角速度估计自适应的IMM三维目标跟踪算法

为了解决三维空间内的机动目标跟踪问题,提出一种基于常速模型和带约束常速率协同转弯模型(CSCT模型)的交互式多模型算法;同时为了解决目标的机动不确定性问题,针对CSCT模型提出一种类似卡尔曼滤波的方法实时精确地估计目标转弯角速度。综合考虑目标角速度的估计值和估计方差,提高目标跟踪的收敛速度,尽可能地减小滤波角速度与机动目标真实角速度之间的误差,最终明显提高了目标跟踪精度。Monte-Carlo 200次仿真结果表明了该算法在性能上有明显提升,对三维机动目标跟踪效果显著,并证实了该方法的实用性。     

基于交互多模型的路面机动车辆跟踪算法

机动目标跟踪一直是智能汽车环境感知领域的研究重点和难点,为了实现对目标车辆的准确跟踪,研究了将交互多模型(interactingmultiplemodel,IMM)算法应用到智能汽车对目标的跟踪中。首先,根据目标车辆的真实运动情况提出一种基于"当前"统计模型和Singer模型的模型集,然后,在PreScan中搭建模拟场景,将此模型集应用到IMM目标跟踪算法,并将本算法与基于"当前"统计模型和基于Singer模型的两种单模型目标跟踪算法进行仿真比较。结果表明此IMM算法在智能车辆目标跟踪方面具有较高的应用价值。     

基于STF的"当前"统计模型及自适应跟踪算法

在"当前"统计模型(CS)的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-CS.该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,同时保留了"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点.仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和"当前"统计模型算法相当;在跟踪突发机动目标时,本文算法的误差明显小于"当前"统计模型及自适应算法.     

基于多模型后验概率的机动目标跟踪方法

传统单模型算法很难满足对机动目标的跟踪精度需求，自适应模型、多模型成为该领域的研究热点。转弯模型因其形式简单、计算复杂度低等特点在多模型跟踪中被广泛研究和使用。但是，网格调整算法估计转弯角速度的方法中由于机动目标角速度未知而无法确定最小的网格间隔，导致存在难以精确估计真实角速度且估计速度慢等问题，基于后验概率的机动目标跟踪方法能够有效地解决该问题。通过对多模型后验概率的计算获得各模型对应的权值，提高了真实角速度的估计精度和既定目标跟踪算法的估计性能。最后通过仿真试验说明了改进算法的有效性。     

一种基于UKF交互多模型算法

交互多模型采用模型软切换方式有效地解决了目标运动模式多样化的问题,是目前最具实用性的多模型机动目标跟踪算法。自从1988年提出该算法后,迅速在雷达机动目标跟踪与雷达组网技术中得到了广泛的应用。结合交互多模型算法和目前发展较为成熟的非线性估计算法———无味滤波算法,以高机动反舰导弹目标跟踪为应用背景,以基于匀速运动、匀加速运动、匀速转弯和“当前”统计模型这四种跟踪模型组成的模型集为基础,对交互多模型算法进行了仿真研究,证实了该算法的有效性。     

基于变步长增益调整的机动目标跟踪新算法

针对Singer模型的缺陷和“当前”统计模型存在的对弱机动目标跟踪能力较差的缺陷进行了改进,设计了一种新的加速度自适应模型;利用该模型设计出新的机动目标跟踪滤波算法,该算法对机动目标跟踪的综合性能有了较大的提高。在此基础上,为了减少滤波增益矩阵的计算量,使算法易于微机工程化实现,提出对滤波增益矩阵进行变步长调整的新方法,即通过在线检测算法确定何时有必要进行滤波增益的调整,而不需要每一步都计算增益矩阵,从而较多地降低了滤波算法的计算量。通过以上两个方面的改进,不仅提高了机动目标跟踪的精度,而且提高了目标跟踪的快速性和实时性。仿真验证表明该算法有良好的跟踪性能,而且计算量小,易于微机工程化实现。     

基于改进“当前”统计模型的目标跟踪算法

提出一种基于改进"当前"统计模型的目标自适应跟踪算法.针对"当前"统计模型自适应算法对机动加速度极限值有依赖,对弱机动目标跟踪精度不高的问题,采用一种简单的加速度方差自适应调整公式加以克服,在此基础上融合隶属函数对其进行加权改进.为克服算法中自相关时间常数难以选取问题,将不同自相关时间常数的"当前"统计模型在交互式多模型框架内进行交互.仿真结果表明,无论对于强机动目标还是弱机动目标,新算法都具有较好的跟踪效果.     

机动目标跟踪的一种变维交互改进算法

为了满足工程需要,结合变维卡尔曼滤波器和α－β算法的优点,提出了一种卡 尔曼和α－β变维交互替代目标跟踪算法。通过加入机动检测器监视机动,在目标发生 机动时,采用高阶维数模型和卡尔曼滤波器;机动消失后,退回到低阶维数模型和α－β 滤波器,从而实现了对机动和非机动目标的自适应跟踪,克服了因转弯机动引起的误差突 跳,并显著地减少了计算量。通过Monte Carlo 仿真进一步验证了改进算法的合理性和实 用性。     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

在当前统计模型的基础上,结合实时输入估计算法(Feng xinxi等,1996)的思想,提出了一种新的机动目标模型,并利用其方差调整关系建立了自适应跟踪算法。大量仿真结果表明该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

基于UT变换的自适应扩维IMM电扫描跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,采用扩维的匀速和转弯(ACV-2ACT)模型组成模型集,结合电扫描雷达波束灵活的特点,利用自适应调度算法,设计了一种基于UT变换的自适应扩维IMM算法.通过无味滤波器估计转弯率和状态,使模型集具有自调整能力.与EKF-AIMM算法进行仿真比较,结果表明在相同情况下,本算法有较好的稳定性,能更加有效节约雷达资源.     

