基于IMMCKF的机动目标跟踪算法

针对非线性机动目标跟踪中滤波器易发散、跟踪精度低等问题,将容积卡尔曼滤波器(CKF)引入到交互式多模型算法(IMM)中,设计了交互式多模型容积卡尔曼滤波算法(IMMCKF)。该算法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,利用CKF滤波器对每个模型进行滤波,将各滤波器状态输出的概率加权融合作为IMMCKF的输出。仿真结果表明,与IMMUKF算法相比,IMMCKF算法跟踪精度更高,模型切换速度更快,计算量更小,该算法具有重要的工程应用价值。     

基于IMM-SCKF-STF的机动目标跟踪算法

在处理非线性机动目标跟踪问题时,传统的非线性滤波估计算法跟踪误差大且容易引起滤波发散.针对上述问题,研究将强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(SCKF-STF)和交互多模型(IMM)算法相结合,提出一种新型的交互多模型强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(IMM-SCKF-STF)跟踪算法.该算法在SCKF基础上引入强跟踪渐消因子,使其不仅拥有应对机动目标状态突变的强跟踪能力,同时还具备交互多模型算法的优良机动目标跟踪性能.因此,新算法在机动目标跟踪方面将获得更高的非线性滤波估计精度,且算法的稳定性和应对状态突变的跟踪鲁棒性能获得显著提高.最后,通过两个仿真例子验证了此算法的有效性与优越性.     

自适应SCKF在机动目标跟踪中的应用

目标跟踪系统的数学模型或统计特性的不确定性,往往会导致机动目标跟踪精度降低甚至跟踪发散。在综合平方根求容积卡尔曼滤波算法和改进的Sage-Husa估计器的基础上,提出一种自适应求容积平方根卡尔曼滤波算法。该算法通过实时估计未知系统噪声,抑制由于噪声统计特性未知时变而导致的滤波误差,从而实现机动目标的自适应跟踪。仿真结果表明,在系统噪声未知时变,且与先验系统噪声存在一定差异时,自适应平方根求容积卡尔曼滤波器能有效地改进标准平方根求容积卡尔曼滤波器的跟踪精度和跟踪稳定性。     

机动目标跟踪的新算法

机动目标通常不是做恒定的运动,其运动状态会随时间的变化而变化.这就使描述系统运动的状态方程是非线性的,而且系统参数会不断变化.传统的推广卡尔曼滤波适用于定系统定参数的情况,如果运用到机动目标跟踪上会导致误差增大甚至滤波发散.基于此,将强跟踪滤波运用到机动目标跟踪上.强跟踪滤波在卡尔曼滤波的基础上引入了多重渐消因子,使强跟踪滤波具有极强的跟踪能力和较好地鲁棒性,因此可以很好地解决变系统变参数的问题.通过仿真,将强跟踪滤波与UT-BLUE滤波方法和EKF滤波方法进行比较,结果表明了该滤波方法的有效性和优越性.     

基于波形调度的机动目标跟踪算法

针对机动目标的跟踪问题,提出一种结合自适应匀速（Constant Acceleration,CA）模型和波形调度的平方根容积卡尔曼滤波（Square-Root Cubature Kalman Filter,SCKF）算法.在CA模型的基础上,通过构建Jerk分量与速度、加速度的近似关系,使得状态过程噪声与滤波器输出的状态协方差矩阵相联系,以实现模型的自适应调整.另外,利用分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）旋转发射波形的模糊函数,使得量测误差椭圆与滤波算法中的状态预测误差椭圆正交,得到最优的发射波形,以从数据处理和信号处理两方面共同提升系统的跟踪性能.仿真结果表明,相比于基于改进当前统计（current statistical,CS）模型的无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法、基于CS模型的SCKF算法、基于CA模型的SCKF算法和交互式多模型（IMM）SCKF算法,所提算法结构简单且跟踪精度更高.     

机动目标无源跟踪IMM-MKF算法

为提高运动多站对机动目标的无源跟踪性能,提出了一种新的基于交互式多模型-边缘化卡尔曼滤波(IMM-MKF)的机动目标跟踪算法。该算法将交互式多模型(IMM)结构和边缘化卡尔曼滤波(MKF)结合,利用MKF算法对每个模型进行滤波,对滤波结果进行交互作用来得到跟踪结果。以只测角机动目标跟踪为例对所提算法进行仿真分析,仿真结果表明,相对于采用扩展卡尔曼滤波(EKF)、不敏卡尔曼滤波(UKF)及容积卡尔曼滤波(CKF)算法的典型交互式多模型算法,所提算法具有更好的跟踪性能。     

基于自适应卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法

针对一般卡尔曼滤波融合跟踪方法无法实现对机动目标的有效跟踪问题,提出一种自适应卡尔曼滤波融合方法,设计一种能够提供目标开始机动瞬时估计的目标机动探测器,反复对目标的加速机动进行估计,当确定目标开始机动时,卡尔曼滤波模型将自适应地调整为目标机动状态模型。最后,通过仿真实验对比分析,证明文中所提方法优于一般卡尔曼滤波融合方法。     

