自适应UKF算法在目标跟踪中的应用

针对目标跟踪中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题, 提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)算法.该算法在滤波过程中,利用改进的Sage-Husa估 计器在线估计未知系统噪声的统计特性,并对滤波发散的情况进行判断和抑制, 有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差. 仿真实验结果表明,与标准UKF算法相比,自适应UKF算法明显改善了目标跟踪的精度和稳定性.     

模糊自适应卡尔曼滤波算法在航位推算系统中的应用

针对实际的应用中车载航位推算系统的模型参数、噪声的统计特性不确定性,影响估计效果,提出了车载航位推算的模糊自适应卡尔曼滤波模型及其滤波算法;该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否接近1,应用模糊推理系统不断地调整量测噪声协方差的加权,对自适应卡尔曼滤波的量测噪声协方差进行递推修正,通过该算法来抑制噪声对精度的影响,进而提高系统的导航精度;仿真结果表明,这种算法能够有效地提高系统的精度,是一种比较理想的车载DR导航滤波方法。     

基于自适应扩展kalman滤波的SINS/GPS深组合研究

针对SINS/GPS组合导航系统噪声随时间变化引起卡尔曼滤波精度下降的问题,提出了一种噪声统计特性在线估计的自适应扩展卡尔曼滤波算法。算法首先基于新息序列实现了对观测噪声协方差的实时估计,然后基于系统方程采用协方差匹配算法完成了对过程噪声的实时跟踪。算法中尺度因子的引入进一步减小了泰勒展开造成的高阶截断误差,提高了滤波精度。仿真实验结果说明,与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法能够实现对过程和观测噪声的完全估计,鲁棒性和精度都有明显提高。     

方差自适应机动目标跟踪算法研究

针对机动目标弱机动时不能自适应调整,从而对弱机动目标跟踪精度不高的缺点,提出了一种改进的方差自适应机动目标跟踪算法。新算法将机动目标的运动状态分为弱机动状态和强机动状态,并通过新息平方的统计量和当前加速度估值进行机动自适应检测,能够根据目标当前的机动特性自适应调整过程噪声协方差矩阵,使运动模型与机动目标的当前运动状态相匹配,在保持对强机动目标跟踪性能的同时,实现了对弱机动目标更为精确的跟踪。仿真结果表明,改进算法对弱机动目标的跟踪性能明显优于当前统计模型。     

基于支持向量机的自适应卡尔曼滤波技术研究

针对卡尔曼滤波(KF)中噪声的统计特性与实际不符时滤波精度严重降低甚至引起滤波器发散的问题,提出一种基于支持向量机的自适应卡尔曼滤波算法(SVMAKF).根据新息理论方差与实际方差的比值,应用支持向量机产生自适应因子对卡尔曼滤波器的噪声方差阵进行在线修正,使噪声方差阵能够根据实际噪声的变化得到调整.通过对雷达目标跟踪系统的仿真表明,该算法对噪声有较强的自适应性,能够提高滤波精度和滤波器的鲁棒性.     

基于反向预测卡尔曼滤波自适应算法研究

标准卡尔曼滤波算法对系统的数学模型和噪声统计特性进行了假设,当该假设与实际的模型不匹配时容易造成滤波误差较大甚至滤波发散。提出基于反向预测卡尔曼滤波自适应算法,通过比较原始预测状态归一化新息平方和反向预测状态归一化新息平方,当比值大于设定阈值时在线进行过程噪声调整,从而修正预测状态。雷达目标跟踪仿真研究结果表明,该算法对目标机动和过程噪声增大有较强的自适应性,能够提高滤波精度和鲁棒性。     

一种Sage-Husa和可观测度的滤波算法研究

针对目标跟踪中过程噪声统计特性未知和状态分量可观测度差而导致滤波精度不高甚至滤波发散的问题,提出了一种复合自适应滤波算法.我该算法在滤波过程中,利用Sage-Husa噪声估计器在线估计过程噪声,用可观测度分析方法抑制状态分量可观测度差对滤波器的不良影响.在滤波过程中实时估计和修正过程噪声的统计特性,同时对观测度差的分量...     

