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为了提高目标跟踪系统的性能,在吸收雷达和红外跟踪传感器各自优点的基础上,提出一种雷达/红外传感器信息融合方法,该方法综合了雷达测量信息全面以及红外测角精度高的特性,对雷达与红外量测进行融合形成融合量测,基于融合量测设计了状态估计滤波器。在不同假设条件下,分别对融合系统与单传感器跟踪精度进行了仿真比较。结果表明:融合系统的跟踪精度高于单个传感器的目标跟踪精度,可有效提高目标跟踪精度。 相似文献
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在雷达/红外复合制导机动目标跟踪背景下,针对非线性机动目标融合跟踪存在滤波器易发散问题,提出一种基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)的分布式加权融合算法。IMM具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力;UKF对观测数据进行滤波估计,避免了计算雅克比矩阵,克服EKF滤波方法受滤波初值影响大、易发散的缺点;分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度。仿真结果表明:该算法在处理非线性系统机动目标跟踪融合结果误差均得到减少,更能提高目标跟踪滤波精度,增强了系统稳定性。 相似文献
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针对非线性观测的目标跟踪问题,对滤波跟踪型数据融合进行了研究,提出了基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合算法.从仿真结果可以看出,集中式融合算法和分布式融合算法的差别并不大,结果基本相同.因此,在非线性系统中,基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的分布式融合算法可以重构集中式融合算法. 相似文献
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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. 相似文献
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为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法(CAF)跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷,通过分析研究CAF算法,采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性,考虑风速和加速度估计均值的影响,对机动加速度与方差自适应关系修正,自适应补偿过程噪声协方差矩阵,提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够准确描述目标的各种机动情况,具有良好的跟踪性能和实际应用价值。 相似文献
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为解决机载脉冲多普勒(PD)雷达对机动弱目标进行检测与跟踪的问题,构造了一种基于抛物线随机Hough变换(RPHT)的检测前跟踪(TBD)算法。该算法通过模糊区间对目标的模糊量测进行距离多假设扩展,从而提取量测中的时空相关信息。利用RPHT方法将目标扩展量测转换到参数空间,并在参数空间对目标的机动航迹进行积累。在算法实现过程中,通过方位变换的方式对传统的RPHT方法进行了改进,以降低算法计算复杂度。该方法将机动弱目标解距离模糊问题转换为TBD框架下基于RPHT的航迹检测问题,避免了微弱目标的低信噪比造成的航迹漏检。仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对低信噪比下机动目标的调频步进雷达成像问题,提出基于Radon-分数阶模糊函数(RFRAF)的方法进行积累成像的方法.在分析了机动目标的调频步进雷达回波信号特征的基础上,将目标回波信号在RFRAF域进行匹配和积累,通过峰值搜索出目标的运动参数,并构建补偿函数实现机动目标运动补偿,从而获得目标精确ISAR像.计算机仿真结果进一步表明了该方法能在低信噪比下稳健成像. 相似文献