Application of Adaptive Reduced Sigma Points Unscented Kalman Filter to the Tracking of Maneuvering Target

Based on the principle of statistical linear regression, a set of n 2 sigma points instead of 2n 1 sigma points used in the unscented Kalman filter (UKF), is constructed to approximate the system state. And filter accuracy is second order. Real-time of modified UKF is improved. In order to describe accurately the maneuvering target, the "current" statistical model is used. And the equation of acceleration error covariance is modified at every sample time of the filter. The modified adaptive UKF is presented for estimating the position, velocity and acceleration of maneuvering target. Monte Carlo simulations show the modified adaptive UKF acquires good performance for tracking position of maneuvering target. The modified adaptive UKF has better computational efficiency than UKF.     

目标跟踪中的观测时间控制算法

为解决目标跟踪精度与观测时间间隔的矛盾，提出了一种基于目标状态估计协方差控制的观测时间确定算法．该算法以卡尔曼滤波器作为状态估计工具，根据跟踪精度要求设定目标估计状态协方差上限，通过目标估计状态协方差来控制观测时间间隔，从而实现对目标的优化观测．仿真结果验证了算法的有效性．     

一类非线性不确定系统的输出跟踪控制

设计了一类不确定非线性系统模糊自适应输出跟踪控制器. 首先将一个时变参数引入到规则前件的高斯型隶属度函数中, 形成一组带有时变参数的模糊规则, 通过时变参数的变化改变高斯型隶属度函数的中心和宽度,进而改变原Mamdani型模糊逻辑系统的输出,形成新的带有时变参数的模糊逻辑系统. 然后以这种改造后的模糊逻辑系统逼近系统的未知非线性项,构造时变参数和逼近精度的自适应律,设计相应的自适应输出跟踪控制器. 这种方法的优越性在于充分利用原有的有限数目的模糊规则,合成具有较少自适应律的模糊自适应输出跟踪控制器. 最后,通过Duffing的仿真算例验证了本文提出方法的可行性和有效性.     

一种有效的交互式多模型自适应跟踪算法

从减少系统模型噪声和量测噪声入手,引入自适应机动模型和新息滤波器对IMMA 进行改进,提出新息滤波交互式多模型自适应算法(IF-IMMAA),理论分析和仿真表明新算法的有效性.     

混合坐标下的卡尔曼滤波应用于水下被动目标跟踪

针对下水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法,并将其应用于水被动目标跟踪估计器设计,该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性,针对两坐标系间协方差矩阵变换的近似,引入了虚拟噪声进行补偿。通过系统的MonteCarlo仿真结果表明：该算法在收敛速度和估计精度方面都优于单一坐标体系下的滤波算法。     

基于PLC目标跟踪系统实验设备研究与设计

为了提高高职机电专业学生对随动系统的了解和学习,提出了一种基于PLC的目标跟踪系统实验设备。该设备通过采用微波雷达传感器检测目标运动,由PLC和交流伺服系统构成的双轴控制系统,对运动目标进行位置跟踪。     

Adaptive Sampling for Near Space Hypersonic Gliding Target Tracking

For modern phased array radar systems, the adaptive control of the target revisiting time is important for efficient radar resource allocation, especially in maneuvering target tracking applications. This paper presents a novel interactive multiple model (IMM) algorithm optimized for tracking maneuvering near space hypersonic gliding vehicles (NSHGV) with a fast adaptive sampling control logic. The algorithm utilizes the model probabilities to dynamically adjust the revisit time corresponding to NSHGV maneuvers, thus achieving a balance between tracking accuracy and resource consumption. Simulation results on typical NSHGV targets show that the proposed algorithm improves tracking accuracy and resource allocation efficiency compared to other conventional multiple model algorithms.     

仅有角测量的跟踪机动目标系统

仅有角测量跟踪技术在理论上和实际上受到了广泛的应用。由于以往的仅有角测量跟踪滤波器不能精确跟踪机动目标,本文提出了带有机动目标检测器的修正增益的推广卡尔曼滤波器。这种滤波器是以线性动态系统及非线性观测方程为前提而推导的。文中给出了仿真数据结果,并与准线性卡尔曼滤波器,改进型推广卡尔曼滤波器作了比较。     

一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法

针对卡尔曼滤波跟踪强机动目标时性能下降的问题,提出了一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法.该算法在卡尔曼滤波算法的基础上,根据当前量测目标航向与前一目标航向之间的航向角度差,判断机动强弱并计算出加权函数值,然后用加权函数值根据量测数据依次修正机动目标加速度预测值和目标预测状态,最终改进目标的状态估计.仿真结果表明,目标强机动时该算法具有较高的跟踪精度.     

