多假设跟踪在红外搜索跟踪系统中的应用

红外搜索跟踪系统得到的数据存在较多虚警和杂波,所以宜采用多假设跟踪(MHT)算法对多个运动目标进行跟踪.针对MHT算法计算量大的缺点,对算法做出了改进和简化,仿真结果表明了改进后的算法在降低计算量的同时能够有效地摒弃虚警、跟踪多个目标.     

基于VxWorks的SB /MHT红外跟踪算法改进与实现

讨论了SB /MHT跟踪算法的改进和在VxWorks内嵌操作系统中的算法具体实现。对SB /MHT算法的门限关联、卡尔曼(Kalman)滤波预测和置信度轨迹评价这三个主要模块做了改进与简化,使其在VxWorks平台下,利用任务调度机制和中断管理机制,实现多任务协作,完成目标跟踪。SB /MHT的VxWorks实现可以内嵌于SOC环境,对红外跟踪系统的SOC实现有着重要意义。     

基于VxWorks的SB/MHT红外跟踪算法改进与实现

讨论了SB／MHT跟踪算法的改进和在VxWorks内嵌操作系统中的算法具体实现。对SB／MHT算法的门限关联、卡尔曼（Kalman）滤波预测和置信度轨迹评价这三个主要模块做了改进与简化,使其在VxWorks平台下,利用任务调度机制和中断管理机制,实现多任务协作,完成目标跟踪。SB／MHT的VxWorks实现可以内嵌于SOC环境,对红外跟踪系统的SOC实现有着重要意义。     

基于IMM-MHT算法的杂波环境多机动目标跟踪

针对杂波环境下多机动目标的跟踪问题,提出将交互多模型(IMM)算法与多假设跟踪(MHT)算法结合,并运用Murty算法和假设树修剪方法进行假设生成和假设管理,提高IMM-MHT算法的实用性。仿真结果表明,IMM-MHT算法具有较高的正确关联率和较好的跟踪稳定性,且与只使用单模型的MHT算法相比,具有更好的跟踪精度。     

红外成像目标跟踪的MHT改进算法及其DSP硬件实现

探讨了改进的MHT(多假设跟踪)算法及其在红外成像跟踪系统中的应用。根据红外目标及背景的特点，对红外图像数据进行自适应的空间滤波预处理后，运用改进的MHT算法实施目标识别和航迹跟踪处理。并利用4片TMS320C6000系列DSP组成流水线处理结构，实现了该算法的硬件并行处理，取得了良好的实用效果。     

红外跟踪系统中的自适应阈值分割

在红外跟踪系统中,由于目标太小,常产生阈值设定太高而漏警,阈值设定太低而虚警的问题.文章描述了以FPGA和DSP为核心的信号处理平台,结合多假设跟踪算法提出了一种自适应的阈值选取方法.最后分析了算法在系统中的运行结果,结果表明该算法能快速、可靠地检测出小目标.     

基于多模型交互的红外目标跟踪方法研究

针对非线性运动的红外弱小目标跟踪问题,设计了一种基于交互式多模型性的跟踪方法。首先,引入多个运动模型,然后利用无迹卡尔曼滤波计算每个模型的滤波器状态估计,最后按照一定的概率加权得到总的状态估计值。使用数学仿真和物理实验对该方法进行了去噪和预测的功能验证,实验结果及相应理论分析表明该系统可有效的实现复杂背景下的红外弱小目标跟踪。     

红外搜索与跟踪系统在反导中的应用

介绍了红外探测技术的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了在现代战争中发展红外探测技术的优势和重要性,重点探讨了几种红外探测技术的性能及其特点;最后分析了红外探测技术在反导中的应用.     

