仅有角度观测信息情况下目标机动自适应跟踪算法研究

针对光电目标跟踪问题中纯角度跟踪的特点,提出了纯角度目标的机动自适应跟踪算法.该算法采用机动目标“当前”统计模型描述目标的运动特性,根据强跟踪滤波器的思想通过实时检测滤波器的残差信息确定目标的机动变化情况,进而调整“当前”统计模型中表征目标机动特性的参数(机动频率和随机加速度分布的极值),使得运动模型更加符合目标的机动...     

机动目标的卡尔曼滤波

本文提出一个对于水下机动目标的跟踪滤波器。我们采用两状态模型与可变记忆滤波方法来适应目标的机动运动。采用增益的指数近似和混合坐标系达到预测和滤波的较好效果。此滤波器可以处理远处慢机动目标，也可处理近处快机动目标，可以处理间断性机动，也可处理连续性的机动。所用各种技术具有通用性，因而可推广到其他场合。     

水下运动目标的测速技术研究

水下运动目标的航速是目标水下航行的重要技术参数之一.众所周知,水下目标的水下航速是矢量,即在有流速存在的海域中航行的水下目标,只要航向不完全与流向保持一致,水下目标水下速度就可分解成纵向和横向速度.本文介绍的研究内容解决了水下运动目标的纵、横速度的精确测试技术,最终能够实现对不同类型的水下运动目标使用的计程仪进行标校和检测.     

杂波环境下机动目标跟踪算法研究

杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点，其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合，提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法（MMAPF）。仿真结果表明，该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比，在相同的情况下，具有更高的滤波精度和较好总体性能。     

水下目标应答技术的研究

本文提出了一种利用大动态范围脉冲幅度自动增益控制技术和数字波形存储技术，实现水下目标信号存储和目标回波波形模拟的方法。利用该方法设计的声呐目标应答器，经多次湖试和海试验证，技术方案可行，并取得了满意的波形模拟效果。文中主要介绍了目标信号存储与回波波形模拟的基本原理、海试结果及性能分析等。     

基于DS-VSMM的声网络低空机动目标跟踪

针对低空机动目标的声网络无源跟踪问题,提出一种基于有向图切换的变结构多模型算法.首先,将多个声传感器组网并对其时延的方位角数据进行配准,改善无源声探测网络的融合性能.其次,通过变结构多模型对目标状态进行估计,并利用有向图切换方法对新激活的模型分配权重,跟踪结果为多个模型估计结果的融合输出.通过与交互式多模型算法的仿真比...     

规避目标的纯方位被动跟踪

构造了基于笛卡耳曼滤波器的改进极坐标扩展卡尔曼跟踪滤波器。提出了应用于方位角测量的规避目标的跟踪算法，对提出的算法进行了相应的仿真实验。仿真结果表明，该算法非常适合于规避目标的纯方位跟踪，具有很好的工程应用前景。     

一种多目标自动跟踪的逻辑关联方法

目标跟踪是被动声纳系统的主要功能之一,跟踪器为目标运动分析和目标识别等后置处理提供输入数据。声纳操作员利用人脑独特的认知模式、先验知识和视觉的迹迹相关效应,能够很好地在声纳显示方位历程图上发现目标并录取跟踪。但实际应用中由于低信噪比、航迹交叉和转向等复杂多目标情形,声纳系统实现多目标自动跟踪十分困难。给出一种多目标自动跟踪的逻辑关联方法,利用被动声纳宽带波束输出数据,通过点迹与航迹关联、航迹评价管理和交叉处理等过程,可以较好实现多目标自动跟踪。试验数据的处理结果验证了所提方法的有效性,能够在声纳装备中得到工程应用。     

高速高机动目标多速率交互多模快速跟踪算法

高速高机动目标的被动定位跟踪在理论上和实践上均有较高的技术难度,传统的定位算法难以同时满足定位精度和实时性的要求.本文以交互式多模型算法(IMM)为框架,根据多速率跟踪(MRT)的思想,实现了模式空间与测量空间的多速率混合滤波,并给出了多速率常高通(CH)和常高高通(CH2)模型的统一表示形式.同时,引入自适应"当前"统计模型对高度机动的运动模型进行刻画,在此基础上,根据各模型假定的机动性,多模型综合选配了粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法,从而建立了高速高机动目标的多速率交互式多模型跟踪算法.实验结果表明,与传统的跟踪算法相比,本文算法定位精度高,误差小于4%斜距;运算复杂度低,具有高于25 Hz的速率更新目标状态的能力.     

