标的跟踪精度,验证了算法的合理性和可行性。     

高度机动目标Jerk模型及改进算法

针对Jerk模型常规算法跟踪Jerk机动时存在稳态确定性误差的固有缺陷,提出了Jerk模型改进算法。改进算法融合了Jerk模型及当前Jerk模型。Jerk模型描述弱Jerk机动,采用位置估计偏差和加速度变化率方差之间的关系调整系统噪声方差;当前Jerk模型描述强Jerk机动,采用修正瑞利分布描述加速度变化率方差统计特性。在滤波算法方面,引入模糊分布函数和强跟踪滤波器,改善了对弱Jerk机动的跟踪精度,并提高了对强Jerk机动的跟踪能力。理论分析和仿真结果表明,改进算法克服了Jerk模型常规算法的缺陷,能自适应地逼近不同强度的Jerk机动并进行准确跟踪。该算法在不同强度信号噪声比和不同量测噪声下,误差变化相对稳定,具有较好的跟踪精度。     

一种用于复合轴系统的机动目标跟踪算法

为了实现复合轴捕获、跟踪与瞄准(acquisition,tracking and pointing,ATP)系统对高机动目标的跟踪,文中提出了一种目标跟踪算法思路:利用子系统精度远高于主系统精度的特点,在主系统观测数据基础上再构建了一组精度更高的观测数据。采用不同的交互式多模型集对两组观测数据进行独立滤波,并对得到的两组估计量做自适应调节数据融合处理。通过MATLAB仿真验证了算法的有效性。此算法实现了以相对少的模型种类覆盖更复杂的运动模式,且运算量适中。     

一种基于弹道模型的机动目标跟踪算法

针对当前目标跟踪算法中跟踪模型与现代反舰导弹实际运动不匹配而影响跟踪精度的问题,根据反舰导弹的弹道特点,通过分析导弹受力情况和运动状态的关系,提出了一种基于弹道模型的机动目标跟踪算法,并针对高速跃升俯冲运动,分别与基于CV、CA模型的目标跟踪算法作了性能比较.仿真结果表明,该算法在原理上是正确可行的,可显著提高对高速强机动目标的跟踪性能.     

基于改进截断正态概率模型的机动目标跟踪算法

机动目标模型是水下目标跟踪的关键,在分析截断正态概率密度模型的基础上,利用前2个时刻的观测值与状态估计偏差,对该模型机动加速度与其方差的自适应关系重新进行修正,给出了一种基于改进截断正态概率密度模型的机动目标跟踪算法.该算法避免了加速度极限值的预先设定问题,从而提高了对机动目标状态估计的精度.仿真结果表明,该算法在跟踪水下机动目标时具有良好的跟踪性能.     

基于"当前"统计模型的模糊自适应跟踪算法

基本的机动目标“当前”统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法虽能对强机动目标进行很好的跟踪,但是在跟踪弱机动目标时却存在较大的误差。针对这一问题,新算法中引入一种非线性模糊隶属度函数来自适应地调整目标加速度上下限,并从理论上分析了新算法对于弱机动目标跟踪的有效性。通过计算机仿真验证了新算法相对于基本“当前”统计模型及其自适应跟踪算法的明显优势。     

基于HMM机动目标跟踪算法研究

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.     

一种基于JPDAF的机动目标轨迹融合算法

多传感器目标跟踪是利用不同的平台获得有关目标的准确、连续的动态描述。PDAF(probabilistic data association filter)算法用于处理单目标跟踪问题，它假定所有的量测都是在特定的目标扩展门限中，即来自一个目标或杂波。如果另一个目标也在该门限中，就可能产生错误。为了解决混杂、密集环境下的多目标跟踪问题，本文利用JPDAF(joint probabilities data association filter)算法，通过考虑可利用的关联事件来简化处理过程．根据关联概率值来对假设进行估计。最后的仿真结果表明该算法对向量状态估计有明显改善。     

A Fuzzy Adaptive Algorithm Based on ＂Current＂ Statistical Model for Maneuvering Target Tracking

The basiccurrentstatistical model and adaptive Kalman filter algorithm can not track a weakly maneuvering target precisely,though it has good estimate accuracy for strongly maneuvering target.In order to solve this problem,a novel nonlinear fuzzy membership function was presented to adjust the upper and lower limit of target acceleration adaptively,and then the validity of the new algorithm for feeblish maneuvering target was proved in theory.At last,the computer simulation experiments indicated that the ne...     

机动频率自适应的机动目标模糊跟踪算法

分析了基于＂当前＂统计模型的跟踪算法中,机动频率对滤波算法的影响.提出一种模糊自适应跟踪算法,该算法根据量测新息及其变化率通过模糊推理机制调整＂当前＂统计模型中的机动频率,以适应不同的目标机动模式.针对直角坐标系下量测模型为非线性方程,采用转换坐标卡尔曼滤波对目标状态进行估计.仿真结果表明：该算法无论跟踪机动目标还是非机动目标,其精度都要优于常规的基于＂当前＂统计模型的跟踪算法.