一种提高雷达导引头对机动目标跟踪性能的自适应滤波算法

为了提高地空拦截弹雷达导引头对机动目标状态估计的精度,在增加系统观测量的基础上,提出了一种针对机动目标跟踪的自适应滤波算法。利用量测残差统计值估计目标的机动状态,自适应的调整状态方程机动频率和加速度极限值;同时利用观测噪声统计估值器,调整观测值方差大小。仿真试验结果表明该算法具有良好的机动目标跟踪性能,并能自适应变化较大的观测噪声。     

基于IMM-UKF的雷达/红外分布式加权融合算法

在雷达/红外复合制导机动目标跟踪背景下,针对非线性机动目标融合跟踪存在滤波器易发散问题,提出一种基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)的分布式加权融合算法。IMM具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力;UKF对观测数据进行滤波估计,避免了计算雅克比矩阵,克服EKF滤波方法受滤波初值影响大、易发散的缺点;分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度。仿真结果表明:该算法在处理非线性系统机动目标跟踪融合结果误差均得到减少,更能提高目标跟踪滤波精度,增强了系统稳定性。     

方差模糊自适应卡尔曼滤波及其应用

卡尔曼滤波用于高机动目标跟踪随滤波时间的增大,滤波方差及增益对目标机动噪声的适应性差,滤波误差较大.文中研究了一种方差模糊自适应卡尔曼滤波技术,根据滤波新息幅值大小直接调解滤波方差,强化了滤波算法对目标机动噪声的适应能力.仿真结果表明,改进的算法稳定性高,精度得到明显改善,用于高机动目标跟踪拦截系统效果较好.     

基于修正输入估计的机动目标无源跟踪

文中将修正的输入估计算法和伪线性滤波算法相结合,提出了一种对机动目标进行自适应纯方位跟踪的新算法,该算法将未知的输入向量作为新的元素补充到原来的目标状态向量中得到新的扩维状态向量,然后在只有角度测量数据的情况下利用伪线性滤波算法对原来的目标状态向量和新增的目标加速度向量同时进行估计。仿真结果表明,该算法可适应目标机动和非机动两种工作模式,能够实现对机动目标的自适应纯方位跟踪。     

机动频率自适应的机动目标模糊跟踪算法

分析了基于＂当前＂统计模型的跟踪算法中,机动频率对滤波算法的影响.提出一种模糊自适应跟踪算法,该算法根据量测新息及其变化率通过模糊推理机制调整＂当前＂统计模型中的机动频率,以适应不同的目标机动模式.针对直角坐标系下量测模型为非线性方程,采用转换坐标卡尔曼滤波对目标状态进行估计.仿真结果表明：该算法无论跟踪机动目标还是非机动目标,其精度都要优于常规的基于＂当前＂统计模型的跟踪算法.     

机动频率模糊自适应目标跟踪算法研究

在分析"当前"统计模型及自适应滤波技术基础上,提出了一种机动频率模糊自适应目标跟踪(FAMF)算法.通过模糊控制方法,在线调节"当前"统计模型的机动频率参数,使模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力.在想定初始条件下,对FAMF算法进行Monte Carlo仿真对比实验,结果表明:FAMF算法运行稳定,适应能力强,有效的提高了"当前"统计模型的跟踪性能,便于实际应用.     

模糊自适应机动目标跟踪算法

提出了一种模糊自适应机动目标跟踪算法.该算法首先通过新息进行机动发生与否及强弱的判断,进而由模糊推理系统给出了过程噪声的自适应调整,并提出了通过测量获得测量噪声特性的方法,使得测量噪声方差能准确地反映测量仪器本身的性质和环境的影响.通过仿真实验验证了该算法在目标发生机动时,能自适应调整过程噪声,对机动目标有效地进行跟踪,相比传统的卡尔曼滤波具有更小的跟踪误差.     

基于改进截断正态概率模型的机动目标跟踪算法

机动目标模型是水下目标跟踪的关键,在分析截断正态概率密度模型的基础上,利用前2个时刻的观测值与状态估计偏差,对该模型机动加速度与其方差的自适应关系重新进行修正,给出了一种基于改进截断正态概率密度模型的机动目标跟踪算法.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.仿真结果表明,该算法在跟踪水下机动目标时具有良好的跟踪性能.     

固定指数加权模糊自适应EKF研究及其应用

为了改善扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在机动目标跟踪中的跟踪性能,文中研究了一种固定指数加权模糊自适应扩展卡尔曼滤波技术,通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度。应用模糊推理系统不断调整滤波协方差,对扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行在线自适应控制．最终实现最优估计。仿真结果表明,改进的算法稳定性高,精度得到明显改善．用于弱机动目标跟踪效果较好。     

两阶段卡尔曼滤波自适应交互式多模型算法

对于机动目标跟踪问题,由于目标机动能力的增强,需建立大量模型来逼近真实模式,使建立的目标模型与目标的实际运动适配,但这使计算量增大,而且性能不一定能提高.针对这个问题,将两阶段卡尔曼滤波器与一般的交互式多模型算法相结合,设计了一种自适应交互式多模型算法.该算法采用两阶段卡尔曼估计器估计目标的加速度,然后将其反馈到由多个不同参数构成子滤波器的交互式多模型滤波算法中进行交互式多模型滤波.与自适应半交互式多模型算法进行对比的仿真验证了该算法有效地减少了子滤波器的数量,同时在一定程度上也提高了跟踪的精度.