基于噪声自适应的交互式多模型算法研究

机动目标跟踪精度大都依赖于匹配的系统模型和已知的噪声统计特性。模型匹配法主要采用交互式多模型算法来提高系统模型与机动目标状态的匹配。该算法的有效应用已经成功提高了机动目标的跟踪精度,但该算法只是针对系统模型的不确定性提出的解决方法,并没有解决噪声统计特性不确定的问题。针对噪声统计特性未知而导致滤波精度下降的问题,本文提出了噪声自适应的交互式多模型机动目标跟踪算法。仿真结果表明,噪声方差未知的情况下,本算法的跟踪性能优于传统的交互式多模型算法,提高了机动目标跟踪的精度。     

α-β滤波器在相控阵雷达机动目标跟踪中的应用

建立机动目标的常速度模型、常加速度模型,对αβ滤波器在相控阵雷达对机动目标跟踪中的应用进行了Matlab仿真,提出利用变采样率方法减少跟踪误差的方法,并与Kalman滤波跟踪效果进行比较。仿真结果表明:采用变采样间隔方法,可通过提高采样率,减少目标机动时的跟踪误差,且在不增加计算复杂度的情况下,比普通的Kalman滤波器更有效。     

基于EDKF的机动目标跟踪算法研究

运用"当前"统计模型(CS)的扩充卡尔曼滤波(EDKF)与匀速运动(CV)模型进行交互,设计出了一种适合于色噪声环境中机动目标跟踪的交互式多模型(MM-EDKFCS/CV)算法.CS模型适用于一般的机动目标跟踪,EDKF对色噪声中目标的跟踪具有较高的跟踪精度,因此IMM-EDKFCS/CV算法保证了色噪声中机动目标和非机动目标的跟踪性能.仿真结果证明了此算法的可行性和有效性.     

一种改进的群目标自适应跟踪算法

为提高对群目标在机动情况下的跟踪性能,提出一种改进的群目标自适应跟踪算法．在群质心状态估计中,在修正“当前”统计模型的基础上,利用群质心的速度预测和速度估计的偏差进行过程噪声方差自适应调整,并引入强跟踪滤波中的渐消因子,实时调节群质心的状态预测协方差．在扩展状态估计中,将其对应的椭圆面积预测值和估计值的偏差以及偏差变化率作为模糊输入量,采用模糊推理法自适应输出扩展状态的预测参数．此外,提供了群目标分裂机动的判决方法．仿真结果表明,与现有方法相比,本文算法增强了对群目标在突发机动时的自适应跟踪能力,并能有效检测出群的分裂机动．     

一种新的机动频率和方差自适应滤波算法

针对工程应用中"当前"统计模型对机动频率和最大加速度经验值依赖过大,难以根据目标的加速度变化进行实时动态调整的问题,在分析机动频率物理含义及其与加速度变化关系、位移扰动增量与加速度方差的关系基础上,提出了一种高效的机动频率和加速度方差双变量自适应算法。仿真结果证明:该算法能很好地自适应目标的加速度变化,并在不同噪声水平下有效提高跟踪精度,尤其大幅度提高了对非机动或弱机动目标的跟踪精度。     

提高红外经纬仪跟踪弱小目标精度的新算法

为了解决在复杂背景下有效测量弱小运动目标的瓶颈问题,提出了一种将Kalman滤波与模糊理论相结合的小目标跟踪算法.利用Kalman滤波进行目标点的位置预测,在动态搜索范围内寻找匹配目标点进行图像序列分析,并结合模糊理论进行记忆更新来确定目标可能度.通过目标描述、Kalman预测、确定搜索范围、搜索目标和记忆更新等方面的论述,从理论分析和实验结果两方面证明了算法的有效性.跟踪算法通过记忆的缓慢衰减进行运动估计,实现了红外经纬仪对小于20像素的运动弱小目标动态跟踪的连续性和稳定性.     

基于"当前"统计模型的一种改进机动目标跟踪算法

介绍了目前存在的机动目标运动模型.针对"当前"统计模型中加速度极限值的预先设定对于跟踪算法造成的不利影响,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应,进而提出了一种基于"当前"统计模型的改进机动目标跟踪算法.该算法避免了加速度极限值的预先设定问题,从而提高了对机动目标状态估计的精度.最后,仿真结果表明该算法具有一定的有效性.     

