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。     

机动目标跟踪中自适应滤波算法的研究

文中对机动目标跟踪中的自适应滤波算法进行了研究,给出了一种适用于雷达导引头跟踪系统的修正的自适应卡尔曼滤波算法,通过全弹系统的数字仿真,对影响该算法滤波性能的各种因素进行了分析讨论.大量仿真结果表明该自适应滤波算法对于机动目标具有良好的跟踪性能和适应能力.     

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。     

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.     

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。     

一种基于ARMA新息模型的机动目标跟踪算法

针对一般机动目标跟踪算法的复杂性和计算量大的缺点,提出了一种基于ARMA新息模型的改进稳态Kalman滤波算法.该算法选取极坐标系为跟踪坐标系,将反映径向加速度和机动角加速度的控制输入量引入到目标距离和方位的状态描述模型中,其计算量远远小于一般跟踪算法.仿真试验结果表明该算法满足机动目标跟踪的精度要求,可应用于机动目标的快速跟踪.     

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.     

机动目标自适应跟踪算法研究

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。     

一种"全面"的自适应机动目标跟踪算法

基于截断正态概率密度模型建立修正的截断正态概率密度模型。利用该模型并结合速度估计自适应模型提出一种“全面”自适应机动目标跟踪算法(OAF)．此算法能够避免机动加速度最大值的预先设定,自适应调节目标跟踪算法中的机动频率。进一步运用神经网络方法,将机动频率与过程噪声方差进行融合,通过在线调节神经网络权值获得融合后的系统方差输出,降低现有算法因系统参数调整不当带来的精度损失。理论分析及仿真结果表明,与单纯的速度自适应模型算法相比,该算法跟踪机动目标和非机动目标时精度分别提高49. 61%和48.34%．     

基于角测量的机动目标跟踪算法

利用角测量估计目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题,这种单站被动式跟踪可能构成一个不可观测系统,将导致跟踪滤波器的不稳定和发散。本文针对反直升机雷构成的雷群进行目标定位和跟踪,利用最小角度差算法对目标的位置进行静态估计,用基于“当前”统计模型的自适应滤波算法进行数据处理,最小角度差算法的估计结果作为自适应滤波的观测值;算法简单而且有效,对目标的机动和非机动运动参数都能得到良好的估计结果。     

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。     

RGPO干扰条件下一种改进的机动目标跟踪方法

针对RGPO干扰下目标跟踪的特点和现有方法的不足,文中提出了一种RGPO干扰下机动目标的跟踪方法.首先采用三门限检验对RGPO干扰进行鉴别的方法,其次利用最近距离准则进行数据关联.仿真结果表明:利用三门限检验有效的降低了干扰的错误鉴别概率,而采用最近距离准则又能够有效消除RGPO和杂波的影响,跟踪精度比现有的方法有了较明显的提高.因此本方法对RGPO干扰下的机动目标跟踪具有一定的实际应用价值.     

多传感器滤波跟踪型数据融合算法研究

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．     

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.