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“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.     

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.     

一种参数自适应变化的强机动目标跟踪算法

针对强机动目标跟踪模型难以准确匹配以及跟踪滤波器容易发散的问题,提出一种基于参数自适应变化的强机动目标跟踪算法。对"当前"统计Jerk(improved Jerk model based on current statistics,CS-Jerk)跟踪模型中的机动频率及加速度变化率的极大值进行自适应处理,同时将强跟踪滤波器(strong tracking filter, STF)中的单重时变渐消因子调整为自适应变化的多重时变渐消因子,从而实现对强机动目标更高精度的跟踪。仿真实验结果表明,该算法提高了对强机动目标的跟踪精度。     

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。     

基于EDKF的机动目标跟踪算法研究

运用"当前"统计模型(CS)的扩充卡尔曼滤波(EDKF)与匀速运动(CV)模型进行交互,设计出了一种适合于色噪声环境中机动目标跟踪的交互式多模型(MM-EDKFCS/CV)算法.CS模型适用于一般的机动目标跟踪,EDKF对色噪声中目标的跟踪具有较高的跟踪精度,因此IMM-EDKFCS/CV算法保证了色噪声中机动目标和非机动目标的跟踪性能.仿真结果证明了此算法的可行性和有效性.     

一种新的机动频率和方差自适应滤波算法

针对工程应用中"当前"统计模型对机动频率和最大加速度经验值依赖过大,难以根据目标的加速度变化进行实时动态调整的问题,在分析机动频率物理含义及其与加速度变化关系、位移扰动增量与加速度方差的关系基础上,提出了一种高效的机动频率和加速度方差双变量自适应算法。仿真结果证明:该算法能很好地自适应目标的加速度变化,并在不同噪声水平下有效提高跟踪精度,尤其大幅度提高了对非机动或弱机动目标的跟踪精度。     

机动目标跟踪中一种新的自适应滤波算法

通过分析基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法,指出该算法对目标机动加速度极限值的依赖性,而实际中预先设定加速度的最大值是不可行的。为克服这一缺点,文中给出一种新的自适应滤波算法,该方法无需提前给定加速度最大值,可以直接利用位置估计值和加速度之间的函数关系进行加速度方差自适应调整。仿真结果表明,与标准的自适应滤波相比其跟踪精度有了较大提高。     

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.     

一种改进的群目标自适应跟踪算法

为提高对群目标在机动情况下的跟踪性能,提出一种改进的群目标自适应跟踪算法．在群质心状态估计中,在修正“当前”统计模型的基础上,利用群质心的速度预测和速度估计的偏差进行过程噪声方差自适应调整,并引入强跟踪滤波中的渐消因子,实时调节群质心的状态预测协方差．在扩展状态估计中,将其对应的椭圆面积预测值和估计值的偏差以及偏差变化率作为模糊输入量,采用模糊推理法自适应输出扩展状态的预测参数．此外,提供了群目标分裂机动的判决方法．仿真结果表明,与现有方法相比,本文算法增强了对群目标在突发机动时的自适应跟踪能力,并能有效检测出群的分裂机动．     

一种高度机动目标的"当前"统计Jerk模型

讨论了Kishore Mehrotra等提出的高度机动目标模型-Jerk模型,应用古典控制论方法分析了该模型的局限性,提出了一种新的“当前”统计J erk模型,即CS-Jerk模型,该模型假设目标的机动加速度变化率为非零均值指数相关的随机过程,仿真结果表明CS-Jerk模型及其滤波算法在跟踪高度机动目标时性能优于Jerk模型。     

螺旋机动目标建模与跟踪滤波器设计

建立了一种描述弹道导弹作圆锥形螺旋机动的三维耦合运动数学模型.根据目标进行圆锥形螺旋机动的两种运动模式,得出了两种模式下具有相同形式的描述目标运动的状态方程,此运动状态方程是线性的且只与目标机动频率相关.进而给出了该状态方程的离散化形式,以及通过坐标转换关系,设计此类螺旋机动目标的跟踪滤波器的方法.最后通过导弹拦截实例仿真,验证了本文所提出的方法具有良好的目标跟踪效果.     

再入机动目标动力学方程及雷达测量方程的建立

在北天东雷达直角坐标系内建立了再入目标的动力学方程及雷达测量方程，目标机动特性采用－阶马尔科夫过程描述。根据给定的在目标直角坐标系中的再入机动目标的弹道数据形成了雷达模拟测量信息。以上工作为再入机动目标的跟踪与弹道预报奠定了基础。     

仅有角测量系统鲁棒跟踪研究

传统的仅有角测量跟踪器不能跟踪机动目标。为此作者在「２」中提出了跟踪机 仅有角测量系统。在文「２」基础上本文提出了新的变结构鲁跟踪算法，解决了令有角测量系统鲁棒跟踪机动目标问题，该系统由机动目标检测，噪声污染模型以及鲁棒跟踪器构成。最后应用本结果提出了仅有角测量系统鲁棒制导规律，给出了纺真计算结果。     

内模自适应卡尔曼滤波新方法及其在GPS信号估计中的应用

针对混杂有确定性扰动分量的随机信号处理问题,提出一种基于内模的自适应卡尔曼滤波新方法──－内模自适应卡尔曼滤波法．首先将待估有用信号和观测数据中的确定性扰分量分别以分段正弦曲线拟合方 式建立各自的内模,并将这些内模的参数作为增广状态变量形成新的非线性系统模型．然后采用迭代型推广卡 尔曼滤波算法,同时实现有用信号及扰动内模参数的实时跟踪．机动目标跟踪的ＧＰＳ定位信号估计应用表明, 与现有方法相比新方法可显著提高定位精度．     

基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法

针对相控阵雷达跟踪机动目标时当前统计模型采用固定机动频率和机动加速度上限而难以适应多种目标机动环境,提出了基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法．该算法将多个当前统计模型作为交互多模型框架下的模型组成,然后根据各模型相关过程噪声值合成计算雷达的采样间隔,实现变采样率跟踪,提高了适应目标机动的能力和跟踪精度．仿真结果表明,本文算法的跟踪性能明显优于基于Singerk模型的变采样率跟踪算法．     

一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法

针对卡尔曼滤波跟踪强机动目标时性能下降的问题,提出了一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法.该算法在卡尔曼滤波算法的基础上,根据当前量测目标航向与前一目标航向之间的航向角度差,判断机动强弱并计算出加权函数值,然后用加权函数值根据量测数据依次修正机动目标加速度预测值和目标预测状态,最终改进目标的状态估计.仿真结果表明,目标强机动时该算法具有较高的跟踪精度.     

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.     

Maneuvering target track-before-detect method using dynamic programming

The maneuverability coverage of the traditional dynamic programming track-before-detect (DP-TBD) algorithm is limited to the range of the default valid state transitions. To overcome the above limitation, a novel DP-TBD algorithm suitable for maneuvering targets is proposed. By means of state transitions optimizing, the efficiency of the status searching for the maneuvering target is improved, and the searching range is extended. Through transfer speed weighting, the energy accumulation can be carried out according to the target motion tendency. Without altering the input parameters, the proposed method can detect targets with both strong and weak maneuverability. The performance of the proposed algorithm and that of the traditional method are compared through simulation experiments. The applicability of the algorithm is verified by real measured data.