动力定位冗余测量系统的模糊自适应融合算法

针对船舶动力定位的冗余测量系统,基于模糊自适应滤波和滤波器可信度的模糊评判,建立了多传感器数据融合算法。该方法与线性或非线性系统状态估计相结合,构成模糊自适应融合算法。通过监测滤波新息的均值和分歧度,应用模糊推理系统在线调节测量噪声协方差矩阵,从而抑制滤波发散;构建新的数据质量函数和子系统故障检测函数,根据检测结果自适应地选择子系统构建全局融合体系;利用子系统滤波的新息分歧度比值和状态估计误差的协方差,模糊评判各子系统滤波的可信度,由此计算相应的信息分配系数,实现全局融合。通过转台半实物仿真,验证了该算法的有效性。     

基于变分贝叶斯势均衡多目标多伯努利滤波的 多扩展目标跟踪算法

由于传统多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能急剧下降,本文提出一种基于变分贝叶斯的势均衡多目标多伯努利滤波(VB--CBMe MBer)跟踪算法,并给出了高斯混合实现.该算法在未知量测噪声协方差的情况下,将量测看成随机分布在扩展目标上的量测产生点所产生,利用变分贝叶斯方法近似地求出各量测产生点状态和量测噪声协方差的联合概率密度,并给出其递归形式以估计量测产生点,继而将得到的量测产生点状态进行聚类得到扩展目标的状态.仿真实验表明,所提算法可以自适应地跟踪未知数目、未知量测噪声协方差的多扩展目标.其跟踪精度与传统的CBMe MBer跟踪算法相比,有明显提高.     

组合导航自适应卡尔曼滤波改进算法研究

针对常规卡尔曼滤波由于噪声的统计特性与实际情况不相符而引起滤波误差增大的问题,提出了一种新的在线估计系统噪声和量测噪声的自适应滤波算法.新算法通过新息序列自适应量测噪声,对Sage-Husa滤波算法进行改进以估计系统噪声,该算法在噪声统计特性未知的情况下能进行滤波计算.最后对改进的新算法与常规卡尔曼滤波算法作了对比试验...     

基于转换量测容积卡尔曼滤波器带多普勒量测的目标跟踪算法

针对带多普勒量测的目标跟踪问题,提出一种基于转换量测容积卡尔曼滤波器的序贯滤波目标跟踪算法.对具有量测误差相关性的距离和多普勒量测进行解相关处理,构造出新的解相关量测方程,进而基于贝叶斯方法提出带多普勒量测的序贯处理算法的统一理论框架,实现对位置量测和多普勒量测的序贯滤波.在该理论框架下,提出基于转换量测容积卡尔曼滤波器的序贯滤波目标跟踪算法.该算法先采用转换量测容积卡尔曼滤波器和位置量测对目标状态进行估计,再利用经典容积卡尔曼滤波器对新构造的伪多普勒量测进行量测更新以实现目标跟踪.通过对所提算法的性能分析验证该算法的一致性和收敛性.仿真结果表明,该算法与其他跟踪算法相比,具有更高的跟踪精度.     

基于卡尔曼滤波的动目标运动参数跟踪测量

为实现雷达的精确制导功能,需要精确的跟踪和测量动目标的各项运动参数,为了提高跟踪测量精度,根据目标运动特性采用与系统相匹配的滤波算法。本文探讨了卡尔曼滤波的原理和特点,设计了有效的滤波参数和滤波方程,并通过仿真验证了卡尔曼滤波对跟踪测量精度改善的有效性。     

自适应卡尔曼滤波在目标跟踪系统中的应用

目标跟踪是精确制导系统中的重要组成部分.文中针对运动目标跟踪问题,在建立运动模型的基础上,应用卡尔曼滤波算法进行了跟踪仿真研究.考虑到直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波容易发散,可能导致滤波精度变差,所以文章提出一种针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广卡尔曼滤波器.直角坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟噪声进行了估计,动态补偿观测器模型的线性化误差,削减了系统的观测误差,并对其滤波理论及算法进行了仿真研究.结果表明:该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法.     

