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针对目标作转弯机动时产生运动模式的不确定性和运动模型的非线性问题,提出基于Unscented卡尔曼滤波器的交互多模型算法.该算法采用带有极坐标系速度的转弯模型和二维Singer模型作为模型集,将Unscented卡尔曼滤波取带传统的扩展卡尔曼滤波解决转弯模型的非线性,同时在模型交互时使用Unscented变换取代雅可比矩阵解决目标状态转换时的非线性.通过Monte-carlo仿真表明,与标准交互多模型方法相比,基于Unscented卡尔曼滤波器的跟踪算法具有很好的跟踪性能. 相似文献
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基于ATUKF的地面动目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
地面动目标运动速度较小,且运动模型随着道路实时变化,在远距离前提下机载雷达如何对地面动目标进行精确跟踪已成为亟待解决的难题。针对该问题,文中提出了一种自适应转弯无迹滤波算法。首先,通过推导目标位置、速度与转弯率的关系,并将其作为状态变量进行自适应更新,提高了跟踪模型准确性;其次,引入无迹变换的思想,有效减小非线性估计误差。仿真实验表明,所提算法的位置和速度均方根误差均小于传统的Singer和交互式多模型算法,为地面动目标精确跟踪提供了一种新的思路。 相似文献
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对多运动模型的目标进行跟踪,通常采用传统的交互式多模型粒子滤波算法。但是,该算法存在一些缺陷和不足。为此,提出了一种新的基于变速率模型和遗传算法的IMMPF目标跟踪算法。针对IMMPF算法对目标进行跟踪时可能出现的未知可变转弯速率,采用了一种更恰当的可变速率目标模型;对于IMMPF算法中的粒子多样性丧失问题,则将进化理论中的遗传算法引入到目标跟踪算法中,对采样进行优化,增加了采样粒子的多样性,使采样向后验分布取值较大的区域移动。仿真结果表明,提出的算法能更好的适应目标的机动运动,同时明显减少所需的采样数,取得了更好的跟踪性能。 相似文献
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对地面多目标的跟踪,由于地面目标的高机动性、杂波密集特点以及运动不确定性,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法,但是该算法需对与可行联合事件相对应的矩阵进行拆分,随着目标个数的增多,计算量会呈指数增长。为此提出一种基于模糊多门限的交互式多模型联合概率数据关联算法,该算法利用量测与目标的关联概率来替代可行联合事件概率的计算。Monte Carlo仿真结果显示了该算法在现实运动中的可行性和方便性。该算法减少了计算量,又改善性能,利用多模型特点解决了地面目标的高机动性所带来的运动模型匹配问题。 相似文献
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为了解决三维空间内的机动目标跟踪问题,提出一种基于常速模型和带约束常速率协同转弯模型(CSCT模型)的交互式多模型算法;同时为了解决目标的机动不确定性问题,针对CSCT模型提出一种类似卡尔曼滤波的方法实时精确地估计目标转弯角速度。综合考虑目标角速度的估计值和估计方差,提高目标跟踪的收敛速度,尽可能地减小滤波角速度与机动目标真实角速度之间的误差,最终明显提高了目标跟踪精度。Monte-Carlo 200次仿真结果表明了该算法在性能上有明显提升,对三维机动目标跟踪效果显著,并证实了该方法的实用性。 相似文献
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基于Kalman的滤波目标精确跟踪技术研究 总被引:2,自引:2,他引:0
阐述了基本kalman滤波方法,讨论了针对非线性系统应用的kalman滤波方法的改进形式EKF、UKF。为了增进UKF运算效能,提出了引入衰减系数的滤波形式DCUKF。针对二维平面非匀速运动的目标的精确跟踪定位系统,仿真对比分析了EKF、UKF及DCUKF的滤波计算效果。结果表明DCUKF有更好的滤波效果。 相似文献
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用于非线性机动目标跟踪的新型IMM算法 总被引:4,自引:4,他引:0
针对在非线性机动目标跟踪中存在的滤波器易发散、机动检测有延迟等问题,把Unscented Kalman Filter(UKF)引进到交互多模型算法(IMM)中,设计了交互多模型UKF滤波器。并利用目标运动模型集概率的相对变化率设计了自适应交互多模型UKF滤波器,最后进行了计算机仿真。蒙特卡罗仿真结果表明,两种滤波算法都具备UKF滤波器精度高、稳定性好、不易发散的优点,同时不需了解目标机动的先验信息,适合于实际应用;并且自适应交互多模型UKF滤波器具有更好的跟踪效果。 相似文献
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粒子滤波技术通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法实现递推贝叶斯滤波,适用于非线性目标运动模型、非线性传感器测量模型和非高斯噪声的目标跟踪。但需已知目标和量测模型,而实际情况往往难以满足此条件。交互多模型算法(IMM)依据各模型对目标前一时刻状态估计的方差,确定各模型在当前时刻状态下存在的概率,利用各模型对目标状态估计的加权和,确定目标的状态。本文采用粒子滤波代替IMM算法中各模型的Kalman滤波,将粒子滤波与IMM的优点相结合。同时,采用UKF(UnscentedKalmanFilter)产生粒子,由于考虑了当前量测,使得粒子的分布更加接近后验概率分布,用较少的粒子就可以逼近目标的真实状态。仿真实验结果表明,本算法可用于标准IMM算法无法实现跟踪的复杂情形,而且使用的粒子数目仅是同类算法的二十分之一。 相似文献
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研究了Unscented变换的基本原理及UKF算法。为了降低跟踪系统计算的复杂性,在Unscented变换中,通过引入单位矩阵,以简单的数值计算取代复杂的矩阵分解求解矩阵平方根的过程,把UKF改进为FMSRUKF。通过对三维坐标系下作变加速运动目标的跟踪仿真,结果表明FMSRUKF有更好的精度和鲁棒性。 相似文献
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