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为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法(CAF)跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷,通过分析研究CAF算法,采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性,考虑风速和加速度估计均值的影响,对机动加速度与方差自适应关系修正,自适应补偿过程噪声协方差矩阵,提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够准确描述目标的各种机动情况,具有良好的跟踪性能和实际应用价值。 相似文献
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一种改进的变结构多模机动目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
变结构多模算法是最有效的机动目标跟踪滤波算法,其核心是模型集自适应策略。目前已提出的模型集自适应策略中,期望模式修正算法是跟踪精度较高。使用较广泛的算法,但该算法的计算负担大;可能模型集算法实现简单,但跟踪精度不及期望模式修正算法高。文中提出了可能模型一期望模式修正算法。精度较两算法都有提高,计算复杂度显著低于期望模式修正算法,与可能模型集算法相当。 相似文献
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提出了一种实时的机动目标多模型跟踪算法。该算法包含两个并行的Kalman滤波器,分别为匀速Kalman滤波器和匀加速Kalman滤波器。定义了“滤波运动模型偏离度”作为模型切换的判据,在线实现了两个Kalman滤波器的自动切换,使总输出结果最大程度的符合实际运动模型。通过可调过程噪声的自适应方法,抑制了滤波发散,避免了在模型切换时误差跳变过大。仿真测试结果表明,该算法跟踪精度高,计算量小,因此适合在自行高炮的目标跟踪中使用。 相似文献
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机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法实现 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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基于IPDA的机动目标航迹起始算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文中提出了一种杂波环境中机动目标的自动航迹起始算法。该算法结合了目标存在的不确定性和目标动态模型的不确定性,运用了贝叶斯结构中的独立马尔可夫链,并将其性能与IMM—PDA与IMM-IPDA算法进行了比较。 相似文献
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在交互多模IMM的基础上,利用时变马尔可夫链切换系数对模型进行切换,实现对未知状态转移概率的自适应调节,提高了对机动目标的跟踪精度.仿真结果表明,改进后的IMM算法比IMM算法的跟踪精度更高,具有全面自适应跟踪能力. 相似文献
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针对Jerk模型常规算法跟踪Jerk机动时存在稳态确定性误差的固有缺陷,提出了Jerk模型改进算法。改进算法融合了Jerk模型及当前Jerk模型。Jerk模型描述弱Jerk机动,采用位置估计偏差和加速度变化率方差之间的关系调整系统噪声方差;当前Jerk模型描述强Jerk机动,采用修正瑞利分布描述加速度变化率方差统计特性。在滤波算法方面,引入模糊分布函数和强跟踪滤波器,改善了对弱Jerk机动的跟踪精度,并提高了对强Jerk机动的跟踪能力。理论分析和仿真结果表明,改进算法克服了Jerk模型常规算法的缺陷,能自适应地逼近不同强度的Jerk机动并进行准确跟踪。该算法在不同强度信号噪声比和不同量测噪声下,误差变化相对稳定,具有较好的跟踪精度。 相似文献
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一种改进的机动目标“当前”统计模型的描述 总被引:7,自引:0,他引:7
讨论了机动目标加速度的“当前”统计模型问题。推导出基于修正瑞利分布的机动目标加速度的“当前”统计模型的适用范围。提出一种改进的机动目标加速度的“当前”统计模型描述。仿真结果表明,基于本文提出的机动目标加速度“当前”统计模型建立的机动目标自适应跟踪算法,其跟踪精度更佳。 相似文献
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针对低信噪比下机动目标的调频步进雷达成像问题,提出基于Radon-分数阶模糊函数(RFRAF)的方法进行积累成像的方法.在分析了机动目标的调频步进雷达回波信号特征的基础上,将目标回波信号在RFRAF域进行匹配和积累,通过峰值搜索出目标的运动参数,并构建补偿函数实现机动目标运动补偿,从而获得目标精确ISAR像.计算机仿真结果进一步表明了该方法能在低信噪比下稳健成像. 相似文献