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密集杂波环境下的机动目标跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题提出了一种新的算法,即交互式多模型数据关联算法。基本思路是利用概率数据关联处理多余回波,同时利用交互式多模型算法处理目标的机动问题,而且将机动目标“当前”统计模型引入其中,将它们结合起来处理密集杂波环境下的单机动目标跟踪问题。仿真结果证明该算法是解决此种问题的一种非常有效的方法。 相似文献
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针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。 在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换,以适应目标的机动变化。用粒子滤波实现对观测方程的非线性处理。最后,建立了被动多传感器的非线性观测模型,避免了目标的不可观测性,并且算法还能够处理非高斯噪声情况。仿真实验结果表明,提出的算法能够有效地对被动机动目标跟踪,且性能优于交互多模型概率数据关联滤波器(IMM-PDAF)。 相似文献
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跟踪穿行于杂波区中的机动小目标进行跟踪时,面临着目标观测点丢失、目标运动形式实时变化和杂波干扰的问题。针对上述问题,提出了一种改进的交互式多模型的综合概率数据关联(IMM-IPDA)算法,利用目标存在性概率对跟踪滤波过程实施反馈处理,并构建逼真的应用场景,进行杂波区内机动小目标跟踪研究,对不同检测概率下的目标跟踪效果进行了评估分析,分析结果对于雷达在实际环境下的对海目标跟踪有一定的工程应用价值。 相似文献
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多模型的随机有限集(RFS)类方法是一类有效的多机动目标跟踪算法,但是现有算法都假定杂波统计特性先验已知,不适用于未知杂波背景。该文以高斯混合带势概率假设密度滤波器(GMCPHDF)为基础,提出一种未知杂波下的多机动目标跟踪算法。该算法对目标和杂波分别独立建模,通过最优高斯(BFG)估计方法对真实目标的强度函数进行预测,从而使多目标强度函数独立于机动目标的运动模型,实现各时刻真实目标的强度函数、杂波源期望个数以及真实目标和杂波源的混合势分布的迭代。仿真结果表明,该算法能够有效地联合估计多机动目标状态以及杂波期望个数。 相似文献
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多站无源定位系统中的机动目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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EM(Expectation-Maximization)作为一种迭代求解非完备数据条件下极大似然(后验)参数估计问题的方法,在目标跟踪领域主要应用于被动跟踪及实时性要求不高的目标环境.该文推广了L.A.Johnston的理论成果,推导得出了一种基于AECM(Alternative Expectation ConditionMaximization)方法的杂波环境下实时机动目标跟踪箅法,算法中后验模型概率与关联概率由隐马尔科夫模型滤波计算得到.仿真计算表明,所提算法跟踪精度与IMM-PDA性能相当,算法是有效的. 相似文献
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线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该算法在LGJMS-GMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,进而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态的同时,对目标属性信息进行更新。该算法实现了时变数目的目标状态和类别估计。杂波背景下交叉和临近并行机动目标的跟踪实验验证了该文算法的联合检测、跟踪与分类性能。 相似文献
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针对远距离杂波环境下弹载雷达NED坐标系跟踪机动目标精度差的问题,提出一种ECEF(地心坐标系)下基于无偏UCUT-IMM的机动目标跟踪算法。该方法首先利用无偏转换把弹载雷达极坐标量测值转换到NED坐标系下的量测值,然后通过坐标旋转得到ECEF坐标系下的量测值,在ECEF坐标系下跟踪滤波,避免了远距离NED坐标系下跟踪滤波受地球曲率的影响,同时为了减少坐标非线性转换旋转所带来的误差,利用UT(不敏变换)计算出地心坐标系下的量测协方差,在此基础上采用IMM(交互多模型)算法来进一步提高目标机动时的跟踪精度。仿真结果表明,与NED坐标系下的跟踪滤波相比,该算法具有更好的跟踪精度。 相似文献
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针对多传感器机动目标跟踪过程中的航迹滤波发散问题,提出了一种将联邦滤波器与交互式多模型滤波算法(IMM)相结合的交互式联邦多模型融合算法IFMM.在IFMM算法中各传感器均具有相同的滤波模型集合,各传感器在同一模型下所产生的滤波结果先采用联邦滤波算法进行融合,然后采用IMM算法对各模型融合结果进行综合,产生目标状态的全局估计.仿真结果表明,IFMM有效提高了机动目标运动状态估计的精确度和稳定性. 相似文献
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一种快速的多目标跟踪非线性滤波算法 总被引:3,自引:3,他引:0
多机动目标跟踪问题是目前目标跟踪领域的一个重要研究方向,而数据关联与跟踪维持是多目标跟踪的核心部分。利用支持向量机在分类识别方面的优势,研究了基于支持向量机的数据关联方法。在此基础上,采用交互式多模型算法和无味卡尔曼滤波相结合的方法研究了多机动目标的跟踪问题。在该方法中,目标的运动状态和方位误差由选定的采样点来近似,在每个更新过程中,采样点随着状态方程传播并随非线性测量方程变换,得到目标的运动状态和方位误差的均值,避免了对非线性方程的线性化,至少给出最佳估计的二阶近似。与传统的扩展卡尔曼(EKF)方法进行了仿真比较,仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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该文提出一种新型联合约束的级联交互式多模型卡尔曼滤波器,该滤波器由两个滤波器前后两级串联而成;第1级为标准交互式多模型滤波器;第2级为联合约束滤波器。联合约束滤波器的约束条件对第1级滤波器中的多模型集合中各子模型均有效。联合约束滤波器采用平滑约束卡尔曼滤波算法对第1级滤波结果进一步优化。以机动目标实时跟踪为实际工程应用背景,数值仿真和飞行实验结果证明新的联合约束性级联交互式多模型滤波器比标准交互式多模型滤波器具有更小的估计误差和方差,所增计算量合理可行。该文为交互式多模型滤波器和机动目标跟踪两个方向的进一步改进提供了有益借鉴。 相似文献
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针对交互式多模型(IMM),提出一种自适应跟踪数据率的算法.该算法利用IMM模型更新概率对各模型产生的采样间隔时间进行混合估计,产生系统的自适应采样间隔时间.在保证跟踪精度的基础上,有效地降低了跟踪采样次数.仿真结果表明了方法的有效性. 相似文献
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针对天波超视距雷达(OTHR)跟踪目标存在航迹起始难的问题,本文研究了基于混合多模型的PDA算法在天波超视距雷达复杂环境下的自动航迹起始问题。通过完整的仿真实例验证了基于混合多模型PDA算法在OTHR航迹起始的有效性,并分析了算法对可视/存在转移参数及检测概率的鲁棒性。 相似文献
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临近空间目标运动建模与跟踪方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
x-43、x-5l等临近空间高超声速飞行器的相继出现,给雷达目标跟踪提出了新的挑战,临近空间高超声速飞行器具有高速度、高机动的特点,常规跟踪算法跟踪性能低,不能满足作战使用要求。本文通过分析临近空间高超声速飞行器的运动特性,建立临近空间飞行器的运动模型,阐述临近空间目标跟踪的技术难点,提出了交互多模型的临近空间飞行器跟踪的方法,并对该算法进行了仿真验证,与传统的跟踪算法比较,该算法的跟踪精度有明显提高。 相似文献