多传感器跟踪型数据滤波融合算法

在实际系统中，常用的数据融合方法是基于扩展的卡尔曼滤波法的融合算法，但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高，通过对滤波跟踪数据融合的研究，提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法，研究表明，在利用激光干涉仪进行目标跟踪时，这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法，但是，从仿真结果可以看出，两种融合算法的差别并不大，结果基本相同，因此，在非线性系统中，基于转换测量值卡尔曼滤波算法的分布融合算法可以重构集中式融合算法。     

管道自适应有源噪声控制算法

本文以管道自适应有源噪声控制（ＡＡＮＣ）理论为基础讨论了自适应控制算法，比较了ＡＡＮＣ系统中自适应滤波器的ＬＭＳ，ＲＬＳ和ＬＳＬ算法的特性，导出了ＬＭＳ算法的递推公式，得到了ＦＩＲ和ＩＩＲ滤波器的ＬＭＳ算法的计算机仿真．通过仿真，比较了不同信号的消声量，讨论了步长因子、滤波器阶数和声延迟对算法收敛速度和消声量的影响，还讨论了有声反馈的ＦＩＲ和ＩＩＲ滤波器的消声量的大小．     

一种参数自适应调整的机动目标跟踪模型

针对＂当前＂统计（CS）模型的跟踪性能依赖于模型先验参数的问题,提出了一种自适应＂当前＂统计（ACS）模型.该模型利用新息向量表征目标的机动情况,采用其指数型调整函数自适应调整模型参数和滤波增益,提高了机动模型和目标运动形式的匹配程度,并修正了机动加速度均值,使之适合于一般运动形式.仿真结果表明：与CS模型、改进＂当前＂统计（MCS）模型比较,应用该模型对机动目标的跟踪误差分别减小了11.36%、15.64%.     

非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类不确定非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制问题,本文采用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性函数,利用自适应方法和Backstepping方法构造出一种自适应模糊控制器,并给出了非线性纯反馈时滞系统跟踪控制问题可解的充分条件.仿真结果表明,所设计的自适应模糊控制器,保证闭环系统的所有变量有界,并确保系统输出有效跟踪给定的参考信号,跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域之内,同时其他闭环信号保持有界.该控制方法可以有效地减少系统在线计算负担.     

统一混沌系统的追踪控制同步和自适应反馈同步

在研究统一混沌系统同步问题时,需要根据系统类型的特点来选择相应的同步策略：2个同源统一混沌系统不含未知系统参数时,采用追踪控制同步法并设计了1个追踪控制同步控制器;2个不同源统一混沌系统含有未知系统参数时,则可采用自适应反馈同步法。在自适应反馈同步法中,设计了1个自适应反馈同步控制器和1个参数更新律。理论分析证明了统一混沌系统追踪控制同步法和自适应反馈同步法的正确性。数值仿真结果都表明了2种同步方法的有效性。     

电液位置伺服系统的离散自适应模型跟随控制

针对电液位置伺服系统,提出了一种适合具有极点赢数大于2的系统的自适应模型跟随控制方案,解决了具有不稳定逆的离散化对象的自适应控制难以实现的问题.数字仿真表明,该方法对抑制时变负载和未知参数造成的系统性能的下降有明显的作用     

机动目标跟踪中一种新的自适应滤波算法

通过分析基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法,指出该算法对目标机动加速度极限值的依赖性,而实际中预先设定加速度的最大值是不可行的。为克服这一缺点,文中给出一种新的自适应滤波算法,该方法无需提前给定加速度最大值,可以直接利用位置估计值和加速度之间的函数关系进行加速度方差自适应调整。仿真结果表明,与标准的自适应滤波相比其跟踪精度有了较大提高。     

非线性时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数和时滞项的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制。用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性不确定函数,基于自适应方法和Backstepping设计模糊自适应控制器。设计的模糊自适应控制器确保了闭环系统的所有信号是一致有界的,也保证了跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内;另外设计的模糊跟踪控制器不涉及模糊基向量函数的计算,使其在系统的控制过程中将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

基于改进粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波采用系统转移概率作为建议分布,不能利用当前观测信息.提出了一种结合集合卡尔曼滤波的粒子滤波跟踪方法.对每个粒子产生一个采样子集,使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样.同时在跟踪过程中对于遮挡现象给出了判断和解决方法.实验结果证明该方法提高了粒子滤波估计的准确性,相对于传统粒子滤波和其他粒子滤波方法有更好的稳定性.     

电液位置伺服系统的局部模型参考自适应控制

提出了一种适用于电液位置伺服系统这类宽频带系统的新自适应控制方法。该方法简单实用，能有效地避免自适应控制中的逆不稳定问题。仿真结构表明，这种方法对抑制电液位置伺服系统时变参数的影响有明显作用，能够获得相对良好的控制效果。     

在混合坐标系下的机动目标跟踪滤波器

本文介绍了在球面－直角坐标系下跟踪机动目标的卡尔曼滤波算法．为克服观测噪声非白，本文引入了扩充向量，并应用旋转增益算法，对卡尔曼滤波的协方差阵及增益阵实现了解耦．通过仿真计算，对本文提出的算法与国外两种类似的算法在相同的机动和量测噪声特性情况下进行了比较，其结果显示了本算法的优越性．