扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用研究

扩展卡尔曼滤波在非平稳矢量信号和噪声环境下具有广泛的应用,针对机动目标运动模型的特点,采用基于扩展卡尔曼滤波的算法对运动目标进行跟踪处理,该算法首先建立了运动目标的状态模型和观测模型,然后对观测数据进行滤波和误差估计处理,最后通过计算机的蒙特卡洛仿真得到了滤波轨迹和运动目标的距离和角度误差,仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波算法具有很好的目标跟踪性能.     

基于简化平方根容积卡尔曼滤波的跟踪算法

目标跟踪的模型通常可表示为一个线性的状态方程与一个非线性的观测方程,为提高平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法的跟踪精度和实时性,提出了一种简化的平方根容积卡尔曼滤波(RSCKF)算法。简化算法在时间更新环节,直接利用状态转移矩阵计算状态变量以及协方差矩阵的一步预测值,避免了原算法中采用一组容积点近似计算的复杂过程,推导证明,简化后的算法其时间更新环节与卡尔曼滤波的一步预测结果一致。最后对两种算法进行了计算复杂度比较以及角跟踪仿真实验。实验结果表明,简化的算法能够降低运算时间并提高跟踪精度。     

基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法

针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围,并以该位置为中心建立目标搜索区域。然后以目标的灰度统计特征对目标模板和候选区域进行匹配,确保跟踪准确性。为了有效减少搜索匹配次数、提高实时性,利用粒子群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域,从而找到最优中心位置,并以该位置作为卡尔曼滤波的观测值,进行下一帧跟踪。仿真实验结果表明新算法显著提高了跟踪的实时性、精确性,并对部分遮挡能较好地处理。     

基于无源定位系统的航迹处理

基于无源定位系统,对多目标定位、跟踪及航迹关联方法进行了深入研究,采用卡尔曼滤波算法对目标航迹进行跟踪、预测和平滑,充分考虑了多条航迹产生交叉、分裂等情况,并通过模拟数据进行了验证。     

光电经纬仪的粒子-卡尔曼联合目标跟踪算法及仿真

针对系统状态方程是线性,观测方程是非线性的被动光电测量问题,分析了常用的EKF法（扩展卡尔曼滤波法）、PF法（粒子滤波法）、UKF法（无迹卡尔曼滤波法）的优缺点,提出了以PF法与EKF法相结合的方法作为光电经纬仪的目标跟踪算法．为解决单台光电经纬仪的不可观测性问题,采用2台交汇的观测数据作为观测量进行计算．通过蒙特卡洛仿真计算,比较了上述各种方法对同一运动模型的跟踪结果,证明PF-EKF法在交汇光电经纬仪的目标跟踪中精度较高,而EKF算法的实时性较高．     

曲线拟合与卡尔曼滤波器的滤波精度评估

曲线拟合和卡尔曼滤波是2种运动目标轨迹后置处理的重要方法,利用曲线拟合方法对复杂的运动轨迹进行平滑处理时,为了提高拟合效果,往往选取阶数较高,但易造成方程求解复杂,使得拟合曲线稳定性变差。为了提高测量系统的定位精度和对机动目标的跟踪适应能力,采用卡尔曼滤波算法对弹道进行处理,对卡尔曼滤波参数进行了优化设置,设定滤波增益的下限,避免滤波出现发散现象,使得滤波器稳定性好,而且收敛和稳定时间短。仿真结果表明:采用该方法后卡尔曼滤波对于强机动特征的轨迹有较好的平滑效果和跟踪能力,而且能满足工程上应用的精度要求。     

微血管内皮细胞功能的研究进展

针对图像跟踪器脱靶量数据噪声干扰较为严重的问题,提出了在伺服跟踪过程中采用卡尔曼滤波算法,并就遮挡和延时问题进行了相应的处理,在目标图像位置的精确预测以及目标速度的平滑方面获得了良好效果.实际应用中实现了高速度、高精度系统的平稳跟踪,达到了跟踪系统的技战术要求.     

无人机的航迹跟踪与航向测量技术探究

针对无人机的航迹跟踪和航向测量提出了一种基于无源定位技术实现对无人机位置解算的方法。在定位算法中,采用扩展卡尔曼滤波算法对地面测量系统测得的无线电测距、角跟踪数据进行卡尔曼滤波处理,减小了因测距和测角误差对定位精度造成的影响,可保证对无人机航迹的稳定跟踪。仿真结果表明,该技术能够有效提高对无人机航迹跟踪精度,通过对航迹数据的解析可以实现无人机的航向测量。     

改进卡尔曼滤波算法在伺服跟踪系统中的应用

针对图像跟踪器脱靶量数据噪声干扰较为严重的问题,提出了在伺服跟踪过程中采用卡尔曼滤波算法,并就遮挡和延时问题进行了相应的处理,在目标图像位置的精确预测以及目标速度的平滑方面获得了良好效果.实际应用中实现了高速度、高精度系统的平稳跟踪,达到了跟踪系统的技战术要求.     

