舰船目标跟踪算法研究

针对海上舰船单目标机动的位置和速度跟踪问题,在极坐标系中建立数学模型,并对舰船目标的几种运动方式分别进行研究,提出机动辨识和实时跟踪的卡尔曼滤波算法。仿真结果标明,该算法对舰船在各种战术机动情况下都能实时跟踪,为攻击目标提供可靠信息。     

基于CS-Jerk模型的改进机动目标跟踪算法

文中通过对CS-Jerk模型中的参数以及卡尔曼滤波的分析,提出了一种改进的CS-Jerk模型目标跟踪算法。该算法根据量测新息及其变化率,通过模糊推理机制自适应的调整"当前"统计Jerk模型的机动频率,接着利用强跟踪滤波器对运动模型进行滤波来弥补卡尔曼滤波器的不足。仿真结果表明,提出的改进CS-Jerk模型目标跟踪算法显著提高了原CS-Jerk模型在不同机动模式下对高机动目标的跟踪精度,验证了算法的合理性和可行性。     

自适应舰船被动跟踪与尺度估计的实验研究

本文应用声强度矢量作为观测量,对舰船体积目标的三个特定部位进行观测.在舰船机动的情况下,应用自适应卡尔曼滤波对舰船进行了跟踪,并估计出舰船的尺度大小.计算机仿真表明了本文方法的有效性.     

方差模糊自适应卡尔曼滤波及其应用

卡尔曼滤波用于高机动目标跟踪随滤波时间的增大,滤波方差及增益对目标机动噪声的适应性差,滤波误差较大.文中研究了一种方差模糊自适应卡尔曼滤波技术,根据滤波新息幅值大小直接调解滤波方差,强化了滤波算法对目标机动噪声的适应能力.仿真结果表明,改进的算法稳定性高,精度得到明显改善,用于高机动目标跟踪拦截系统效果较好.     

自适应舰船被动跟踪与尺度估计的实际研究

本文应用声强度矢量作为观测量，对舰船体积目标的三个特定部位进行观测，在舰船机动的情况下，应用自适应卡尔曼滤波对舰船进行子跟踪，并估计出舰船的尺度大小，计算机仿真表明了本文方法的有效性。     

模糊自适应机动目标跟踪算法

提出了一种模糊自适应机动目标跟踪算法.该算法首先通过新息进行机动发生与否及强弱的判断,进而由模糊推理系统给出了过程噪声的自适应调整,并提出了通过测量获得测量噪声特性的方法,使得测量噪声方差能准确地反映测量仪器本身的性质和环境的影响.通过仿真实验验证了该算法在目标发生机动时,能自适应调整过程噪声,对机动目标有效地进行跟踪,相比传统的卡尔曼滤波具有更小的跟踪误差.     

基于卡尔曼滤波和DDQN算法的无人机机动目标跟踪

为使无人机能够自主、准确地预测目标状态,进而对敌方机动目标进行跟踪,基于卡尔曼滤波和深度强化学习DDQN算法提出了一种在线决策算法。通过构建无人机机动目标跟踪模型和马尔科夫决策过程框架,结合卡尔曼滤波对目标状态进行了准确预测和更新;然后整合无人机自身状态作为神经网络输入,利用DDQN算法进行针对性训练,实现了无人机对机动目标的自主跟踪控制。仿真实验证明,相较于经典DQN算法,基于DDQN算法训练后的无人机,在跟踪任务中能够对目标保持更长的有效跟踪时间、跟踪距离更近,并保持更稳定的飞行状态,最终实现对机动目标的高效跟踪。     

机动目标跟踪中自适应滤波算法的研究

文中对机动目标跟踪中的自适应滤波算法进行了研究,给出了一种适用于雷达导引头跟踪系统的修正的自适应卡尔曼滤波算法,通过全弹系统的数字仿真,对影响该算法滤波性能的各种因素进行了分析讨论.大量仿真结果表明该自适应滤波算法对于机动目标具有良好的跟踪性能和适应能力.     

机动频率自适应的机动目标模糊跟踪算法

分析了基于＂当前＂统计模型的跟踪算法中,机动频率对滤波算法的影响.提出一种模糊自适应跟踪算法,该算法根据量测新息及其变化率通过模糊推理机制调整＂当前＂统计模型中的机动频率,以适应不同的目标机动模式.针对直角坐标系下量测模型为非线性方程,采用转换坐标卡尔曼滤波对目标状态进行估计.仿真结果表明：该算法无论跟踪机动目标还是非机动目标,其精度都要优于常规的基于＂当前＂统计模型的跟踪算法.     

一种基于TDOA时差法声被动定位算法研究

文中用TDOA测量,提出了一种定位机动目标的最大似然-卡尔曼滤波算法.首先根据高斯牛顿法推导出最大似然估计实现对固定目标的静态定位,然后根据目标机动模型把得到的连续的固定目标位置估计作为卡尔曼滤波的观测输入实现对目标的精确定位.仿真结果表明这种算法有较好的定位跟踪效果.     

