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对地面机动目标进行跟踪,除了利用量测信息外,利用地形特征等信息也可提高跟踪性能。但这些非正态信息却可能导致较高的非高斯概率密度,文中将机动和多回波同时考虑,并充分利用了地形特征等信息,提出了UKF—VSMM—PDA算法。对密集回波环境下地面机动目标进行跟踪,仿真结果证明了该算法的优越性能。 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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为了满足水下对抗对机动目标实时跟踪和目标航速、航向准确估计的要求,针对观测量为距离和方位的机动目标跟踪,对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)跟踪算法进行了改善。提出根据UKF算法预测值和观测值残差的概率分布自适应调整目标状态噪声方法,使得UKF跟踪算法能够根据目标运动状态及时调整状态方程,在目标机动时减小对预测值的依赖,在目标非机动时增大对预测值的依赖。这种在线实时估计系统噪声状态的跟踪方法更加适用于机动目标的跟踪。数值仿真结果表明:该算法不仅在目标机动时具有良好的跟踪效果,而且在目标非机动时具有准确的估计性能。通过声纳信息综合处理系统验证了状态自适应UKF跟踪算法的性能。 相似文献
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