一种带径向速度量测的Jerk-EKF机动目标跟踪算法

为了提高机动目标跟踪精度,在基于Jerk模型的扩展卡尔曼滤波算法(Jerk-EKF)基础上,提出了一种带径向速度量测的扩展卡尔曼滤波算法(Jerk-EKFrv).该算法通过引入径向速度量测扩充了量测矩阵的维数,然后利用展开泰勒级数的一次项,解决量测方程中状态向量和量测向量的非线性问题,最后采用卡尔曼滤波算法对目标状态进行估计.对Jerk-EKF和Jerk-EKFrv算法的仿真结果表明,Jerk-EKFrv算法能够有效提高机动目标的跟踪精度.     

一种模糊推理强机动目标跟踪新算法

针对机动目标状态估计算法对强机动目标跟踪性能下降,甚至发散的问题,在机动目标状态估计算法基础上引入模糊推理多重修正因子,提出一种新的强机动目标自适应跟踪算法.采用残差统计距离和目标机动加速度的2-范数作为模糊输入量,自适应地计算出多重修正因子来实时调节预测协方差.该算法保留了对一般匀速或弱机动目标的高精度跟踪性能,同时增强了滤波器对强机动目标的自适应跟踪能力.仿真结果表明,新算法提高了对强机动目标的估计精度,加快了跟踪的收敛速度.     

一种新的高超声速目标跟踪算法

针对高超声速目标飞行速度快、机动能力强,而经典跟踪模型难以准确描述目标机动时加速度动态特性的问题,提出了一种改进的交互式多模型跟踪算法.该算法引入参考加速度概念,可较准确地描述目标运动特性,并实时结合目标机动的先验信息和动态信息.仿真结果表明,所提出的方法在跟踪高超声速目标时,具有快速收敛、均方根误差小、跟踪精度高的特点,相比Singer-IMM算法,具有更强的适应性.     

基于“当前”模型的IMM-UKF机动目标跟踪融合算法研究

文章设计了一种基于“当前”统计模型的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)融合算法.首先在交互式多模型算法框架内,计算“当前”统计模型的概率,自适应地调整“当前”统计模型中目标加速度,提高了“当前”统计模型的自适应性.其次,该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,该算法具有交互式多模型具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力和无迹卡尔曼滤波滤波度高的优点.最后,采用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.通过对三维机动目标进行仿真,结果表明文中所设计的IMM-UKF融合算法对于跟踪以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能,可以减小系统机动跟踪的误差均值和标准差.较之传统的交互式多模型算法,跟踪性能更加优越.     

一种基于"CS"模型的机动目标跟踪算法研究

为真实反映目标机动范围与强度的变化,引入了机动目标的当前统计(简称"CS")模型,提出了一种基于该模型的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,能有效改善在机动目标跟踪中传统的卡尔曼滤波可能出现的发散情况,提高了跟踪的准确性和稳定性.     

基于Unscented卡尔曼滤波的目标跟踪仿真分析

卡尔曼滤波技术是目标跟踪的理论基础之一.在工程应用中,多采用非线性滤波的方法对目标进行跟踪.介绍了Unscented变换,通过使用Unscented卡尔曼滤波(UKF)对目标跟踪进行仿真实验,Un-scented卡尔曼滤波有效地克服了传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的缺陷.给出了最佳估计的二阶近似,提高了对目标跟踪的精度和稳定性.仿真结果表明,该算法对目标在位置、速度跟踪方面均有良好的效果;针对目标机动,采用多模型滤波算法能够实现目标机动的精确跟踪.     

一种新的模糊控制多模型算法在目标跟踪中的应用

为解决传统的蛇形建模方法不能反映出反舰导弹典型运动特性的问题,引入动力学建模方法研究弹道问题,把导弹视为可控质点,建立了反舰导弹末端蛇形机动弹道模型.采用被动传感器进行跟踪,提出一种新的基于模糊控制的交互式多模型自适应无迹卡尔曼滤波算法,根据Sage-Husa噪声统计估值器的原理提出了状态误差协方差自适应算法,克服了传统噪声自适应算法在目标发生强机动时收敛速度慢的缺点,同时利用模糊控制方法实现了实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵.仿真实表明:所建立的弹道模型对探测、识别和跟踪反舰导弹技术的研究有一定的参考价值;改进的跟踪算法能够快速调整模型概率,使得其估计误差的收敛速度比交互式多模型算法更快,鲁棒性更强,并且能够有效降低纯方位目标跟踪的误差,实现对反舰导弹末端蛇形弹道模型的稳定跟踪.     

基于"当前"统计模型的一种改进机动目标跟踪算法

介绍了目前存在的机动目标运动模型.针对"当前"统计模型中加速度极限值的预先设定对于跟踪算法造成的不利影响,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应,进而提出了一种基于"当前"统计模型的改进机动目标跟踪算法.该算法避免了加速度极限值的预先设定问题,从而提高了对机动目标状态估计的精度.最后,仿真结果表明该算法具有一定的有效性.     

