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针对已有非线性滤波算法用于运动多平台无源跟踪时精度不高的问题,提出了一种新的跟踪算法即截尾不敏卡尔曼滤波(TUKF)算法以改善跟踪性能。该算法对状态先验概率密度函数及测量噪声概率密度函数进行截尾处理,使其变为具有有界支撑集的函数,并在此基础上结合原始状态先验概率密度函数设计了混合先验概率密度函数,然后针对其中的两种先验概率密度函数,分别应用不敏变换计算对应的后验概率密度函数的前两阶矩信息,并对其进行融合处理得到最终状态估计。仿真结果表明相对于几种典型的非线性滤波算法,TUKF算法能有效改善跟踪性能。 相似文献
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为提高运动多站对机动目标的无源跟踪性能,提出了一种新的基于交互式多模型-边缘化卡尔曼滤波(IMM-MKF)的机动目标跟踪算法。该算法将交互式多模型(IMM)结构和边缘化卡尔曼滤波(MKF)结合,利用MKF算法对每个模型进行滤波,对滤波结果进行交互作用来得到跟踪结果。以只测角机动目标跟踪为例对所提算法进行仿真分析,仿真结果表明,相对于采用扩展卡尔曼滤波(EKF)、不敏卡尔曼滤波(UKF)及容积卡尔曼滤波(CKF)算法的典型交互式多模型算法,所提算法具有更好的跟踪性能。 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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一种改进的单站无源定位与跟踪算法 总被引:8,自引:0,他引:8
无源定位与跟踪技术有着广阔的应用前景。对于机动干扰源单站无源定位与跟踪,直角坐标系下一阶卡尔曼滤波算法容易发散,二阶卡尔曼滤波算法运算量大。针对这一不足,本文提出了在极坐标下建立状态方程和观测方程的卡尔曼滤波进行干扰源单站无源定位与跟踪。仿真实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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系统模型和滤波算法是机动目标单站无源定位跟踪要解决的核心问题。文中采用截断正态概率模型和一种新型的滤波算法--容积卡尔曼滤波,对机动目标进行单站无源定位跟踪。针对目标突发机动的情况,借鉴强跟踪滤波器的思想,在滤波过程中引入时变渐消因子,提出了一种强跟踪容积卡尔曼滤波算法(Strong Tracking Cubature Kalman Filter,STCKF)。该算法利用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,实现简单,估计精度高,并通过渐消因子自适应在线调节增益矩阵,增强了系统对突发机动的跟踪能力。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,STCKF算法在对一般机动目标进行跟踪时,性能与CKF算法相当,并优于传统的EKF算法。当目标突变大机动时,STCKF算法的滤波性能要高于EKF以及CKF算法。 相似文献
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基于伪线性卡尔曼滤波的多站IRST系统跟踪技术 总被引:8,自引:0,他引:8
建立了目标的多站IRST(红外搜索与跟踪)系统的伪线性观测模型,基于该模型提出了匀速运动目标的伪线性卡尔曼滤波算法.算法利用伪线性方程组获得滤波器的初值,从而提高了滤波器的跟踪精度和速度.分别采用伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器对目标进行跟踪的仿真结果表明:当探测器数目为3、4时,在跟踪初始阶段.曲线性卡尔曼滤波器在跟踪的速度和精度方面均优于推广卡尔曼滤波器,在稳定阶段,两者的性能基本相仿.当探测器数目为6时,则不论是在跟踪的初始阶段,还是在稳定阶段,伪线性卡尔曼滤波器与推广卡尔曼滤波器的性能基本相同. 相似文献
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This article deals with the problem of maneuvering target tracking which results in a mixed linear/non-linear model estimation problem.For maneuvering tracking system,extended Kalman filter (EKF) or particle filter (PF) is traditionally used to estimate the states.In this article,marginalized particle filter (MPF) is presented for application in a mixed linear/non-linear model estimation problem.MPF is a combination of Kalman filter (KF) and PF.So it holds both advantage of them and can be used for mixed linear/non-linear substructure,where the conditionally linear states are estimated using KF and the nonlinear states are estimated using PF.Simulation results show that MPF guarantees the estimation accuracy and alleviates the potential computational burden problem compared with PF and EKF in maneuvering target tracking application. 相似文献
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基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了有效解决运动目标遮挡时目标信息容易丢失从而导致跟踪失败的问题,提出一种基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法。该算法首先利用高斯混合模型的背景差分法,结合空间邻域的相关性信息得到运动目标图像,然后通过建立帧间关系矩阵将跟踪情况分为5种状态分别进行处理,这5种状态是新目标出现、目标匹配、目标遮挡、目标分离和目标消失。采用卡尔曼滤波器预测目标参数,建立目标在下一帧中的预测信息。当运动目标相互遮挡时,在卡尔曼滤波器预测区域内采用交叉搜索法实现多个运动目标的精确匹配。通过多个视频序列测试,该算法能够获得良好的跟踪结果。 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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针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪的思路.该算法直接利用传感器获得的含有噪声的角度数据,通过改进极坐标系下的系统方程得到目标状态的后验概率分布,来估计目标的运动状态.仿真结果表明该算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法. 相似文献
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鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波红外目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子滤波器权值;其次构建非线性程度判别量,在高非线性情况下将预测密度沿最大特征向量方向进行分割,提高滤波精度;最后利用等价权函数改善新息协方差,减小异常误差对滤波准确性和稳定性造成的影响.实验结果表明,不存在异常误差时,所提算法跟踪结果优于传统算法;存在异常误差时,传统滤波方法的精度明显降低,而所提算法依然能够得到准确可靠的跟踪结果. 相似文献
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