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%。     

多雷达/声呐场景下的去相关无偏量测转换模型

多雷达/声呐跟踪场景中,笛卡尔坐标系由于测量转换过程中依赖相同的估计状态,不同雷达/声呐量测转换的误差常是相关的。文中充分考虑这一相关性,给出了两维及三维笛卡尔坐标系下的去相关无偏量测转换模型,及计算互相关性的解析形式,并采用相对的估计性能评估准则来验证所提算法的性能。仿真示例表明,考虑互相关后滤波性能明显优于经典无偏量测转换方法。     

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,...     

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。     

球坐标系下多普勒雷达目标跟踪滤波器

将仅仅考虑位置量测的三维去偏一致转换量测卡尔曼滤波算法进行推广,以解决包含多普勒量测且斜距和多普勒的量测误差相关的雷达目标跟踪问题。首先利用斜距和多普勒量测的乘积构造伪量测,以减小多普勒量测和目标运动状态之间的强非线性程度;然后利用嵌套条件方法得到了转换量测误差前两阶矩的一致性估计;最后根据转换量测是目标运动状态二次函数的特性,用二阶EKF最优地实现了非线性跟踪滤波。Monte-Carlo仿真结果表明采用新算法可以明显改善跟踪滤波器的性能。     

引入斜距和高程预测的BLUE跟踪方法

最佳线性无偏估计（BLUE:Best Linear Unbiased Estimation）算法用于目标跟踪时,受斜距、高程参量间的“共线”效应影响,对近程目标估计误差会增大甚至发散。针对此问题,在量测转换模型中引入斜距、高程预测,构建斜距、高程参量有偏估计,抑制“共线”效应。基于非线性参数误差最小准则推导斜距、高程估计的权值和偏置,建立基于非线性观测和状态预测融合估计的量测转换模型。基于该模型的BLUE算法能更精确的捕捉转换量测误差特性,以较小计算代价获得性能提升,数值仿真鲁棒性好,有很好应用前景。      

一种量测转换的移动外辐射源多站协同跟踪算法

针对移动外辐射源跟踪问题,提出一种融合到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)观测量的量测转换Kalman滤波(Converted Measurement Kalman Filter,CMKF)算法。首先,采用了一种考虑了传感器位置偏差影响的无源定位算法作为转换非线性的AOA与TDOA观测量至笛卡尔坐标系下观测量的方法,并证明了当AOA与TDOA的测量噪声以及传感器位置偏差都服从高斯分布且噪声强度不大时,该量测转换方法的位置转换误差能达到克拉美罗(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB)界;其次,在量测转换的基础上构建了关于移动外辐射源的线性状态空间模型,将非线性的目标跟踪问题转化为线性滤波问题,并最终使用标准Kalman滤波器实时跟踪移动外辐射源位置。仿真结果不仅验证了量测转换精度与理论分析结论吻合,还表明了所提CMKF算法的跟踪精度同时优于扩展Kalman滤波器、无迹滤波器以及粒子滤波器。     

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.     

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。     

基于量测预测联合估计的单站只测角跟踪

提出用于单站只测角系统的修正最佳线性无偏估计(BLUE)滤波器。针对BLUE 滤波器用于雷达目标跟踪时需要完备的非线性观测集合来构建转换量测及单站只测角系统只提供方位观测,无法直接应用普通BLUE滤波器跟踪目标的问题,构造了基于目标状态预测的预测斜距,并在分析预测斜距误差统计特性后,用斜距预测和方位观测组成转换量测,推导出可应用于单站只测角系统的BLUE滤波模型。所提改进算法在性能和运算量上有明显优势,有很好的应用潜力。     

基于交互多模算法在非线性测量方程下的机动目标跟踪

针对非线性测量下的机动目标跟踪问题，本文基于交互多模型算法（IMM），采用去偏转换测量卡尔曼滤波（CMKF－D）的方法，把在极坐标系下得到的测量值转换到直角坐标系中，用统计的方法求出转换测量值的误差均值和方差，将转换测量值去偏后再进行卡尔曼滤波，仿真结果表明，算法提高了基于非线性测量方程的机动目标跟踪性能。     

基于量测转换IMM的多普勒雷达机动目标跟踪

多普勒雷达目标跟踪中,如何有效解决系统量测与目标状态之间的非线性并实现机动目标跟踪,是亟待解决的问题.本文提出一种基于量测转换交互多模型（Interactive Multiple Model,IMM）的目标跟踪算法,其以IMM为框架,并结合静态融合滤波器处理多普勒量测的结构,解决多普勒雷达机动目标跟踪问题.仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法

针对雷达跟踪机动目标时,目标运动模型通常线性地建模在直角坐标系内,而量测数据由传感器获得的实际情况,提出了基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法.推导了该算法中相关的滤波估计、滤波误差协方差和数据关联概率,并且提出了跟踪门的确定方法.仿真结果表明了新算法的可行性和有效性.     