捷联成像导引头相关跟踪算法研究

捷联式成像导引头的光学探测基准随弹体姿态运动而动态变化,其目标图像的运动形式呈现复杂的非线性时变特性,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法难以有效地针对目标运动模型进行波门设置及视线估计。为此,本文首先建立了以目标机动在惯性成像坐标系内的投影为输入,弹体姿态信息作为时变参数的目标帧间运动模型,并在此基础上提出了一种新的相关跟踪算法。该算法通过应用中心差分卡尔曼滤波( CDKF)理论有效解决了成像跟踪中的波门设置问题,提高了目标位置的估值精度,同时提出一种改进的变尺寸模板更新策略,抑制了目标图像的形变和模板漂移对匹配精度的影响,进一岁提高了系统的跟踪的精度,并通过仿真验证了算法的良好跟踪性能。     

基于距离跟踪的矢量脱靶量测量方法

提出了一种基于纯距离跟踪的空间目标运动轨迹提取的矢量脱靶量参数估计新方法.该方法利用脉间频率步进体制的脱靶量测量系统获得较为精确的瞬时距离信息.通过建立目标运动模型,采用纯距离目标跟踪定位的有限差分扩展卡尔曼滤波算法,获得目标运动的精确轨迹.利用跟踪得到的空间位置点,时矢量脱靶量参数进行估计.仿真结果表明该方法可以得到满意的矢量脱靶量估计结果.     

固定指数加权模糊自适应EKF研究及其应用

为了改善扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在机动目标跟踪中的跟踪性能,文中研究了一种固定指数加权模糊自适应扩展卡尔曼滤波技术,通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度。应用模糊推理系统不断调整滤波协方差,对扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行在线自适应控制．最终实现最优估计。仿真结果表明,改进的算法稳定性高,精度得到明显改善．用于弱机动目标跟踪效果较好。     

基于改进 Mean Shift 的运动目标跟踪算法

为了提高传统 Mean Shift 算法在目标快速运动和被大面积遮挡两种情况下跟踪的效果,对 Mean Shift 跟踪算法进行了3点改进：采用 Kalman 滤波器预测运动目标轨迹,以提高算法对快速运动目标的鲁棒性;提出了一种融合Kalman 滤波器残差和 Bhattacharyya 系数的遮挡处理机制,以提高目标被大面积遮挡时的跟踪效果;提出了一种基于自适应更新因子的目标模型更新机制,以提高动态适应能力。对比实验结果表明,改进算法能有效提高在上述两种情况下的跟踪效果,并且在遮挡情况下具有较好的鲁棒性。     

基于角度观测关联对的NN-EKF红外/毫米波融合跟踪算法

针对双传感器杂波环境中单目标的跟踪问题,提出了一种红外/毫米波角度观测关联及基于观测对最近邻的双模融合跟踪算法。算法根据对真实目标的观测与对杂波的虚假观测联合分布模型的不同,筛选出当前时刻的嫌疑观测对,剔除掉大部分杂波;然后对各嫌疑观测对进行融合,从中选择距离预测位置最近的观测作为当前时刻的观测,并用EKF对目标进行跟踪。算法关联逻辑简明、运算量小,适合工程应用,可应用在中等杂波密度环境,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于混合扩展卡尔曼滤波的超空泡航行体变深运动控制研究

为解决测量和环境噪声导致的超空泡航行体在变深运动中的失稳问题,提出一种基于混合扩展卡尔曼滤波算法的控制方法。进行水洞实验获取超空泡航行体模型在控制过程中的测量和环境噪声,采用这些数据改进了超空泡航行体的纵向运动数学模型;基于混合扩展卡尔曼滤波算法改进了超空泡航行体变深运动控制器。仿真结果表明,混合扩展卡尔曼滤波算法能够有效地提高超空泡航行体变深运动的稳定性。     

闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种强跟踪粒子滤波(STUPF)算法.该算法将无迹卡尔曼滤波器(UKF)与强跟踪滤波器(STF)相结合作为粒子滤波提议分布,具有在线调节滤波增益阵,提高滤波器跟踪突变状态的能力.在给出闪烁噪声统计模型的基础上,将STUPF应用在几种典型目标运动模型跟踪系统中,并同UKF和...     

被动声探测系统机动当前模型的卡尔曼滤波跟踪算法研究

采用机动“当前”模型对被动声探测目标进行了建模，并提出了采用Kalman滤波算法作为目标跟踪的主要算法，给出了仿真算法的详细设计流程。从仿真分析可以看出，采用机动当前模型的Kalman滤波算法可以有效地满足声探测系统的跟踪要求。     

一种多模式融合的红外成像跟踪算法

综合运用灰度的相关跟踪、特征点的匹配跟踪和卡尔曼滤波等三种基本模式,采用变分辨率搜索算法,建立了跟踪置信度评估、模板自适应刷新、相似目标辨识、跟踪结果融合等准则。试验证明,该算法能够较好地实现复杂场景条件下的目标跟踪,提高了跟踪的稳定性和抗干扰性。     

基于无迹卡尔曼滤波的单站混合定位跟踪算法

针对移动台的单站跟踪问题,以"到达时间和与到达时间差(TSOA/TDOA)"新型混合定位技术作为基础,提出一种基于"到达时间和与到达时间差"混合被动单站定位模型的无迹卡尔曼滤波跟踪算法。该算法以观测到的有噪信息为基础,引入"到达时间和与到达时间差"观测模式,使用受随机加速影响的匀速运动状态作为跟踪算法的状态模型,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用在移动台的定位跟踪上,实现了对移动台的位移和速度的同步跟踪。仿真结果表明:无迹卡尔曼滤波算法应用移动台跟踪系统是有效的;与扩展卡尔曼滤波相比,其跟踪算法的滤波精度、稳定性更优。