纯测角无源定位跟踪算法研究

研究了纯测角无源定位跟踪技术的特点,建立了双传感器观测的纯测角修正增益扩展卡尔曼滤波算法（modified gain extended Kalman filter,MGEKF）。为克服MGEKF算法中非线性滤波效果差的缺点,进一步提出了基于测角量无迹变换的卡尔曼滤波算法（observing angle unscented transformed Kalmanfilter,OAUKF）。通过实验仿真分析,比较了目标在弱机动和强机动的条件下MGEKF算法和OAUKF算法的跟踪效果。结果表明,后者能无偏且更加有效地实现目标的跟踪。     

模糊化模型概率的IMM-SUPF机动面目标跟踪

为了提高跟踪系统对水面机动目标的跟踪能力,本文将水面目标建模为椭圆形面目标,提出一种基于交互多模型(interacting multiple model, IMM)算法的机动面目标跟踪方法。首先,利用现代高分辨率雷达获得的面目标扩展测量,给出了基于面目标的跟踪测量方程。其次,将强无迹粒子滤波(strong unscented particle filter, SUPF)算法引入到IMM中得到IMM-SUPF。该SUPF利用强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking unscented Kalman filter, STUKF)产生粒子建议分布。由于STUKF采用渐消因子调整UKF的状态模型协方差和观测模型协方差的比例,使得建议分布更符合真实状态的后验概率分布,从而提高了IMM算法中子模型滤波器的估计精度。最后,基于模糊隶属度函数对粒子的模型概率进行模糊化,从而在提高真实模型滤波器中粒子模型概率的同时减小非匹配模型滤波器中粒子模型概率,进而提高了IMM算法的估计融合精度。Monte-Carlo仿真实验表明,相比于传统的基于质点目标的IMM-UPF算法,文中所提的基于面目标的IMM算法跟踪精度更高,且所提算法的误差超调量更小,收敛更快。此外,所提面目标IMM算法的跟踪精度也要高于面目标IMM-UPF算法。针对水面机动目标跟踪问题,不同于传统的质点目标IMM算法,文中将水面目标建模为椭圆形面目标,并利用面目标扩展测量信息设计了模糊化模型概率的IMM-SUPF算法。该算法进一步提高了跟踪系统对水面机动目标的跟踪能力。     

基于新息协方差的机动目标轨迹估计算法研究

针对态势显示系统中机动目标运动状态不确定、卫星定位误差、接收机随机噪声造成的目标轨迹估计精度低的问题。在"当前"统计模型的基础上,提出了一种基于新息协方差的Kalman滤波算法,该算法根据新息协方差的极大似然最优估计实现加速度方差的实时估计和自适应调整。仿真结果表明,该算法的估计性能优于常规算法,跟踪精度较高。     

基于伪线性卡尔曼滤波的两站红外无源定位及跟踪技术

建立了目标的两站红外搜索与跟踪系统的伪线性观测模型，基于该模型提出了运动目标的伪线性卡尔曼滤波算法．该算法利用伪线性方程组获得滤波器的初值，从而提高了滤波器的跟踪精度和速度．分别采用伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器对目标进行定位及跟踪的仿真结果表明：在跟踪初始阶段，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波．在近距离范围，不论目标是匀速还是机动运动，两者的跟踪精度都非常高．在远距离范围，当目标机动时，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波；当目标匀速运动时，推广卡尔曼滤波的跟踪精度略优于伪线性卡尔曼滤波．从整个仿真过程可以看出，目标的运动形式对推广卡尔曼滤波性能的影响是非常明显的，而对伪线性卡尔曼滤波性能的影响则很小．     

基于卡尔曼预测的视频目标实时跟踪

在视频目标跟踪中,搜索区间大小直接影响着跟踪的速度和效率.现采用图象坐标系下的卡尔曼滤波预测来指导跟踪,设计了卡尔曼滤波器,对被跟踪目标的运动参数(位置,速度,加速度)进行滤波预测.缩小了搜索区间(减至为匹配模型的大小),提高了系统的实时性和跟踪精度.实验结果表明:在对大运动和大运动大机动两种视频目标的跟踪中,耗时仅为全局搜索的1/4,精度可达3像素以内.     

Application of Adaptive Reduced Sigma Points Unscented Kalman Filter to the Tracking of Maneuvering Target

Based on the principle of statistical linear regression, a set of n 2 sigma points instead of 2n 1 sigma points used in the unscented Kalman filter (UKF), is constructed to approximate the system state. And filter accuracy is second order. Real-time of modified UKF is improved. In order to describe accurately the maneuvering target, the "current" statistical model is used. And the equation of acceleration error covariance is modified at every sample time of the filter. The modified adaptive UKF is presented for estimating the position, velocity and acceleration of maneuvering target. Monte Carlo simulations show the modified adaptive UKF acquires good performance for tracking position of maneuvering target. The modified adaptive UKF has better computational efficiency than UKF.     

在混合坐标系下的机动目标跟踪滤波器

本文介绍了在球面－直角坐标系下跟踪机动目标的卡尔曼滤波算法．为克服观测噪声非白，本文引入了扩充向量，并应用旋转增益算法，对卡尔曼滤波的协方差阵及增益阵实现了解耦．通过仿真计算，对本文提出的算法与国外两种类似的算法在相同的机动和量测噪声特性情况下进行了比较，其结果显示了本算法的优越性．     

基于Kalman滤波器的运动目标跟踪算法

运动目标跟踪是计算机视觉中的一个典型问题,如何能准确快速的跟踪目标是研究的关键。提出了Kalman滤波器结合Camshift的改进算法。首先选取一段视频图像序列,通过背景差分法快速检测出运动目标,初始化搜索窗口,用Kalmam滤波器预测目标位置,再用Camshift迭代算法计算目标最优的位置,将结果作为Kalman滤波器进行下一次预测的估计值。实验表明,当目标被严重遮挡或受到同色背景干扰时,本算法仍能快速准确的跟踪运动目标。     

一种用于机动目标跟踪的多模型最小二乘方案

本文提出了描述运动目标的时间原点滑动多项式数学模型，并在此模型基础上，推导出用于目标跟踪的简化最小二乘算法．为适用于机动目标跟踪，选取了一个跟踪检测信号，确定出一套多模型滤波与预报策略．本文论述的方案的突出优点是计算量比卡尔曼滤波小得多，有利于实时实现．蒙特卡罗仿真结果说明该方案是一种适用于机动目标跟踪的优选方案．