基于UKF的闪烁噪声机动目标跟踪

闪烁噪声下的机动目标跟踪是一个非线性非高斯系统滤波问题,传统的卡尔曼理论很难保证其跟踪精度.文中提出了一种基于UKF的闪烁噪声机动目标跟踪算法,首先对目标系统的状态方程进行无味变换,然后再进行滤波估计,以减小跟踪误差.UKF不需要求导,它能比EKF更好地迫近目标运动模型的非线性特性,具有更高的估计精度,计算量却与EKF同阶.在仿真实验中采用"协同转弯模型"作为机动目标的运动模型,雷达的量测方程也是非线性的,分别应用UKF和EKF跟踪闪烁噪声下的机动目标,结果表明,UKF能够较好地解决闪烁噪声下跟踪机动目标的难题,其跟踪精度要远远高于EKF.     

改进扩展卡尔曼滤波算法的目标跟踪算法

为了获得更加理想的运动目标跟踪效果,提出了一种基于改进扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法。构建时间差和信号到达方向的观测方程,利用几何和代数关系化简得到伪线性模型,通过改进卡尔曼滤波算法对目标运动轨迹进行跟踪,采用仿真实验对算法性能进行测试。结果表明,相对于传统扩展卡尔曼滤波算法,在相同条件下,该算法不仅提高了目标跟踪精度,而且使目标跟踪结果更加稳定。     

Self-tuning weighted measurement fusion Kalman filter and its convergence

For multisensor systems, when the model parameters and the noise variances are unknown, the consistent fused estimators of the model parameters and noise variances are obtained, based on the system identification algorithm, correlation method and least squares fusion criterion. Substituting these consistent estimators into the optimal weighted measurement fusion Kalman filter, a self-tuning weighted measurement fusion Kalman filter is presented. Using the dynamic error system analysis (DESA) method, the convergence of the self-tuning weighted measurement fusion Kalman filter is proved, i.e., the self-tuning Kalman filter converges to the corresponding optimal Kalman filter in a realization. Therefore, the self-tuning weighted measurement fusion Kalman filter has asymptotic global optimality. One simulation example for a 4-sensor target tracking system verifies its effectiveness.     

强跟踪卡尔曼滤波在视频目标跟踪中的应用

针对经典卡尔曼滤波器在滤波数学模型与实际过程的数学规律不匹配、滤波特性较差的情况,提出利用强跟踪卡尔曼滤波器对视频序列图像中的运动目标进行跟踪。该方法是在经典卡尔曼滤波递推公式中的一步验前误差方差阵中引入可在线计算的时变渐消矩阵,从而调节增益K,使之能够不断变化,保证对新息序列的自适应调节,使状态滤波更准确。实验结果表明,较之经典卡尔曼滤波,该方法具有对运动目标更强的跟踪能力,跟踪精度更高,均方误差更小。     

一种新的非线性目标跟踪方法

在实际的目标跟踪场景中,普遍存在非高斯过程噪声和/或量测噪声,以及非高斯先验信息等情况,针对这一问题,提出一种新的解决非线性/非高斯系统滤波问题的非线性滤波算法,即高斯和求积分卡尔曼滤波（GSQKF）算法。仿真实验将新算法与标准的粒子滤波算法进行了比较,表明新算法是一种非常有效的非线性滤波算法。     

基于自适应卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法

在机动目标跟踪过程中,由于目标运动的不确定性,雷达系统接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高的跟踪精度。为此,以自适应卡尔曼滤波为基础,将直角坐标系和球坐标系相结合,提出了一种混合坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法。算法避免了两个坐标系变换引起的噪声统计规律变化问题,并针对目标发生大机动运动的情况,自适应的调整动态模型中机动目标运动参数。蒙特卡洛仿真结果表明,改进算法的收敛速度和对状态的估计精度均得到优化,并对机动目标具有较好的跟踪性能。