基于IMM-RDCKF的机动目标跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种IMM-RDCKF算法。首先充分利用量测方程中只有部分状态变量是非线性的特点,对于非线性的量测方程采用降维滤波方法,可以在保障跟踪精度条件下减小计算量。其次,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时估计,提高了模型匹配概率。再次,滤波过程中由于误差累积可能导致协方差矩阵失去正定性,对算法进行了优化,确保了滤波过程中协方差矩阵的正定性,提高了算法稳定性。Monte-Carlo仿真结果表明,与CKF算法相比,该算法的跟踪精度有明显的提高,计算效率提高了一倍。     

基于卡尔曼滤波的机动与非机动目标的定位跟踪

目标跟踪理论在国防、商用等领域都具有重要价值,并且是实现智能交通系统的基础。针对智能交通系统中需要对特定的运动目标进行跟踪和监测的要求,利用卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪并对其下一时间的运动位置、运动方向、速度等信息进行预先估算以达到及时监测的目的。通过分别对机动目标和非机动目标的仿真试验,得出了卡尔曼滤波算法可以对运动的目标实现实时跟踪,且非机动目标的跟踪效果要优于机动目标的结论。     

带多普勒量测的序贯SCKF雷达目标跟踪算法

为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波( SCKF),提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波( SSCKF-D)雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间的相关性。基于SCKF算法,按照量测精确度的高低顺序对方位角、俯仰角、径向距离和伪量测序贯处理。 Monte Carlo仿真表明,与SCKF和带多普勒量测的均方根容积卡尔曼滤波( SCKF-D)算法相比,SSCKF-D算法跟踪精度更高,较后者提高20%以上,收敛速度更快,更适用于空间目标跟踪。     

一种改进的机动目标跟踪算法研究

为了克服＂当前＂统计模型下的卡尔曼滤波算法在跟踪匀速目标时误差较大的缺陷,文章分析了造成此缺陷的原因,通过改进基于截断正态分布下的加速度方差模型,提高了对非机动目标的跟踪精度,仿真结果表明,该算法能够准确描述各种机动情况。     

机动目标自适应高斯模型与跟踪算法

提出了一种描述机动目标运动状态的自适应高斯模型,在这种模型中,机动目标的加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程,并假定其概率密度函数服从高斯分布。指出了机动目标运动模型的均值和方差与目标机动加速度最佳当前估计值之间的关系,在此基础上,提出了相应的自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,该算法对机动目标在不同机动方式下的位置、速度和加速度均有良好的跟踪效果,且所需计算量小。     

基于去相关无偏量测转换的机动目标跟踪

针对雷达非线性量测信息下的机动目标跟踪问题,提出了一种基于去相关无偏量测转换的跟踪算法。该算法以交互多模型算法为基础,利用多个并行的滤波模型覆盖目标可能的运动模式,其中各个子滤波器均采用去相关无偏量测转换方法解决系统量测与目标运动状态之间的非线性问题。该量测转换方法同时也克服了量测转换固有的缺陷。蒙特卡罗仿真结果表明,相对于传统的量测处理算法,采用基于去相关无偏量测转换的跟踪算法能获得更高的目标跟踪精度。     

一种机动海目标跟踪算法研究

在α-β跟踪滤波器的基础上增加了机动检测器,根据残差过程的变化特性,设计机动检测准则来提高对机动海目标的跟踪性能。仿真比较了原始α-β跟踪滤波器和加机动检测器的滤波算法性能。     

多种跟踪算法对机动目标跟踪的应用研究

通过建立目标运动模型,对多种跟踪滤波器进行了分析仿真。仿真结果表明,混合状态估计交互式多模型算法（IMM）对机动目标跟踪效果比其它类型的滤波器好得多,并且确定了在航迹滤波与机动跟踪方面综合表现性能较高的IMMVCVA跟踪算法。通过外场实际数据验证,表明该算法对现实环境中的目标稳定跟踪具有重要的意义。     

基于姿态角辅助非线性滤波算法的机动目标跟踪

基于扩展卡尔曼滤波思想,本文提出了一种融合姿态角信息的非线性滤波算法.通过分析目标二维和三维运动特征与姿态角的关系,以姿态角和速度模值为控制项,建立状态方程和量测方程,对目标的位置状态进行估计,实现了姿态角信息和位置信息的有效融合.姿态角在不同随机噪声条件下的仿真实验结果验证了算法的准确性和实时性.     

基于卡尔曼滤波的机动目标外推预测的研究

卡尔曼滤波在各个领域都有广泛的应用,如航天器的轨道计算、雷达目标跟踪、生产过程的自动控制等。卡尔曼滤波器在机动目标跟踪中具有良好的性能,是一种最佳估计并能够进行递推计算。为了研究卡尔曼滤波对机动目标的预测,首先用Matlab仿真验证自适应卡尔曼滤波的跟踪滤波能力,根据结果判定目标运动模型,进而在此运动模型下用卡尔曼预测对目标进行外推验证。     

基于交互多模算法在非线性测量方程下的机动目标跟踪

针对非线性测量下的机动目标跟踪问题，本文基于交互多模型算法（IMM），采用去偏转换测量卡尔曼滤波（CMKF－D）的方法，把在极坐标系下得到的测量值转换到直角坐标系中，用统计的方法求出转换测量值的误差均值和方差，将转换测量值去偏后再进行卡尔曼滤波，仿真结果表明，算法提高了基于非线性测量方程的机动目标跟踪性能。