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研究了球坐标系中的目标跟踪,提出了一种基于球坐标系的水下目标运动模型,指出了机动目标运动模型中均值和方差的取值,在此基础上,导出了基于球坐标系的自适应卡尔曼滤波跟踪算法,给出了Monte Carlo仿真实验的结果。结果表明:在球坐标系中,该模型对水下目标的径向距离、方位角、俯仰角及其速度和加速度具有良好的跟踪性能,无须进行目标的机动检测,跟踪算法所需计算量小。 相似文献
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不同坐标系下中段弹道目标跟踪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
弹道目标跟踪比较复杂,文中结合具体的坐标系推导滤波算法中各方程的解析表达式,并分析比较坐标系的影响,对工程应用有重要的意义。以"二体运动"方程为基础,通过坐标变换、二次求导等方法推导了球坐标系下的目标加速度。针对混合坐标系和球坐标系,给出了中段弹道目标的动力学方程和量测方程,并对采用扩展卡尔曼滤波所需要的关键函数给出了显式表达。对两种坐标系下的弹道目标跟踪进行了蒙特卡洛仿真,仿真结果表明按照本文推导的公式,2种坐标系下都能有效跟踪;但与直观的猜测相反-混合坐标系下的跟踪优于球坐标系下的跟踪。 相似文献
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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。 相似文献
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根据空间目标作匀速转向运动的特点,提出了一种基于航向变化的目标加速度实时估计方法,在此基础上采用采样卡尔曼滤波器对该机动目标进行跟踪。仿真结果表明,这种新的加速度估计方法不仅能检测出目标机动开始和终止时刻,而且还能估计出快速机动目标的加速度大小,与扩展卡尔曼滤波器相比,采样卡尔曼滤波器具有更好的跟踪精度。 相似文献
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介绍两种目标跟踪算法—扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)、粒子滤波器(Particle filter,PF)。EKF利用泰勒级数方法,将非线性问题转化到线性空间,再利用卡尔曼滤波器进行滤波,并达到一阶估计精度。PF是一种采用蒙特卡罗采样的贝叶斯滤波方法,它将复杂的目标状态分布表示为一组加权值,通过寻找在粒子滤波分布中最大权值的粒子来确定目标最可能所处的状态分布,已成为复杂环境下进行目标跟踪的最好的方法。文中通过仿真实验,对二者的性能进行了仿真比较,结果证明在复杂的非高斯非线性环境中,PF的性能明显优于EKF,但计算复杂,耗时长。 相似文献
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针对弹道导弹突防过程中释放的有源多假目标欺骗干扰,提出了一种新的具有抗干扰能力的弹道导弹跟踪算法.该算法不仅能够利用球坐标系下线性量测的优点,有助于提高真目标的跟踪精度,而且能够实时估计出假目标的延迟距离,利用雷达滤波结果即能辅助鉴别有源假目标.首先,将假目标的延迟距离增广到球坐标系的状态矢量中,从理论上导出了弹道目标更一般意义下的运动方程;其次,利用球坐标下的扩展Kalman滤波(EKF)对延迟距离进行实时估计,延迟距离较小的判定为实体目标,延迟距离较大的判定为有源假目标;最后,分析了相关因素对跟踪和鉴别性能的影响.该方法的优点是跟踪鉴别的一体化和实时性. 相似文献
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一种基于极坐标的无源定位与跟踪稳定算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
本文以无源定位与跟踪为背景,分析了利用扩展卡尔曼滤波算法进行定位与跟踪计算中的不稳定现象的原因,并提出了一种新的基于极坐标的定位与跟踪算法,通过仿真试验验证了这种算法具有较好的稳定性。 相似文献
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介绍了传统的带多普勒量测信息的双基地目标跟踪模型,提出了采用一组新的状态变量替代原有状态变量,得到了极坐标系下量测方程完全线性化的双基地跟踪模型,并将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于这个非线性系统的目标跟踪。通过仿真实验看出,与同样使用UKF进行跟踪的传统的混合坐标系跟踪模型相比较,极坐标系UKF算法有更好的跟踪性能,收敛快,对噪声有更强的适应能力。 相似文献
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仅有角度量测的红外机动目标跟踪 总被引:5,自引:0,他引:5
针对红外机动目标跟踪仅有角度量测的特点,引入了基于修正球坐标系的扩展Kalman 滤波器,并对目标状态模型及其线性化方程进行了推导,建立了扩展Kalman 滤波方程
组。 相似文献
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