基于座底式水声网络节点的跟踪测试技术研究

为了满足水下航行体的大范围水下定位跟踪测试要求,针对基于座底式水声网络节点的跟踪测试技术进行深入研究。设计了一种紧凑型水声网络节点,该节点采用卧式安装结构,可通过水声或光电信号进行回收控制,具有结构轻便、布放效率高、回收可靠等特点。利用该水声网络节点,串行布放在某水域组成座底式长基线跟踪测试系统,该系统具备定位跟踪、航行参数遥测等功能。针对其定位跟踪及航行参数遥测功能进行湖上跑船试验,试验结果证明,该系统定位跟踪精度高,航行参数遥测功能可靠,遥测误码率低,总体覆盖范围大,可广泛应用于水下航行体的定位跟踪、导航测试等,具有较高的工程实用价值。     

聚焦矩阵在水中宽带目标被动跟踪中的应用

针对水中机动宽带目标,对于设计好的均匀线列阵,采用空间重采样方法计算基阵的恒定束宽阵元权系数,进而利用该阵元权系数产生聚焦矩阵,通过聚焦矩阵将不同频带的子带信号映射到同一参考频率上,然后将所有频率成分的信号功率谱密度矩阵作平均,并结合MUSIC(Multiple Signal Classification)算法,估计出目标的方位信息,从而实现水中宽带目标的被动跟踪。采用该方法进行仿真试验分析,结果表明在小孔径基阵上可实现宽带单目标的稳定测向被动跟踪,且对多目标具有一定的角被动分辨效果。     

改进的Mean Shift算法在前视声呐运动目标跟踪中的应用

多波束前视声呐具有成像速度快、分辨率高的优点,是进行水下目标探测、跟踪和监控的重要设备。针对多波束前视声呐运动目标的跟踪问题,提出了一种改进的MeanShift算法。该算法利用经典的MeanShift算法实现目标的帧间定位,通过基于图像序列的背景消减法实现运动目标分割,根据分割后目标的位置和大小对Mean Shift跟踪框进行更新,并重新建立跟踪模型来迭代实现目标的准确定位和跟踪。实验结果表明,改进后的算法可实现目标跟踪框随目标大小和形状的更新,对目标的定位更加准确。因此,该算法具有应用于水下目标精确跟踪和定位的潜力。     

免疫粒子滤波在声呐图像目标跟踪中的应用

基于前视声呐图像序列,研究并实现了经免疫算法优化的粒子滤波水下目标跟踪。声呐图像分割成二值图后,提取目标的区域形状特征以构建观测模型,设计目标模板自适应更新方法;将免疫算法的克隆与变异思想引入到粒子滤波中以解决粒子退化问题。对两组水下运动物体的跟踪实验表明,即使目标存在一定形变与干扰,文中的免疫粒子滤波算法仍能以较高的精度跟踪到目标真实运动轨迹;相比于传统粒子滤波算法,稳定性也更强。     

声纳目标运动分析的实现方法

目标运动分析是声纳的一个重要问题。为了能够有效地估计目标运动状态,选择适当测度集合是第一步。开发出有力的估计算法是解决目标运动分析的另一个关键步骤。本文简练地回顾了声纳目标运动分析的实现方法。在本文中,目标运动分析被松散地分成两大类。一类是经典的目标跟踪方法的一部分,它把数据融合作为整个估计过程的不可分割的一部分;另一类在估计目标状态时并没有利用数据融合。     

被动定向浮标阵卡尔曼滤波目标跟踪研究

文章研究利用被动定向浮标阵定位跟踪水下机动目标的方法,基于卡尔曼滤波(Kalman Filter, KF)原理提出一种定位跟踪滤波器的具体实现方法。该方法能够整合多枚浮标现在及过去有误差的测量数据,提高定位精度,同时连续输出水下目标运动参数估计从而锁定目标运动轨迹。该方法实现的关键在于建立水下目标与浮标阵的数学迭代运算模型,包括状态空间的动态与观测过程。由于被动定向浮标阵目标跟踪是一个非线性估计问题,而卡尔曼滤波器是线性的,因此文章设计了近似的线性观测方程以利用卡尔曼滤波来解决这个问题。通过计算机仿真研究该滤波器的跟踪效果并与最小二乘法进行比较,估计精度明显高于最小二乘法。同时通过仿真验证该滤波器可以自适应跟踪目标的非稳态运动过程。该方法在工程实践上具有一定应用前景与指导意义。     

基于目标特征的数据压缩预处理方法

随着水下自动监测技术的不断发展,对于数据的实时传输效率和测量精度的要求也越来越高,而高质量无损数据压缩传输技术还存在严重不足。文章利用在广西西江航道上建立的侧扫声呐船舶吃水自动监测系统,提出了一种基于目标特征的数据压缩预处理方法。该方法根据散货船的船体结构和声图成像特点,在进行数据压缩前分别在时间和空间两个维度上实现对目标信号的识别和提取,完成对无关冗余数据的剔除。该预处理方法不仅可以大幅提高数据压缩的压缩比,提高传输效率,节省存储空间,还可以保证用于测量计算的目标关键特征信息不丢失,为进一步突破无损数据压缩的压缩比限制提供新思路。     

修正时延扩展卡尔曼滤波MIMO声纳目标跟踪方法研究

分布式多输入多输k~（Multiple．InputMultiple—Output,MIMO）声纳是一种通过MIMO技术规划时空信道来提高声纳探测性能的新型主动探测声纳体制。由于分布式MIMO声纳节点分布间隔大,水中声速较小,由各发射节点同步发射的测距信号将经过不同的时延到达目标,因此各接收节点测得的距离值分别对应于目标不同时刻的状态。常规的定位方法并没有考虑传播时延对测量值的影响,因而定位精度受到限制。提出了一种修正时延的扩展卡尔曼滤波方法（ModifiedExtendedKalmanFilter,MEKF）对分布式MIMO声纳系统中的移动目标进行跟踪。仿真结果表明,与常规的目标定位跟踪方法相比,该方法有定位精度高、收敛速度快、跟踪性能稳定的特点。