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。     

高度机动目标的改进CS-Jerk模型

针对高度机动目标跟踪问题,通过对Jerk模型的分析,借鉴"当前"统计的思想,采用截断正态分布来表征目标机动加速度变化率(Jerk)特性,利用Jerk均值与方差之间的关系自适应调整过程噪声协方差矩阵,提出一种改进的"当前"统计Jerk模型(MCS-Jerk model);并通过理论分析指出了Jerk模型及其跟踪算法的缺陷以及改进的MCS-Jerk模型算法的有效性;仿真结果表明改进的模型及跟踪算法的高机动目标跟踪性能明显优于基于Jerk模型的跟踪算法。     

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。     

一种新的机动目标跟踪的多模型算法

采用带渐消因子的当前统计模型与匀速运动模型进行交互,设计了一种新的机动目标跟踪的交互式多模型算法。当前统计模型具有对一般机动目标跟踪精度高的特点,通过渐消因子的引入增强了该模型对突发机动的自适应跟踪能力,同时通过与CV模型的交互保证了对非机动目标的跟踪性能。仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和当前统计模型与CV模型交互的IMM算法相当;在跟踪突发机动目标时,该文算法的误差明显小于当前统计模型与CV交互的IMM算法。     

一种提高雷达远距离机动目标精度的算法

在分析雷达对远距离机动目标跟踪速度精度要求和存在困难的基础上,提出了一种提高三坐标雷达速度估计精度的滤波算法。该算法将三维空间中目标的运动描述为切向和法向加速度机动的非线性状态方程,采用机动目标"当前"统计模型,建立了基于雷达三坐标测量的自适应扩展卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,该算法可明显提高远距离目标机动段的速度精度。     

基于当前模型自适应改进的航迹跟踪算法

在航迹跟踪过程中,目标发生转弯、变加速等强机动行为,会导致传统"当前"统计模型的跟踪精度变差,通过提取残差新息序列和测量方差序列中的信息,分别在"当前"统计模型中添加机动频率、最大加速度自适应修正因子,以及在卡尔曼滤波框架中增加协方差自适应因子,改善了该算法对强机动目标跟踪的适应能力。通过改进,该算法即保持了对一般机动目标良好的跟踪特性,又提高了对强机动目标的跟踪性能。通过使用蒙特卡洛模拟仿真验证了改进算法的有效性。     

变维自适应交互式多模型跟踪算法

针对传统的交互式多模型(IMM)算法通常采用相同维数的模型进行滤波,存在较大的模型误差以及当前统计模型(CS)中的参数需要合理设定的问题,提出一种变维自适应交互式多模型(AIMM)跟踪算法。该算法首先利用维数变换,将不同维数的模型转换为统一的维数进行交互滤波,使之适用于一般的机动目标,减少模型跟踪误差;然后通过引入由残差信息定义的调整因子对CS模型中的参数自适应调整,提高模型与实际运动模式的匹配程度;最后将参数调整后的CS模型反馈到变维IMM算法中,来改善跟踪性能。仿真实验表明,与传统变维IMM算法相比,文中所提算法在有效跟踪机动目标的同时,提高了目标的跟踪精度。     

非高斯噪声情况下多平台机动目标被动跟踪新方法

针对仅有角度测量信息条件下,被动传感器融合目标跟踪问题,提出了扩维UKF滤波算法;并对经典IMM进行改进提出变维IMM算法,利用不同维数模型之间的交互式融合解决对机动目标的跟踪问题;进一步考虑实际情况中往往存在的测量噪声为非高斯情况,引入自适应滤波方法。最终提出变维交互式多模型自适应抗差扩维无迹滤波方法（VDIMM-AAUKF）,成功实现了被动多传感器在高斯和非高斯噪声情况下对机动目标跟踪。仿真实验结果表明该算法跟踪精度高、稳定性好,具有较好的实际应用价值。     

基于交互式多模型的机动目标跟踪算法

在军事和民用航空领域，可靠而精确地跟踪目标始终是目标跟踪系统设计的关键。但当目标处于强机动多模型的运动情况下时，在对目标进行状态估计时，单独采用一个模型会受到模型自身局限性的影响使得滤波精度不高，于是有必要采用多个模型描述机动目标的运动状态。基于此，采用交互式多模型滤波算法对目标进行跟踪。仿真结果表明，该算法对机动目标有很好的跟踪效果和较高的跟踪精度。     

改进的当前统计模型及自适应跟踪算法

对于机动目标跟踪问题,在当前统计（CS）模型的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法。通过引入强跟踪滤波器（STF）的渐消因子,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力,同时针对模型对目标加速度极限值的依赖性这一缺点,引入一种利用位置估计值与加速度的函数关系自适应调整加速度方差的方法,提高了对弱机动和非机动目标的跟踪能力。仿真结果表明,该算法与标准的当前统计模型滤波算法相比具有较高的跟踪精度。