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探讨了TMA(目标运动分析)中基本的非线性估计问题,介绍了基于无味变换(Unscented Transformation—UT)的无味卡尔曼滤波(Unscemed Kalman Filtering—UKF)算法的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站只测方位与到达时间TMA(BTO—TMA)问题应用UKF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了初值有偏和无偏两种情形下的Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性。 相似文献
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探讨了目标运动分析中基本的非线性估计问题。介绍了粒子滤波的基本思想和免重采样高斯PF(GPF)算法的基本原理.特别针对空-海单站只测方位-多普勒TMA(BDO-TMA)问题应用GPF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型.设计了典型的应用场景,给出了MonteCarlo仿真运行结果;表明GPF具有更高的估计精度、更好的收敛特性和滤波一致性。 相似文献
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文中提出了一种应用RBF神经网络对标准IMM算法中的卡尔曼滤波结果进行校正的方法。网络输人为预测误差、卡尔曼增益以及测量值与估计值之差.网络输出反映了由于目标机动所带来的滤波误差.将网络输出结果和直接由卡尔曼滤波求解得到的结果相加.可以得到更为准确的滤波值。同时.在网络的学习算法中.在网络权值矩阵的修正公式中增加了反映滤波残差的调整项.若卡尔曼滤波的残差较大,网络调整权值的幅度也相应增大。仿真结果表明.在目标发生机动转弯处.校正后的IMM算法的跟踪误差要明显小于标准IMM算法的跟踪误差.跟踪精度较高。 相似文献
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基于比例导引律的机动目标跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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文中分析研究了多机动目标跟踪定位的基本原理及其关键技术,提出了一种无源跟踪起始新算法及运动辐射源定位的基本滤波算法。仿真结果表明,基于到达方向和到达时间差信息对多机动目标进行单站无源定位与跟踪是可行的,文中给出的算法是正确有效的。 相似文献
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王帅祥 《导弹与航天运载技术》2023,(2):16-19
针对智能体移动方式复杂,对其进行观测的传感器测量的信息存在噪声以及目标运动轨迹发生突然的改变会导致目标观测失真甚至错误的问题,提出了一种变积容积卡尔曼滤波交互多模型算法(VICKF-IMM)。该算法将容积卡尔曼滤波与交互多模型算法相结合,并对容积卡尔曼滤波(CKF)中球面积分进行变积分转换处理。优化了其积分求解的方式,提高了整体的稳定性。Monte-Carlo仿真分析,与CKF-IMM和UKF-IMM算法相比,该算法的跟踪精度有明显的提高,并在目标运动发生突变时有更高的稳定性。 相似文献
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根据双机被动传感器接收到的空中目标俯仰角和方位角,利用非线性滤波算法即可估计出目标的位置和速度等运动参数。建立了双机协同对目标作纯方位跟踪的数学模型,在对EKF,UKF,PF几种代表性的非线性滤波算法进行理论分析、仿真比较的基础上,得出EKF更适合应用于双机协同纯方位目标跟踪的结论。采用EKF对四个场景进行Monte—Carlo仿真,结果表明:经过大约50S,距离误差曲线收敛于2.5km,速度误差曲线则逐渐收敛于零,该算法具有较好的稳定性和估计精度。对不同场景的仿真结果分析表明:双机分别作直线运动和蛇行机动的纯方位目标跟踪效果优于同时作直线运动,也优于同时作蛇行机动。 相似文献
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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。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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