地心坐标系下基于UCUT-IMM的机动目标跟踪算法

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。     

集中式BLUE滤波器在组网雷达中的应用

为解决组网雷达对目标跟踪中的量测非线性问题,提出基于最佳线性无偏估计器(BLUE)准则的融合滤波方法。建立以融合中心为原点的组网雷达对目标定位的量测方程,推导出极坐标系与球坐标系下跟踪目标的BLUE滤波模型。理论分析表明,集中式BLUE滤波架构在估计单个雷达量测转换误差统计特性的同时,还估计出雷达间量测转换误差的统计特性。因此,跟踪精度和置信度较分布式BLUE滤波方法有显著提高,计算量较其他算法也有明显优势。不同场景下的仿真分析证明:该方法在不同状态噪声水平下的表现优异,是一种很有竞争力的跟踪算法。     

基于去相关无偏量测转换的机动目标跟踪

针对雷达非线性量测信息下的机动目标跟踪问题,提出了一种基于去相关无偏量测转换的跟踪算法。该算法以交互多模型算法为基础,利用多个并行的滤波模型覆盖目标可能的运动模式,其中各个子滤波器均采用去相关无偏量测转换方法解决系统量测与目标运动状态之间的非线性问题。该量测转换方法同时也克服了量测转换固有的缺陷。蒙特卡罗仿真结果表明,相对于传统的量测处理算法,采用基于去相关无偏量测转换的跟踪算法能获得更高的目标跟踪精度。     

视线坐标系带多普勒观测的雷达目标跟踪

雷达观测量与目标状态呈非线性关系,使目标跟踪成为非线性滤波问题,目标状态估计精度与跟踪滤波算法复杂度成了一对不可调和的矛盾。提出了在视线坐标系中建立观测方程,将笛卡尔坐标系中的目标运动方程转换到视线坐标系中,使得雷达观测量尤其是多普勒速度观测与目标状态呈线性关系,并推导得到了该坐标系下的卡尔曼滤波算法,比较了与标准卡尔曼滤波算法的不同。仿真结果表明,该算法不仅能改善跟踪滤波效果,还明显降低了算法复杂度,节省了运算时间。     

基于转换量测高斯化的三坐标雷达跟踪算法

最佳线性无偏估计（BLUE,Best Linear Unbiased Estimation）滤波用于雷达目标跟踪时,有计算量小,置信度高等优点.但是当互斜距测量误差较大时,BLUE滤波会产生非高斯转换量测,导致跟踪精度降低.为解决此问题,对其量测转换模型进行修正：通过引入方位预测,减小方位误差三角函数的非线性影响,得到准高斯分布的转换量测.分析视线坐标系下BLUE滤波的性能,推导引入方位预测的条件,给出改进算法工作流程.推导三坐标雷达下的滤波模型参数,提出转换量测高斯化水平的评估指标并仿真证明：改进算法的转换量测更逼近高斯分布,因此跟踪性能更好,而计算量只有轻微增加.本算法思想同样适用于其他非线性误差较大的场合,对解决类似问题有借鉴意义.     

压制干扰下基于联邦滤波的机动目标跟踪方法

针对远距离压制干扰下机动目标跟踪问题,分析了远距离大功率压制干扰对于雷达探测及测量精度的影响,引入新的量测模型模拟雷达在压制干扰下由于探测概率下降出现的目标暂消现象,并利用去相关无偏量测转换方法将球坐标下的量测转换到直角坐标系下.在此基础上,基于自适应联邦滤波的思想建立了雷达压制干扰下的机动目标跟踪算法.仿真结果表明,...     

一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法

在雷达目标跟踪中,系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法实现有效目标跟踪,通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题,提出了一种基于预测值的量测转换方法,并将其与卡尔曼滤波算法相结合,获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法。仿真结果表明,与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比,该算法能在不提高运算量的情况下有效改善目标跟踪效果,跟踪精度提升约20%。     

可处理多普勒量测的最佳线性无偏估计算法

基于目标位置量测的一些量测转换方法已被广泛使用在目标跟踪应用中,使得卡尔曼滤波器得以在直角坐标系中应用。但是,这些量测转换方法有一些会导致估计性能恶化的根本缺陷。事实上,除了位置量测外,理论计算和实践已经证明,包含目标速度信息的多普勒量测具有有效提高目标状态估计精度的潜力。该文在直角坐标系下提出一种可使用转换多普勒量测(即距离量测与多普勒量测的乘积)的滤波器。从理论上讲,它是在最佳线性无偏估计准则下的最优线性无偏滤波器,并且避免了量测转换方法的根本缺陷。通过将近似处理后的新型最优线性滤波器与目前4种流行的方法进行仿真比较,验证了所提出的滤波器的优越性。     

一种改进的机载多普勒雷达目标跟踪算法

针对传统的基于多普勒雷达量测转换的目标跟踪算法只适用于静止雷达的问题,将该算法推广至机载多普勒雷达。在每个递推周期里,首先将机载导航数据转换到东北天坐标系中;然后,将距离量测转换成东北天系下的位置伪量测,由此完成对目标的位置滤波;最后,联合目标位置滤波值及多普勒量测对目标进行运动状态滤波,由此得到目标的位置最终估计值。仿真实验结果表明,改进后算法的跟踪精度优于传统的多普勒雷达目标跟踪算法。     

目标跟踪的转换量测卡尔曼滤波算法性能分析

各种转换量测算法均是基于不同假设条件下对最优解的近似,不同的应用环境可能造成算法完全迥异的性能表现,因此有必要对各种不同的转换量测算法进行统一的分析和比较。文中讨论分析了几种典型的转换量测算法,并通过仿真分析比较了它们在不同环境下的跟踪性能,可信性和运算复杂度。最佳线性无偏估计算法的平均归一化估计误差平方约等于1,是最小均方误差意义下的理论最优估计,其跟踪性能最优。