改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

在雷达信号处理领域,运动目标跟踪问题一直是研究的重点,涉及的非线性滤波问题是难点所在;以RaoBlackwellized粒子滤波(RBPF)算法为基础,针对其应用于雷达目标跟踪时产生的若干问题进行研究,为提高算法的收敛性能及滤波精度,对其中重采样算法进行改进,利用数字仿真对更改后的算法进行验证,经过表明更改后的RBPF算法在各个方面均有较大程度改善。     

一种新的混合优化粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法的精度不高,对噪声变化敏感的缺点,将一种新的混合智能优化算法引入粒子滤波。在粒子滤波中将人工鱼群算法全局搜索与微粒群算法的局部搜索相结合,融合最新的观测值,使粒子更准确地向高似然区域移动,既保证了全局收敛性,又保证了较快的收敛速度。实验表明该方法具有精度高,抗噪声干扰能力强并且鲁棒性高的特点。     

基于模糊控制交互式多模型粒子滤波的静电机动目标跟踪

针对交互式多模型粒子滤波算法（IMMPF）的精度不高,算法更新时间长,难以满足静电机动目标跟踪要求的问题,提出了一种新的基于模糊控制的交互式多模型粒子滤波算法（FIMMPF）。该算法先利用模糊控制方法实现实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵,使与目标当前运动状态最接近的运动模型在混合产生这一采样时刻的初始状态向量里占有更大的比重。同时,为了提高基本粒子滤波算法的精度,减小算法更新时间,再利用中心差分扩展卡尔曼滤波算法产生基本粒子滤波的建议分布函数,实现对目标运动状态的更新。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够以更高的定位精度,更小的计算量实现对静电机动目标的跟踪。     

目标跟踪中两种非线性滤波算法的对比研究

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度.由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度.为了获得更高的估计精度,介绍了两种新的非线性滤波算法,即unscented卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法.分析了UKF和PF算法的原理和算法实现,对两种算法的适应性进行了比较.通过目标跟踪仿真实验,表明粒子滤波算法估计精度比UKF算法高,但是计算量却相对较大.     

闪烁噪声环境下目标跟踪的UPF算法研究

介绍了一种改进的粒子滤波（PF）算法——无味粒子滤波算法（UPF）。该算法结合UKF（unscented Kalman filter）和PF算法,利用UKF对非线性系统的处理能力,用UKF得到粒子滤波的重要性采样密度函数,从而克服了PF没有考虑最新量测信息和UKF只能应用于噪声为高斯分布的不足。在给出的闪烁噪声统计模型基础上．将UPF、PF算法在雷达目标跟踪中进行了比较,仿真结果表明该方法可以取得比标准的粒子滤波更快的滤波收敛性和更高的滤波精度。     

雷达/红外复合制导跟踪与辐射控制研究

针对强对抗条件下导弹复合制导寻的问题,提出了一种雷达/红外序贯滤波跟踪并控制雷达间歇工作算法。该算法在跟踪中使用了基于交互多模型和不敏卡尔曼(IMM-UKF)的序贯滤波方法,并在滤波过程中利用状态估计协方差与测量误差方差进行比较控制雷达间歇工作。仿真结果表明,与采用数据压缩滤波的跟踪算法相比,该算法具有更高的跟踪精度,并且能在保证一定的跟踪精度的前提下合理的控制雷达辐射。     

基于混合卡尔曼滤波的磁偶极子目标跟踪

针对经典粒子滤波(PF)对磁偶极子跟踪高维模型估计时存在的"维数灾"问题,提出一种基于混合卡尔曼滤波(MKF)的方法进行求解。该方法通过导出磁偶极子跟踪的条件线性高斯模型,利用混合卡尔曼滤波算法,将状态变量分离为线性部分和非线性部分;利用卡尔曼滤波和粒子滤波进行耦合处理,克服了经典粒子滤波直接用于磁偶极子跟踪出现的精度不高和滤波发散问题。通过仿真实验将该方法与基于PF的磁偶极子目标跟踪方法进行了对比,结果表明算法精度较高,且性能稳定。     

基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD多目标跟踪算法

针对杂波环境下高斯混合粒子PHD面临的跟踪精度低、滤波发散等问题,提出基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD算法。该算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取二阶中心差分滤波方法来得到最优的重要性密度函数,充分利用了量测信息对采样粒子进行更新,使得粒子分布更加接近目标真实的后验分布,然后对PHD进行更新。仿真结果表明,该算法能在杂波环境下有效地跟踪多个目标,与高斯混合粒子PHD算法相比,状态估计更加接近真实值,大大提高了跟踪精度和系统稳定性。     

基于迭代积分粒子滤波的目标跟踪算法

针对粒子滤波在非线性目标跟踪中存在粒子退化的问题,提出一种迭代积分粒子滤波的目标跟踪算法。该算法从改进重要性函数的角度入手,在积分卡尔曼滤波的基础上,通过高斯牛顿迭代的方法进行量测更新,并对粒子集合中的粒子进行迭代积分卡尔曼滤波,使得构造的重要性函数更加贴近真实后验分布。仿真结果表明,与粒子滤波算法、积分粒子滤波算法相比,该算法在有效改善非线性目标跟踪中粒子退化的同时,提高了跟踪精度。     