基于“当前”统计模型的一种改进机动目标跟踪算法

介绍了目前存在的机动目标运动模型，针对“当前”统计模型中加速度极限值的预先设定对于跟踪算法造成的不利影响，通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应，进而提出了一种基于“当前”统计模型的改进机动目标跟踪算法，该算法避免了加速度极限值的预先设定问题，从而提高了对机动目标状态估计的精度，最后，仿真结果表明该算法具有一定的有效性。     

广义合作目标跟踪的误差空间估计方法

提出了广义合作目标的概念及误差空间估计方法,提高了光电跟踪系统的跟踪精度与平稳性。该方法采用引导数据与引导误差描述目标的运动,通过将目标的机动分散到引导数据和引导误差,在目标状态空间中根据目标的运动模型进行滤波,在误差空间中根据引导误差模型进行滤波与预测,再进行合成得到目标位置预测数据。实验结果表明在相同的机动水平下,该方法的跟踪性能优于Kalman滤波与强跟踪滤波。     

基于有向图切换的INS/GPS组合导航VSMM算法

INS/GPS组合导航系统量测噪声统计特性随着载体机动、外界扰动等影响发生变化,传统的卡尔曼滤波方法对于这种量测噪声变化系统的滤波精度不高,甚至会出现发散现象。针对上述问题,将机动目标跟踪中的变结构多模型滤波算法引入INS/GPS组合导航滤波中,提出了一种基于有向图切换的变结构多模型INS/GPS组合导航算法,并对此算法进行了仿真。仿真结果表明:该算法能够适应系统量测噪声变化,定位误差小于交互式多模型算法,并有效地降低了滤波过程中的计算量。     

Real-time Non-linear Target Tracking Control of Wheeled Mobile Robots

A control strategy for real-time target tracking for wheeled mobile robots is presented.Using a modified Kalman filter for environment perception,a novel tracking control law derived from Lyapunov stability theory is introduced.Tuning of linear velocity and angular velocity with mechanical constraints is applied.The proposed control system can simultaneously solve the target trajectory prediction,real-time tracking,and posture regulation problems of a wheeled mobile robot.Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed tracking control laws.     

Real-time Non-linear Target Tracking Control of Wheeled Mobile Robots

A control strategy for real-time target tracking for wheeled mobile robots is presented. Using a modified Kalman filter for environment perception, a novel tracking control law derived from Lyapunov stability theory is introduced. Tuning of linear velocity and angular velocity with mechanical constraints is applied. The proposed control system can simultaneously solve the target trajectory prediction, real-time tracking, and posture regulation problems of a wheeled mobile robot. Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed tracking control laws.     

在线角速度估计的乒乓球机器人视觉测量方法

针对目前乒乓球机器人在视觉跟踪过程中无法准确识别和跟踪旋转球轨迹,导致预测结果误差较大的问题,提出基于在线旋转角速度估计的视觉测量方法.该方法应用空气动力学的理论知识对旋转球的受力情况进行分析建模,构建旋转球轨迹的过程方程和观测方程,利用非线性扩展Kalman滤波器对包括角速度在内的运动状态进行估计.通过仿真实验和实际轨迹跟踪实验验证了该方法的有效性和正确性,且预测结果优于同类跟踪方法.该方法亦可应用于实时高速目标跟踪的场合.     

基于卡尔曼预测的视频目标实时跟踪

在视频目标跟踪中,搜索区间大小直接影响着跟踪的速度和效率.现采用图象坐标系下的卡尔曼滤波预测来指导跟踪,设计了卡尔曼滤波器,对被跟踪目标的运动参数(位置,速度,加速度)进行滤波预测.缩小了搜索区间(减至为匹配模型的大小),提高了系统的实时性和跟踪精度.实验结果表明:在对大运动和大运动大机动两种视频目标的跟踪中,耗时仅为全局搜索的1/4,精度可达3像素以内.     

