一种机动目标的跟踪算法研究

目前在机动目标跟踪领域中讨论比较多的算法包括扩展卡尔曼滤波算法、强跟踪算法、UKF算法和粒子滤波算法;扩展卡尔曼滤波算法对非线性方程进行一阶线性阶处理,这种近似所带来的误差会随着非线性化程度的严重而越来越显著,最终造成滤波器的发散;而粒子滤波作为一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法,虽然不需要对非线性方程进行一阶近似,但是其计算负担过于繁重,很难满足实时性的要求,提出了一种基于粒子滤波（PF）的径向基（RBF）神经网络（PF—RBF—Neural—Networks）机动目标跟踪算法,该算法能够获得和粒子滤波几乎相同的跟踪精度,同时又克服了粒子滤波计算量大的缺陷,仿真结果验证了该算法的有效性和可行性。     

机动目标模型的Monte Carlo仿真研究

该文对机动目标模型进行了Monte Carlo仿真研究。提出了一种描述机动目标运动状态的自适应高斯模型,在这种模型中,机动目标的加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程,并假定其概率密度函数服从高斯分布;对机动目标模型进行了Monte Carlo仿真研究,结果表明该模型对机动目标在不同机动方式下的位置、速度和加速度均有良好的跟踪精度。     

一种自适应的机动目标融合跟踪算法

该文主要研究了分布式传感网络中的机动目标跟踪问题。为了在降低传感器节点的通信负债的同时,提高系统的跟踪精度,该文提出了一种新的自适应多传感器机动目标跟踪算法。该算法与交互式多模型算法相结合,将远端传感器获得的局部状态估计与本地传感器的累计量测信息进行融合,并通过信息去相关算法消除了传感器间的相关性。从而实现了对机动目标的状态估计与量测信息的融合。提出的算法能够充分利用本地传感器量测的有效信息,以提高目标跟踪精度。仿真实验验证了该算法的有效性。     

跟踪机动目标的一种新方法的研究

本文提出了跟踪三维空中机动目标的一种新方法,在这种方法中,未知的目标加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程并将它的概率密度函数假定为截断正态型。借助于切比雪夫(Chebyshev)不等式来确定目标随机加速度的均值和方差之间的关系。理论分析和仿真结果表明,由作者们提出的模型和算法去跟踪恒加速目标时稳态偏差为零,从而消除了R.A.Singer方法在跟踪恒加速度目标时所存在的稳态偏差。给出了计算机仿真结果。截断正态概率密度模型和自适应算法适合于跟踪高度机动目标并且易于实现。     

基于机动目标模型的无人机视场跟踪仿真研究

为了跟踪地面机动目标,对无人机的视场进行了研究;分析了视场中目标位置的解算以及飞机、目标与视场的运动关系,并建立了三者的相对位置关系模型,推导出视场对目标进行跟踪的控制量;简要介绍了机动目标的"当前"统计模型及其自适应滤波算法,在该算法对目标跟踪的基础上,可以更准确地计算出视场校正控制量;对视场跟踪进行了仿真验证,利用飞行航迹和目标轨迹模拟,无人机盘旋跟踪地面运动目标,实时计算出偏差角控制量并调整视场;仿真结果表明,视场对机动目标的跟踪效果良好,算法稳定可靠.     

基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究

针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果。仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果。     

一种机动目标跟踪的异步航迹融合算法

为实现机动目标跟踪,提出一种异步序贯航迹融合算法。融合中心包含匀速和匀加速2种融合模型,均通过信息去相关方法实现序贯航迹融合,并利用调整过程噪声的方法抑制融合发散。对匀加速融合模型的加速度估计进行显著性检验,实现机动检测。当检测到机动时输出匀加速融合模型的结果,反之输出匀速融合模型的结果。仿真结果表明,该算法能实现对机动目标的稳定跟踪,具有较高的跟踪精度。     

