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。     

基于模糊逻辑的交互式多模型网络化弹药多节点目标跟踪算法

针对地面网络化弹药系统多节点目标跟踪问题,提出了基于模糊逻辑的交互式多模型（FL-IMM）多节点目标跟踪算法。在多模型交互输出阶段,利用测量误差协方差矩阵的理论值与估计值之间的差值自适应调整测量误差方差;在多节点融合阶段,建立模糊融合系统（FFS）将来自不同节点的目标状态估计数据融合,进而得到网络目标状态估计。通过一个具有3个主探测节点的网络验证了该算法的可行性。实验结果表明,该算法在传感器失效、系统测量误差未知等情况下仍能很好地跟踪机动目标;该算法在地面网络化弹药多节点目标跟踪方面具有较大的实用性。     

基于交互式多模型的弹道导弹跟踪

弹道导弹飞行主动段和自由段的运动学模型差别很大,在未准确知道导弹关机点时间先验信息前提下如何对弹道导弹主动段到自由段进行连续跟踪已成为目前亟待解决的问题.针对该问题,提出了一种实时交互多模型跟踪算法,根据弹道导弹主动段和自由段不同受力情况建立相应的跟踪模型.该算法包括两个滤波器:一个为对主动段跟踪效果比较好的CA-EK...     

两阶段卡尔曼滤波自适应交互式多模型算法

对于机动目标跟踪问题,由于目标机动能力的增强,需建立大量模型来逼近真实模式,使建立的目标模型与目标的实际运动适配,但这使计算量增大,而且性能不一定能提高.针对这个问题,将两阶段卡尔曼滤波器与一般的交互式多模型算法相结合,设计了一种自适应交互式多模型算法.该算法采用两阶段卡尔曼估计器估计目标的加速度,然后将其反馈到由多个不同参数构成子滤波器的交互式多模型滤波算法中进行交互式多模型滤波.与自适应半交互式多模型算法进行对比的仿真验证了该算法有效地减少了子滤波器的数量,同时在一定程度上也提高了跟踪的精度.     

基于模糊控制交互式多模型粒子滤波的静电机动目标跟踪

针对交互式多模型粒子滤波算法（IMMPF）的精度不高,算法更新时间长,难以满足静电机动目标跟踪要求的问题,提出了一种新的基于模糊控制的交互式多模型粒子滤波算法（FIMMPF）。该算法先利用模糊控制方法实现实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵,使与目标当前运动状态最接近的运动模型在混合产生这一采样时刻的初始状态向量里占有更大的比重。同时,为了提高基本粒子滤波算法的精度,减小算法更新时间,再利用中心差分扩展卡尔曼滤波算法产生基本粒子滤波的建议分布函数,实现对目标运动状态的更新。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够以更高的定位精度,更小的计算量实现对静电机动目标的跟踪。     

基于模糊推理的自适应交互多模型目标跟踪算法

提出了一种模糊自适应IMM算法（FAIMM）,通过模糊逻辑,根据加速度估计值,自适应地摒弃概率较小的模型,仅选取整个模型集合中最能反映目标“当前”机动的一个模型子集进行运算,从而减少了模型数目;同时采用模糊方法计算模型概率,从而降低了算法的计算量;进一步,通过二级模糊推理,根据模型参考加速度ui的大小自适应地选择适当的最大机动加速度amax和a-max,使系统具有一定的方差调整能力,从而提高了跟踪精度。仿真结果表明,较之于标准IMM算法．FAIMM算法在机动目标跟踪精度、跟踪的平稳性以及收敛速度等方面都有所改善。     

基于交互式多模型的水下机动目标跟踪

为了解决水下机动目标跟踪的实时性和可靠性问题,在交互式多模型(IMM)的框架下对水下机动目标跟踪进行了分析,建立了目标运动方程和观测方程。交互式多模型滤波算法的选择直接影响到跟踪的精度,在跟踪滤波方面,针对交互式多模型滤波过程中观测方程非线性对滤波性能的影响,分别将扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)2种滤波算法与交互式多模型算法相结合。仿真结果表明,交互式多模型算法与UKF算法结合的滤波精度更高,能够更有效、可靠地达到跟踪机动目标的目的。     

交互式多模型算法在机动目标跟踪中的应用

文中首先介绍了目标跟踪的数学模型,然后研究了交互式多模型算法(IMM算法)的基本结构,最后应用IMM算法跟踪空中交通管制中的机动目标,通过仿真实例详细地分析了影响IMM算法的主要因素.仿真结果表明IMM算法可以有效地跟踪空中交通管制中的机动目标.     

改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法

针对现有的交互式多模型粒子滤波算法存在粒子退化现象,跟踪性能不高,计算量大影响跟踪的实时性等问题,采用改进的残差重抽样算法,并在滤波前后,对各模型粒子进行输入输出交互运算,得出一种改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法。该算法在解决了粒子退化现象的同时,避免了残留粒子重采样问题,在一定程度上降低了计算量,减小了系统估计误差,提高了跟踪性能。通过仿真,验证了该算法的良好性能。     

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.     

基于模糊交互多模型的机动目标跟踪方法

文中提出了一种模糊IMM（FIMM）算法,通过模糊逻辑推理得到IMM算法模型集中各滤波模型的匹配度,即模型的概率,代替IMM算法中通过交互组合计算模型概率的方法,该方法不需要IMM算法中的模型先验概率及马尔可夫转移概率,从而降低了算法的复杂程度。仿真结果表明,和标准IMM算法对机动目标的跟踪效果相比,文中提出的模糊IMM算法具有更高的跟踪精度,更快的收敛速度。     

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。     

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.     

交互多模型算法在目标跟踪领域的应用

对于目标的跟踪问题,多模型算法相对于单模型算法具有较大的优势;介绍了交互多模型算法的起源和发展,归纳和总结了近年来多模型算法的改进方向,介绍了多模型算法应用的新领域,简述了多传感器目标跟踪的研究成果;最后加以总结,展望多模型算法的研究方向。     

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...     

基于改进自适应IMM算法的机动目标跟踪

文中提出了一种改进的跟踪机动目标的自适应IMM（AIMM）算法,采用协同转弯运动模型作为目标的机动模型,通过估计目标的角速度,并在估计参数值的周围选择数量一定的模型组成模型集来覆盖目标所有可能的运动模式,采用交互模型算法进行状态估计;应用变结构思想,将模型之间的切换理解为随机有向图,并综合利用前一时刻模型的后验概率和当前时刻模型的预测概率,计算模型之间的转移概率,从而能够根据目标（转弯）机动的情况,自适应地建立IMM算法的可变模型集。仿真结果表明,改进的AIMM算法的跟踪精度有了较大的改善,算法也更加平稳。     

基于粒子滤波的非线性目标跟踪算法研究

针对非线性非高斯的目标跟踪,传统的卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等算法将会出现滤波精度下降甚至发散的现象,提出了采用粒子滤波算法来解决非线性滤波问题;粒子滤波方法作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤波算法,在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势,但是存在运算量大和实时性差的问题,因此提出了基于EKF的扩展粒子滤波;仿真结果表明：在强非线性非高斯环境下,PF算法的跟踪性能优于EKF算法,基于EKF的扩展粒子滤波能够取得较好的跟踪精度,并且能够有效的减少粒子滤波的运算量。