基于伪线性卡尔曼滤波的两站红外无源定位及跟踪技术

建立了目标的两站红外搜索与跟踪系统的伪线性观测模型，基于该模型提出了运动目标的伪线性卡尔曼滤波算法．该算法利用伪线性方程组获得滤波器的初值，从而提高了滤波器的跟踪精度和速度．分别采用伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器对目标进行定位及跟踪的仿真结果表明：在跟踪初始阶段，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波．在近距离范围，不论目标是匀速还是机动运动，两者的跟踪精度都非常高．在远距离范围，当目标机动时，伪线性卡尔曼滤波的跟踪精度明显优于推广卡尔曼滤波；当目标匀速运动时，推广卡尔曼滤波的跟踪精度略优于伪线性卡尔曼滤波．从整个仿真过程可以看出，目标的运动形式对推广卡尔曼滤波性能的影响是非常明显的，而对伪线性卡尔曼滤波性能的影响则很小．     

量测随机延迟下带非高斯噪声的目标跟踪算法

为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大化的目标状态估计与转弯角速度辨识联合优化算法.该算法主体包含两个部分:E-step和M-step.在E-step,首先,通过充分考虑量测一步随机延迟特性及非高斯量测噪声,重新构造了粒子滤波器的似然函数,进而改进了粒子权重的更新公式,同时,为避免粒子贫乏现象的发生,将粒子群优化算法引入到重构的粒子滤波器当中进一步改进粒子采样过程;其次,将拒绝采样思想引入到后向模拟粒子平滑器当中,并相应地设置拒绝采样终止条件,优化后向模拟粒子平滑器,进一步提高平滑算法的执行效率;最后采用改进的粒子滤波器与后向模拟粒子平滑器进一步获取目标状态的平滑量;在M-step,通过采用牛顿迭代法极大化条件似然函数,从而获得转弯角速度的估计量,用于下一次算法迭代.通过E-step和M-step的不断迭代,进而获得转弯角速度的闭环形式的优化解.仿真实验结果表明,所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法.     

基于LSTM-KF的无人机航迹跟踪算法

在量测信息有限的情况下,针对使用单一运动模型的卡尔曼滤波(KF)算法难以应对无人机航道跟踪的问题,提出了一种新颖的将长短期记忆网络(LSTM)和KF算法结合的LSTM-KF算法。首先,使用LSTM预测目标平均速度和瞬时速度的方法解决了非参数模型在位置预测任务中泛化能力差的问题。其次,分析了KF算法使用运动模型的预测局限性,提出利用LSTM的预测结果修正运动模型的预测结果的方法,来降低预测误差。修正后的预测结果与量测数据结合,实现对目标的状态估计。最后,将所提LSTM-KF算法在生成的轨迹上进行了验证,仿真结果证明,LSTM-KF算法比已有模型具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性。     

一种基于无线视觉传感器网络的分布式多目标跟踪滤波算法

本文提出基于积分卡尔曼滤波的无线视觉传感器网络的分布式目标跟踪算法,用于从多个监控数码相机中汇总跟踪结果,然后通过中央处理器处理数据,返回到各个数码相机中,从而优化目标跟踪。无线视觉传感器网络是一个重叠视觉领域里的一个多监控摄相机网络,重叠视觉领域里有同样的目标经过,通过交换它们当地的目标位置和速率的估计值,在估计的过程中,每个加入的摄相机通过一致性算法汇总收到的状态。仿真结果表明,多个数码相机对目标预测的真实状态值要比单个数码相机预测值更精确。     

UTSTF锂离子电池时变参数估计与故障诊断

针对锂离子电池的参数偏差型故障诊断问题,提出基于无迹变换强跟踪滤波器（UTSTF）的电池时变参数估计与故障诊断方法.建立电池的开路电压（OCV）-荷电状态（SOC）特性曲线与一阶等效电路模型;将电池参数加入状态变量,建立状态与参数的联合状态空间方程,通过UTSTF算法得到电池参数的实时估计结果,并根据估计值设计故障诊断算法流程;以电池内部的接触型故障与扩散型故障为例,在变温环境下模拟故障发生并进行电池充放测试,得到电池参数在UTSTF与无迹卡尔曼滤波（UKF）下估计值与真实值的对比.实验结果表明,所提方法对于电池故障参数具有良好的跟踪效果、较高的估计精度与诊断可靠性.