方差自适应机动目标跟踪算法研究

针对机动目标弱机动时不能自适应调整,从而对弱机动目标跟踪精度不高的缺点,提出了一种改进的方差自适应机动目标跟踪算法。新算法将机动目标的运动状态分为弱机动状态和强机动状态,并通过新息平方的统计量和当前加速度估值进行机动自适应检测,能够根据目标当前的机动特性自适应调整过程噪声协方差矩阵,使运动模型与机动目标的当前运动状态相匹配,在保持对强机动目标跟踪性能的同时,实现了对弱机动目标更为精确的跟踪。仿真结果表明,改进算法对弱机动目标的跟踪性能明显优于当前统计模型。     

一种面向机动目标跟踪的交互式多模型算法

针对在传感器可能偏差的情况下进行机动目标跟踪,提出一种新的交互式多模型算法,即IMM-TS-EV算法。该算法同时考虑传感器测量模型与目标运动模型这两类模型的多样性,以此处理传感器偏差性与目标机动情况。但由于考虑两类模型可能会造成模型过多而导致性能衰退,故结合扩展维特比(EV)算法以期望能有效缓解该问题,即新算法属于一种同时考虑两类模型的改进交互式多模型扩展维特比(IMM-EV)算法。最后以仿真结果验证了算法的有效性,能够利用多模型特点同时解决传感器的偏差性与目标的机动性所带来的匹配问题。     

基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法

在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法,融合后的算法在计算提议概率密度分布时,充分考虑当前时刻的量测,使粒子的分布更加接近状态的后验概率分布.将此改进粒子滤波算法在"当前"统计模型框架下进行机动目标自适应跟踪.仿真实验验证了该种方法对机动目标的良好自适应跟踪性能.     

基于自适应卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法

在机动目标跟踪过程中,由于目标运动的不确定性,雷达系统接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高的跟踪精度。为此,以自适应卡尔曼滤波为基础,将直角坐标系和球坐标系相结合,提出了一种混合坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法。算法避免了两个坐标系变换引起的噪声统计规律变化问题,并针对目标发生大机动运动的情况,自适应的调整动态模型中机动目标运动参数。蒙特卡洛仿真结果表明,改进算法的收敛速度和对状态的估计精度均得到优化,并对机动目标具有较好的跟踪性能。     

比例导引下的机动目标自适应滤波算法研究

针对反舰导弹的快速跟踪问题,在反舰导弹做比例导引运动的基础上,将比例导引规律引入状态方程,建立线性时变模型,实现对系统状态的自适应滤波,运用语言进行仿真计算,分析并得到了在不同的初始航向角、比例导引系数、导弹的初始位置和速度下的导引弹道滤波曲线和弹目相遇时间.仿真结果表明,导弹的运动数学模型是实用而有效的,较准确地反映目标的机动变化;在此基础上的机动目标跟踪模型在原理上是正确的,由此构建的滤波器能够较快地收敛,其跟踪精度较高.     

一种改进的机动再入目标自适应跟踪算法

在机动再入目标高精度跟踪问题的研究中,由于目标变化速度快,动态模型为非线性,传统的Jerk分段均匀假设和随机模型近似思想建立的机动再入目标分段匀Jerk模型和过程噪声自适应方法中,存在加速度的方差期望近似瞬时方差的固有误差.为解决上述问题,提出了改进的机动再入目标自适应模型及相应的容积卡尔曼滤波跟踪算法,采用加速度状态协方差修正项来近似加速度的瞬时方差,同时引入强跟踪渐消因子增强加速度状态修正项近似瞬时方差的能力,给出了更精 确的机动再入目标自适应模型;结合状态扩展方法和容积卡尔曼滤波算法实现了机动再入目标的高精度自适应跟踪.仿真结果表明:改进后的算法对机动再入目标跟踪具有更高的精度和稳定性,对目标机动性变化有更低敏感性.     