基于卡尔曼预测粒子滤波的网球运动目标跟踪方法

为有效跟踪视频网球运动，提出了一种基于卡尔曼滤波预测的粒子滤波网球运动跟踪方法，基于多尺度小波变换在时域和空域均具有优异的局部化特征，将相邻帧视频图像进行差分，提取反映前景运动的目标特征信息，克服光照变化以及网球运动尺度随时不断变化的不利因素影响。同时，基于网球场地结构化特性，排除场地外不利干扰因素影响，在此基础上，采用卡尔曼滤波对粒子进行预测和修正，将当前观测信息融入到粒子滤波过程中，估计预测粒子状态的均值和协方差，使动态粒子更加接近其后验概率分布，从而提高网球运动目标的跟踪精度。通过与同类方法在不同网球公开赛的定量对比，实验结果表明，所提方法能有效跟踪视频网球运动目标。     

单雷达航迹滤波与卡尔曼滤波算法

单雷达数据处理在民航空管自动化系统中起到基础性的作用,其航迹质量直接关系着自动化系统的准确性和可靠性。航迹状态滤波是单雷达数据处理中的难点,是实现平滑、稳定航迹的关键。本文以航迹状态滤波算法为切入点,介绍了广泛应用于自动化系统中的卡尔曼滤波算法。     

基于卡尔曼滤波的航迹信息预处理技术

针对舰船目标提出了一种新的航迹数据预处理技术,该方法首先建立起基于速度异常点剔除模型,较好地剔除了野值点。然后,采用卡尔曼滤波方法进行平滑。验证结果表明,该方法具有较强的准确性、鲁棒性和实时性,解决了滤波发散问题,在航迹信息处理及舰船目标识别领域具有较好的应用前景。     

远程预警雷达中的航迹处理技术

雷达航迹处理是雷达数据处理的重要组成部分,对雷达的作战使用有较大的影响.文中描述了远程预警雷达中航迹处理的数学模型,并涉及到航迹起始、跟踪滤波、航迹关联、航迹终止等问题.通过仿真,实现了改进的航迹起始逻辑法和改进的概率数据关联算法,验证了该算法的性能.     

组网红外/雷达协同间歇式目标跟踪

为进一步提高组网火控雷达间歇跟踪系统性能,提出了基于组网的红外/雷达协同间歇跟踪方法.该方法利用红外/雷达进行协同间歇跟踪,通过数据拟合对连续红外数据与间歇雷达数据进行时间配准,并对配准后的数据进行压缩,然后采用集中式序贯滤波融合算法对异类间歇数据进行融合,形成连续的目标跟踪航迹.仿真结果表明,与组网火控雷达间歇跟踪相...     

临近空间高超声速目标跟踪技术及展望

临近空间高超声速目标对空间防御系统和跟踪技术提出了挑战。文中简要介绍了临近空间高超声速目标的特点;从跟踪算法和目标探测技术两个方面概述了当前临近空间高超声速目标跟踪技术的研究现状;从滤波算法、目标运动模型、目标探测系统和信号处理方法等方面分析了临近空间高超声速目标跟踪技术的发展趋势,提出了一些思考及可行性建议。     

一种基于卡尔曼滤波的卫星通道参数跟踪方法

基于空间功率合成的分布式卫星对抗系统需要对卫星通道参数进行测量跟踪。根据卫星漂移特点,建立了卫星通道参数测量跟踪模型,提出了一种基于卡尔曼滤波的测量跟踪方法。仿真结果表明,该方法可以有效跟踪卫星通道相对时延和相位的变化。     

一种非线性自适应航迹相关方法

随着战场环境日益复杂和信息技术的不断发展,多平台协同探测已成为发展趋势,而多平台信息融合技术是多平台协同探测的关键技术。基于数据链,目标位置、航迹质量(TQ)等态势信息实时传输和共享,为多平台信息融合技术提供了前提和技术基础。本文在提出一种基于航迹质量的自适应信息融合的处理,并在此基础上,对采用非线性卡尔曼滤波的航迹相关算法进行了修正,为多平台航迹相关提供了一种新的技术途径。     

基于多参数延时决策的低重频雷达速度估计方法研究

航迹滤波中引入速度量测可提高滤波精度,但低重频雷达测速存在模糊,针对距离微分或Kalman滤波速度估计精度不能完全满足低重频测速解模糊问题,提出了多参数延时决策方法的速度模糊滤波方法.该方法以贝叶斯航迹概率为决策依据,对于难以当前决策的速度参数进行多假设延时决策,可有效解决低重频雷达径向速度估计问题.仿真试验表明,该方法在解速度模糊的同时可进行带径向速度量测的滤波,能较大程度地提高距离估计精度,并在一定程度上提高角度估计精度.     

一种警戒雷达航迹干扰方法及其仿真研究

根据警戒雷达航迹的形成原理,结合雷达航迹干扰原理的分析,提出了实施航迹干扰的一般流程和一种对警戒雷达航迹干扰的方法,并在此基础上建立了航迹干扰的通用模型,通过对采用α-β航迹滤波算法的警戒雷达的干扰效果进行仿真分析,证实了该航迹干扰方法的有效性。     

基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法

利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息, 基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法, 提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中, 对各高斯项编号, 进行航迹提取, 在滤波处理的同时形成带有航迹编号的明确航迹, 并进行航迹管理; 同时, 根据目标运动模型, 联合利用目标加速度控制输入与速度估计进行多目标分类.仿真试验验证了该方法能够在检测、跟踪的同时, 对目标航迹进行有效类型识别.