基于“当前”统计模型的IMM目标跟踪算法

机动目标跟踪一直是环境感知领域的研究重点和难点,为了实现对目标物的准确跟踪,研究了将交互多模型(interactingmultiplemodel,IMM)算法应用到无人机对目标的跟踪中。首先,根据目标的真实运动情况建立无人机的运动模型,然后搭建模拟场景,将卡尔曼滤波(kalmanfilter,KF)与IMM相结合的目标跟踪算法应用到无人机的跟踪中,并将该算法与基于"当前"统计模型的单模型目标跟踪算法进行仿真比较。结果表明IMM算法在目标跟踪方面具有较高的应用价值。     

机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波算法研究

首先用扩展卡尔曼滤波算法构建了机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波模型．然后针对该滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点．利用虚拟噪声技术，提出了适合于红外搜索跟踪系统被动定位的自适应扩展卡尔曼滤波算法。该算法实时地估计了虚拟噪声的统计特性，减小了线性化误差，提高了非线性滤波的精度。仿真结果表明，在完全相同的初始条件下，自适应扩展卡尔曼滤波对目标距离和速度的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波，此算法具有很高的工程应用价值。     

多站无源定位系统中的机动目标跟踪算法

针对多站测向无源定位系统提出了一种杂波环境下机动目标的被动跟踪算法———ＣＭＩＭＭＰＤＦ 算法。该算法首先用转换测量的卡尔曼滤波（ＣＭＫＦ）替代了传统的扩展卡尔曼滤波,克服 了后者精度不高易发散的缺点,并将其结合交互多模型（ＩＭＭ）算法及概率数据关联（ＰＤＦ）算法,有效 地完成了多站无源定位系统对杂波环境下机动目标的跟踪。仿真结果证明了该算法的有效性。     

卡尔曼滤波在目标跟踪中的研究与应用

卡尔曼滤波算法是现阶段雷达信号处理中最常用的跟踪算法,结合雷达跟踪的空中目标的实际情况,针对目标运动模型中的线性运动和非线性运动模型,分别设计了两种模型,并利用马尔可夫状态转移矩阵实现交互多模算法。最后对交互多模型卡尔曼滤波算法进行了Matlab仿真及结果分析。     

红外搜索和跟踪技术在激光武器系统中的应用

针对红外搜索和跟踪技术在激光武器系统中的应用特点，简述了对红外搜索和跟踪系统的基本要求，简要介绍了目前存在的若干技术问题和今后的发展方向。     

一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法

针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。     

红外搜索跟踪系统对机动目标的跟踪算法研究

红外搜索跟踪系统(IRST)只能得到目标的角度,目标的精确三维运动方程难以建立,因此对机动目标进行跟踪尤为困难.提出了适合红外搜索跟踪系统的纯角度交互式多模型(IMM)定向跟踪算法,并和基于单一模型的卡尔曼滤波做了仿真对比,仿真结果表明了所提出的算法较卡尔曼滤波在性能上有很大提高,能够很好地跟踪机动目标.     

红外扫描搜索与跟踪系统的计算机仿真研究

红外扫描搜索与跟踪系统的计算机仿真研究为了进行工程设计，采用计算机辅助设计（ＣＡＤ）的方法，已经早为人们所熟悉，并且已在各行各业得到广泛的推广应用。根据设计的具体问题，程序工作者研究提出相应的数学模型和计算方法，并编制成计算程序，通过数值计算，便可得...     

基于交互多模算法在非线性测量方程下的机动目标跟踪

针对非线性测量下的机动目标跟踪问题，本文基于交互多模型算法（IMM），采用去偏转换测量卡尔曼滤波（CMKF－D）的方法，把在极坐标系下得到的测量值转换到直角坐标系中，用统计的方法求出转换测量值的误差均值和方差，将转换测量值去偏后再进行卡尔曼滤波，仿真结果表明，算法提高了基于非线性测量方程的机动目标跟踪性能。     

概率强近邻在IMM中的应用

目标的幅度信息在数据关联技术中起着很重要的作用,但传统的方法忽视了对这类信息的应用.提出了一种基于概率强近邻的相互作用多模型算法,有效地将幅度信息引入到数据关联中,完成对目标的精确跟踪.通过仿真,将它与传统的相互作用多模型概率数据关联等算法进行比较.仿真结果表明,该算法不仅具有很好的跟踪精度,而且其计算量也大大降低.