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。     

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。     

基于“当前”统计模型的模糊自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型中目标机动频率和极限加速度值人为设定的不合理性,提出一种基于修正模型的模糊自适应算法(CS-MFA),对机动频率建模以便其估计更新,同时利用目标机动信息来实时调整过程噪声方差,提高系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力.最后,通过仿真验证了该算法的有效性.     

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STF的"当前"统计模型及自适应跟踪算法

在"当前"统计模型(CS)的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-CS.该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,同时保留了"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点.仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和"当前"统计模型算法相当;在跟踪突发机动目标时,本文算法的误差明显小于"当前"统计模型及自适应算法.     

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。     

基于“当前”统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法

基于机动目标"当前"统计模型在直角坐标系下建立了三坐标雷达跟踪系统的状态方程和观测方程。针对非线性自适应滤波这一问题,提出了一种基于"当前"统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF),并对算法作了说明。通过计算机仿真验证了CS-UKF算法的有效性,并且该算法跟踪效果良好,精度好于基于"当前"统计模型的自适应扩展卡尔曼滤波算法(CS-EKF)算法。     

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。     

改进的交互式当前统计模型算法

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,而当前统计模型(CSM)是一种模型自适应的方法.因此,利用CSM为IMM提供模型,提出一种改进的交互式当前统计模型算法.仿真结果表明,该算法能有效地提高机动目标跟踪精度.     

高精度机载多目标跟踪模型研究

介绍和分析了机动目标运动模型的发展与现状,阐述了机动目标“当前”统计模型。经过计算机多次仿真,统计结果表明：采用“当前”统计模型的跟踪精度从距离上分别比采用常加速度模型和Singer模型提高了25％和10％;从角度上分别比采用常加速度模型和Singer模型提高了15％和7％。这表明该模型对提高机动目标跟踪精度的有效性及应用前景。     

交互式多模型机动目标跟踪方法的仿真

分析和研究利用CV模型和CA模型交互、CV模型和Singer模型交互、CV模型和“当前”统计模型交互分别对单机动目标进行跟踪。通过大量的计算机模拟仿真，比较了不同的模型组合在各种参数情况下的滤波性能，并且比较其和卡尔曼滤波（Singer模型）性能的优劣性，得出了一些有意义的结论。     

机动目标跟踪的一种模糊算法

研究了模糊交互多模型算法（FIMM）和基于当前统计模型（CS）的自适应滤波算法,提出了一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法（CSFIMM）。该算法克服了模糊交互多模型算法精度较低和当前统计模型自适应滤波器方差调整有限的缺点。通过仿真,对所提出的算法和交互多模型（IMM）算法以及FIMM算法在估计精度和计算量两个方面进行了比较。     

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。