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针对当前统计模型(CS)不能自适应调节机动参数,导致对弱机动以及强机动目标跟踪性能下降的问题,提出了一种基于Bayesian-Fisher 混合模型的新方法。首先,通过引入Bayesian-Fisher 混合模型,将机动加速度均值作为未知的确定性输入增广到状态变量中,实现了对加速度均值的在线自适应估计;其次,根据强跟踪滤波器(STF)的思想,引入时变渐消因子,增强算法对突变状态的适应能力。仿真结果表明,该算法不仅提高了对弱机动和强机动目标的跟踪精度,也削弱了对初始机动参数的依赖。 相似文献
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研究了球坐标系中的目标跟踪,提出了一种基于球坐标系的水下目标运动模型,指出了机动目标运动模型中均值和方差的取值,在此基础上,导出了基于球坐标系的自适应卡尔曼滤波跟踪算法,给出了Monte Carlo仿真实验的结果。结果表明:在球坐标系中,该模型对水下目标的径向距离、方位角、俯仰角及其速度和加速度具有良好的跟踪性能,无须进行目标的机动检测,跟踪算法所需计算量小。 相似文献
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采用非零均值相关加速度模型建立火控系统中的Kalman滤波器。通过对残差滤波,建立了新的机动检測器,并由此对机动加速度方差进行调整,从而实现对机动目标的自适应跟踪。文中引入了瞄准线直角坐标系,使Kalman滤波器解耦以减小计算量。仿真的结果表明,所提出的滤波器对机动目标有良好的跟踪性能。 相似文献
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一种基于"当前"统计模型的自适应滤波算法 总被引:3,自引:1,他引:3
针对机动目标跟踪问题 ,在“当前”统计模型的基础上 ,利用机动加速度与方差的自适应关系 ,提出了一种新的自适应滤波算法。大量仿真结果表明 ,该算法在跟踪机动目标时 ,具有良好的跟踪性能。 相似文献
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在机动目标跟踪中,当前统计模型(Current Statistical model, CS)需要预先依据经验设定机动频率和加速度极限值,当预先设定的值与目标的实际运动状态不一致时,将造成较大的跟踪误差。为克服上述问题,该文首先从当前统计模型的离散状态方程中,导出了一种机动频率自适应算法,然后对张安清及巴宏欣等人提出的加速度方差自适应算法进行了改进。仿真实验表明,在综合运用上述机动频率自适应和加速度方差自适应算法的基础上,对CS 模型修改后,得到的机动目标跟踪自适应滤波算法(Mending CS based Adaptive Filtering algorithm,MAF),能够有效增强基于CS 模型的机动目标跟踪自适应滤波算法(CS based Adaptive Filtering algorithm, AF)对目标运动状态变化的自适应能力,并且在低噪声环境下,跟踪精度比AF 算法有所提高,算法收敛速度可达到AF 算法的2 倍,在强噪声环境下,目标机动阶段的跟踪精度提高近2 倍,匀速阶段的精度与AF 算法相当,算法的收敛速度可达到AF 算法的4~10 倍,因此,MAF 算法具有较强的抗干扰能力。 相似文献
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Mohammadehsan Hajiramezanali Seyyed Hamed Fouladi James A. Ritcey Hamidreza Amindavar 《ETRI Journal》2013,35(5):849-858
In this paper, we propose a new adaptive single model to track a maneuvering target with abrupt accelerations. We utilize the stochastic differential equation to model acceleration of a maneuvering target with stochastic volatility (SV). We assume the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) process as the model for the tracking procedure of the SV. In the proposed scheme, to track a high maneuvering target, we modify the Kalman filtering by introducing a new GARCH model for estimating SV. The proposed tracking algorithm operates in both the non‐maneuvering and maneuvering modes, and, unlike the traditional decision‐based model, the maneuver detection procedure is eliminated. Furthermore, we stress that the improved performance using the GARCH acceleration model is due to properties inherent in GARCH modeling itself that comply with maneuvering target trajectory. Moreover, the computational complexity of this model is more efficient than that of traditional methods. Finally, the effectiveness and capabilities of our proposed strategy are demonstrated and validated through Monte Carlo simulation studies. 相似文献
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针对目标高度和飞行速度机动变化引起测高精度下降的问题,建立了一种基于目标机动的天波超视距雷达信号模型,提出了一种改进的机动目标匹配域处理(Maneuvering Target Matched Field Processing,MTMFP)测高算法。该算法首先结合电离层电子密度分布,分析了天波雷达基于微多径的信号传输现象;其次引入目标机动参量(即目标高度变化率和径向加速度),建立了复距离-多普勒信号模型;最后详细分析了天波雷达MTMFP测高算法的估计性能。理论分析及仿真结果表明:基于所建立的天波雷达机动信号模型,可以实现目标高度变化率和径向加速度的联合估计,12次重访后,目标高度估计误差在500m左右。 相似文献
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