一种基于UKF的弹道导弹跟踪算法

文章提出了一种基于UKF的弹道导弹跟踪算法—Singer-UKF算法。传统的弹道导弹跟踪算法,利用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波,取Taylor展开的前两项,可能引入较大的线性化误差,导致跟踪精度不高。文章在分析弹道目标动力学特性的基础上对目标的运动模型采用基于J2校正的Singer模型来描述,并针对非线性的目标量测模型应用不敏卡尔曼滤波算法。将该算法与扩展卡尔曼滤波算法进行蒙特卡罗仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪效果更好。     

多目标环境中的认知雷达跟踪方法

研究了多目标环境中的认知雷达目标跟踪问题,提出了一种基于波形优化和快速粒子滤波的多目标跟踪方法。在量测模型中,基于采样的接收数据建立量测方程,以克服多目标跟踪中的数据关联问题;在状态模型中,与量测模型相匹配,联合估计目标运动状态（位置、速度）和散射系数。为实现多目标跟踪和提高跟踪性能,从联合收发自适应处理角度出发设计跟踪算法和发射波形:1）接收自适应。由于量测数据的维数以及跟踪模型的非线性程度较高,为实现对多目标的有效跟踪以及降低跟踪算法的运算复杂度,采用改进的粒子滤波方法对目标状态进行实时估计;2）发射自适应。考虑到信噪比与跟踪性能关系以及量测模型的特点,基于最优信噪比准则实现了对发射波形的优化。仿真结果表明文中所提出的跟踪方法能够有效的跟踪上目标,且所设计的自适应波形的跟踪性能优于传统固定波形。      

被动跟踪中模糊变结构交互多模型算法

在对机动目标进行被动跟踪时,为了提升跟踪效果,提出了一种基于最小二乘的模糊变结构交互多模型算法.首先,对于被动跟踪中状态与量测之间存在的非线性关系,算法采用最小二乘原理对角度量测进行预处理,降低非线性量测方程的线性化误差.然后,针对交互多模型算法中固定结构的模型集带来的局限性,算法引入模糊推理规则以进行模型集自适应,减...     

量测转换卡尔曼滤波在塔康导航中的应用

塔康导航系统是一种无线电测角测距系统,结合高程数据可以确定目标的三维位置。由于塔康导航的量测误差较大,导致其对目标位置的估计精度不高。为解决此问题,用基于量测转换的滤波跟踪技术实现非线性量测下的状态估计。针对塔康导航系统量测值的特点,首先在斜距值与高度所在平面内推导出量测转换的误差统计特性,并将其推广到三维空间,进而推导出塔康导航系统中的量测转换模型。基于所推导模型的卡尔曼滤波器用于塔康导航系统中的目标跟踪,取得良好的效果。与经典滤波算法的性能对比表明,由于严格基于量测值推导量测转换误差的统计特性,算法在滤波误差、置信度和计算量上优于其它算法,可在不同量测噪声水平下稳健滤波,有较好的全面性和鲁棒性。      

基于IMM—UKF的转弯机动目标跟踪

针对目标作转弯机动时产生运动模式的不确定性和运动模型的非线性问题,提出基于Unscented卡尔曼滤波器的交互多模型算法.该算法采用带有极坐标系速度的转弯模型和二维Singer模型作为模型集,将Unscented卡尔曼滤波取带传统的扩展卡尔曼滤波解决转弯模型的非线性,同时在模型交互时使用Unscented变换取代雅可比矩阵解决目标状态转换时的非线性.通过Monte-carlo仿真表明,与标准交互多模型方法相比,基于Unscented卡尔曼滤波器的跟踪算法具有很好的跟踪性能.     

航迹融合中的量测协方差统一转换方法

量测协方差广泛应用于多传感器航迹融合领域，研究量测协方差在不同坐标系之间的转换方法有着重要的意义。量测协方差的转换方法虽已有部分研究，但在融合中的使用存在转换流程和框架不明确而影响融合精度的问题。为此，开展了航迹融合中的量测协方差转换方法研究，分线性转换和非线性转换2种情况，为基于协方差加权的航迹融合处理提供了一套规范化协方差转换流程和统一的转换公式。以非线性的坐标转换为例，仿真实验验证了不同位置和不同量测精度下使用转换方法计算协方差，得到的相对误差始终保持在可接受的范围内。转换的协方差有利于提高航迹融合精度，体现了该方法的有效性，可广泛应用于分布式航迹融合。