闪烁噪声下轨道机动目标自适应鲁棒跟踪算法

针对闪烁噪声下存在未知机动的空间目标跟踪问题,将自适应鲁棒滤波技术嵌入到无迹卡尔曼滤波,设计自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波(ARUKF),再利用ARUKF产生粒子滤波的重要性密度函数,从而得到一种自适应鲁棒无迹粒子滤波(ARUPF)算法。将ARUPF与瞬态跟踪模型相结合,对空间机动目标进行自主跟踪。实验结果表明,该算法在跟踪精度和鲁棒性方面优于传统的跟踪算法。     

知识辅助的多模型机动目标跟踪算法

多模型机动目标跟踪技术是一种先进的目标跟踪算法。由于目标类型越来越多、运动环境越来越复杂,仅使用位置量测进行目标跟踪变得越来越难以满足应用要求。除位置量测之外,引入目标和环境相关的知识,对多模型算法中的模型集、转移概率矩阵和模型概率这3个关键因素进行自适应调整,可以有效提高机动目标跟踪性能。本文对知识辅助多模型机动目标跟踪算法的原理和方法等进行了分析。按照知识作用的对象（模型集、转移概率矩阵和模型概率）和作用方式（智能法和非智能法）分别介绍了该类算法的原理及其特点,最后对该类算法下一步的研究方向和发展趋势进行了展望。     

基于PF-Singer的机动目标跟踪算法

Singer模型是典型的全局统计模型,其严重缺陷在于所采用的零均值时间相关模型和标准卡尔曼滤波算法不能完成对机动目标状态的正确估计1只有当目标做匀速直线运动时,动态误差的稳态值才为零,否则不为零;采用PF—Singer算法对机动目标进行跟踪。能够有效解决传统Singer模型存在的问题,提高其跟踪精度;通过仿真试验证实了该算法的有效性。     

基于EKF的机动目标跟踪算法的研究

假设一种机动目标运动:目标的速度大小不变,方向一直对准观测站.比较Singer模型和常速度(CV)模型,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对目标进行跟踪.仿真结果表明,在这种机动目标跟踪中,采用Singer模型比CV模型具有较快的收敛速度,而采用CV模型比Singer模型具有较高的跟踪精度.     

纯方位目标跟踪中的观测器机动优化研究

针对研究单站纯方位目标运动分析中定位与跟踪精度问题,因机动航路对定位精度有很大影响,所以在目标定位跟踪精度下限CRLB,提出用精度几何散布GDOP作为优化性能指标,采用数值寻优计算的方法,进行数值计算,分析了观测器航路对固定目标定位精度的影响效果,并且给出了匀速直线运动航路和恒提前角匀速运动航路对目标定位精度影响的仿真计算结果,表明航路对定位精度有很大影响,可以通过优化观测器航路来提高系统可观测程度和改善定位与跟踪算法的性能。     

基于混合采样的多模型机动目标跟踪算法

提出了一种新型的基于混合采样的多模型粒子滤波算法,该算法能够有效降低多模型粒子滤波器的采样粒子数. 文中证明了这种基于混合采样的粒子滤波算法是一种多模型粒子滤波算法. 该算法的计算复杂度与单模型粒子滤波算法相当. 仿真实验表明,与已有的多模型粒子滤波算法相比,算法的计算复杂度大幅降低.     

跟踪反舰导弹的机动频率自适应算法

为使建立的系统方程更适合强机动反舰导弹的真实运动状态,在分析"当前"统计模型及自适应滤波算法的基础上.通过由滤波残差的变化来检测目标机动与否的准则,设计了一种非线性的机动频率函数.实现机动频率自适应调整,优化了"当前"统计模型的系统参数,构建了机动频率自适应算法.在想定的初始条件下,结合反舰导弹的末段"蛇行机动",对建立的机动频率自适应算法进行Monte Carlo仿真实验,结果表明:该算法运行稳定,适应能力强,能有效提高"当前"统计模型的跟踪性能.