基于当前统计模型的目标跟踪改进算法仿真分析

针对当前统计模型跟踪机动目标算法存在误差较大问题,采用加速度方差与机动频率自适应技术,能够实现对任意机动情况下的目标精确跟踪。经计算机仿真,比较了加速度方差与机动频率自适应方法的跟踪性能,表明改进算法具有更好的适应性。     

一种基于"当前"统计模型的自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题 ,在“当前”统计模型的基础上 ,利用机动加速度与方差的自适应关系 ,提出了一种新的自适应滤波算法。大量仿真结果表明 ,该算法在跟踪机动目标时 ,具有良好的跟踪性能。     

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。     

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.     

基于当前统计模型的强机动目标跟踪算法

当前统计模型算法将当前加速度均值作为输入控制项引入一步预测方程,实质上变为方差自适应变化的匀加速直线运动模型,虽然单位阶跃加速度输入的稳态误差为零,但对变加速度运动的机动目标跟踪效果变差。本文提出一种改进算法,在保留修正瑞利分布描述机动加速度统计特性的基础上,选择零均值时间相关模型,并与当前统计模型算法进行比较。仿真结果表明,本算法对变加速机动目标的跟踪性能明显优于当前统计模型算法。     

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。     

基于改进“当前”统计模型的机动目标IMM跟踪算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效的机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关。文中提出了一种基于改进的“当前”统计模型的交互式多模型算法,改进的“当前”统计模型提高了对机动目标的跟踪能力,而常速模型对匀速目标跟踪性能良好,IMM算法通过两种模型的交互作用可以实现对目标状态的自适应估计;同时,该算法结合了模型概率转移自适应技术,实现了对模型转移矩阵的在线估计,降低了人为因素。最后,通过Monte Carlo仿真进一步验证了该算法的有效性。     

改进的“当前”统计模型变采样率目标跟踪算法

为满足实际雷达系统对高精度和高实时性的要求,提出了一种改进的"当前"统计模型变采样率机动目标跟踪算法。该算法针对"当前"统计模型必须预设加速度极值和机动频率的问题,提出一种加速度方差和机动频率在线同步自适应方法,建立改进的"当前"统计模型机动目标跟踪算法;针对在线自适应方法计算量大的问题,结合采样周期的大小与目标机动特性的关系,引入变采样率方法。仿真结果表明,与传统"当前"统计模型相比,改进的"当前"统计模型机动目标跟踪算法能显著提高对不同机动强度目标的跟踪精度;变采样率方法通过减少采样点数,节省了系统资源,提高了跟踪实时性;所提算法将两者结合,用传统的"当前"统计模型1.5~2倍的平均采样周期得到了更小的位置均方根误差,实现了用单模型方法同时改善跟踪精度和实时性的目的。     

修正的当前统计模型及自适应跟踪算法

针对当前统计模型及其自适应算法对弱机动目标跟踪精度较低以及强机动发生时刻跟踪误差增大的缺陷,提出了一种修正的当前统计模型及自适应跟踪算法。一方面,利用指数函数对当前统计模型中加速度极值进行实时修正,从而提高了算法对弱机动目标的跟踪精度;另一方面,利用滤波残差调整预测协方差,同时对滤波结果发生较大偏差的上一时刻的滤波结果进行修正,从而提高了对强机动目标的适应能力。仿真结果表明,所提算法对弱机动目标和强机动目标都具有良好的跟踪性能。     

一种改进的方差自适应滤波算法

标准的基于”当前”统计模型的自适应卡尔曼滤波算法中机动频率和加速度极限值存在靠经验预先设定的问题,以及在跟踪非机动和弱机动目标时存在精度不高的问题,本文在分析已有的加速度方差自适应算法的基础上,提出了一种改进的加速度方差自适应算法.仿真结果表明本文提出的改进的加速度方差自适应算法是有效性的,较已有算法提高了跟踪非机动或弱机动目标的精度.     

基于机动检测的参数自适应跟踪算法

在机动目标跟踪中,传统当前统计模型卡尔曼滤波算法对弱/无机动目标跟踪精度不高,对突发机动跟踪精度显著下降,且跟踪性能受限于先验参数.针对上述问题,本文提出一种基于机动检测的参数自适应机动目标跟踪算法,算法利用新息的概率分布特性构建双阈值检测门限,依据检测结果进行参数自适应调整.首先,利用加速度预测误差方差信息,自适应调...     

一种机动目标动态规划检测前跟踪算法

针对传统动态规划检测前跟踪(Dynamic Programming Track-Before-Detect,DP-TBD)算法检测强机动目标时性能较差的问题,本文利用目标状态转移矩阵先验信息改进了传统DP-TBD算法,使得目标状态转移步长随状态的变化自适应调整,以此来避免在检测转弯运动目标时传统动态规划算法由于转移步长不变而造成的转移步长与目标速度失配的问题。仿真结果显示,在检测转弯运动目标时所提算法的检测性能和跟踪性能都比传统算法有所提高。通过对改进的DP-TBD、传统DP-TBD算法的仿真和比较,改进的DP-TBD算法跟踪强机动目标性能得到了显著提升,并具有工程应用价值。     

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。     

机动弱小目标动态规划检测前跟踪方法

针对基于动态规划的检测前跟踪方法难以有效检测和跟踪机动弱小目标的问题,本文提出了一种基于目标状态加权的动态规划检测前跟踪改进方法。该方法利用目标运动状态帧间的相关性特点,对状态转移集进行扩展,并根据当前状态与前一时刻各状态相关性的大小,对状态的能量积累值进行加权,使能量更好的沿航迹方向进行积累。理论分析和仿真结果表明,与传统的动态规划检测前跟踪方法相比,新方法提高了机动弱小目标的检测和跟踪性能      

基于Bayesian-Fisher 混合模型的强跟踪当前统计模型

针对当前统计模型(CS)不能自适应调节机动参数,导致对弱机动以及强机动目标跟踪性能下降的问题,提出了一种基于Bayesian-Fisher 混合模型的新方法。首先,通过引入Bayesian-Fisher 混合模型,将机动加速度均值作为未知的确定性输入增广到状态变量中,实现了对加速度均值的在线自适应估计;其次,根据强跟踪滤波器(STF)的思想,引入时变渐消因子,增强算法对突变状态的适应能力。仿真结果表明,该算法不仅提高了对弱机动和强机动目标的跟踪精度,也削弱了对初始机动参数的依赖。     

基于波形自适应的认知雷达机动目标跟踪算法

从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。     

基于“当前 ”统计模型的自适应Kalman跟踪算法

机动目标跟踪广泛应用于军事和民用领域。机动目标跟踪的主要问题之一是建立未知的目标加速度模型。本文阐述了一种跟踪机动目标的机动加速度统计模型--“当前”统计模型,并推导了基于此模型的自适应Kalman跟踪算法。这种模型和算法适用于每一种具体的战术场合和目标机动的当前状况。能够正确直接地估计出机动目标的当前状态,不存在任何估计滞后与修正问题。     

用于机动目标跟踪的Kalman滤波器的设计

机动目标跟踪广泛应用于军事和民用领域。本文针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计模型的基础上,实现了Kalman滤波算法在工程上的应用;同时利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整,提出了改进的“当前”统计模型自适应滤波算法。工程实践表明,基于改进模型的Kalman滤波算法在跟踪机动目标时具有起好的跟踪性能,同时也极大改善了对一般非机动目标的跟踪能力。     

基于改进CS模型的自适应概率数据关联算法

针对密集杂波环境下传统概率数据关联算法对突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于采用渐消因子的改进"当前"统计模型的自适应概率数据关联算法。该算法改进了传统的"当前"统计模型中加速度方差的计算方式,并在滤波算法中采用了渐消因子,克服了传统卡尔曼滤波的3大缺陷,通过改变预测协方差来修正滤波增益,在保持跟踪精度的前提下,能自适应调整滤波器带宽,增强了系统对突发机动的跟踪能力。理论分析和仿真结果表明,该算法比采用强跟踪滤波器的概率数据关联算法更有效。     

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。