未知杂波状态下基于箱粒子滤波的PHD算法

针对未知杂波环境中,传统的多目标概率假设密度(PHD)滤波器跟踪精度无法保证,所需粒子支撑集过大导致效率低下的问题,引入了区间分析技术,提出了未知杂波状态下基于箱粒子滤波的PHD算法。该算法首先完成对雷达目标和杂波的混合空间随机有限集模型的构建,然后基于箱粒子滤波技术,利用量测数据建立未知杂波模型,推导出目标状态更新方程,并用多目标箱粒子PHD滤波递推地估计目标状态。仿真实验表明,当杂波环境与先验模型不匹配时,相较于多目标粒子滤波算法,该算法在保证目标跟踪性能的同时,有效减少了算法的计算时间。     

非平稳非高斯测量噪声条件下改进差分粒子滤波算法研究

针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法. IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似然函数的对数最大化法求解高斯混合密度函数模型参数,并将该模型应用于粒子权值计算,避免了高斯密度函数近似估计噪声模型所易于导致的粒子退化问题;通过建立水下目标纯方位角跟踪系统模型,将IDDPF算法应用于闪烁测量噪声条件下水下目标纯方位角跟踪问题的求解。50次Monte Carlo对比仿真实验结果表明：在NSNGN条件下IDDPF算法具有跟踪响应快、估计精度高、鲁棒性较好等优点。     

基于粒子群优化极限学习机的雷达识别方法

针对相控阵雷达识别的问题,提出一种基于粒子群优化极限学习机(PSO-KELM)的识别方法.在核函数极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的基础上,引入粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO),求得核函数参数最优解,提高相控阵雷达识别准确率.通过构建雷达数据库,使用粒子群优化极限学习机的方法对不同噪声情况下的雷达数据进行识别,并与核函数极限学习机、核函数支持向量机(kernel support vector machine,KSVM)和半监督式迁移学习(semi-supervised and transfer learning,SSTL)的方法进行对比.仿真结果表明:在不同雷达种类和不同噪声情况下,该方法识别准确率均高于其他方法.     

适于无线传感网络目标追踪的一种改进无迹粒子滤波时延差估计算法

在无线传感网络（WSN)中运用基于粒子滤波的时延差估计方法进行目标追踪,其性能的关键是设计精确的粒子滤波器建议分布。为了解决追踪过程中粒子贫化问题,提出了一种基于改进无迹粒子滤波器的时延差估计算法。利用最小二乘法估计目标初始时刻位置,在卡尔曼滤波框架下运用高斯-牛顿迭代法则融合最新观测信息,并引入尺度调节衰减因子不断修正重要性密度函数,从而使建议分布更加逼近真实。将其与时延差定位方法结合,并在WSN环境下进行仿真实验。结果显示,改进的算法在整体粒子数有限的情况下追踪精度更高,收敛性较好,尤其适合环境噪声非高斯的复杂WSN目标追踪应用。     

基于径向基函数神经网络和无迹卡尔曼滤波的弹丸落点预报方法研究

为了能够在飞行数据不尽精确的情况下进行快速、准确的落点预报,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络和无迹卡尔曼滤波技术的弹丸落点预报方法。使用RBF神经网络逼近外弹道方程用以预报弹丸落点,并用改进型量子行为粒子群算法优化网络结构和权阈值,在此基础上对基于神经网络的初步预报数据进行滤波处理。最后进行预报仿真,在输入数据有噪声的情况下依然得到了较高的预报精度,从而证明该方法对预报弹丸落点是有效可行的,为弹丸的落点预报的实际应用提供了参考。     

基于MIMO雷达技术的导引头角闪烁抑制技术研究

角闪烁是重要的目标特征信号,它严重影响着雷达的探测精度,是造成导引头近距丢失目标的主要原因之一。因此就导引头角跟踪系统而言,必须对其加以抑制。针对导引头目标角闪烁问题,提出了一种利用MI-MO雷达技术抑制角闪烁的方法。仿真结果表明,该方法采用了空间分集思想,对抑制角闪烁是非常有效的。     

一种毫米波脉冲压缩雷达角跟踪新方法

舰船目标的雷达回波经脉冲压缩、MTD后形成RD图,一般使用回波信号的最大值点作为跟踪点,但舰船目标一般要跨越几个多普勒单元,选信号的最大点作为跟踪点不能完全使用RD图信息,而合理使用RD图信息才可减小目标的幅度起伏、角闪烁等的影响,为此本文研究了在RD图上区域加权跟踪点选择方法。实验说明:当目标有起伏或角闪烁时,本文方法优于最大值法。     

基于信息融合的分布式多舰无源定位算法

提出一种基于信息融合的分布式多舰无源定位算法,该算法通过属性关联和空间关联相结合的方法实现了多舰无源传感器的定位关联,并采用时变采样间隔的修正增益推广卡尔曼滤波器,用多条舰艇的舰载电子侦察设备对海上多个运动辐射源目标进行分布式纯方位跟踪融合。仿真结果表明：进行跟踪融合后的定位精度比单个舰艇的定位精度有了较大幅度的提高,受目前雷达侦察设备的测向精度比较低的限制,使得跟踪融合后不能达到很高的精度,但该精度可以满足海上导弹攻击的需求,导弹可以通过对一定范围内的目标进行搜捕达到精确打击的目的。该算法对海上慢速运动的舰艇辐射源进行纯方位跟踪有较好的稳定性和可满足要求的定位精度,能够满足工程应用的要求。     

交叉粒子群算法在空间飞行目标定位中的应用

针对现有目标定位求解算法推导复杂、工程实现困难的缺点,提出了一种基于交叉粒子群算法的空间飞行目标定位方法。通过建立飞行目标定位模型,引入遗传算法中的交叉因子改进标准粒子群算法,实现了空间连续飞行目标的定位。仿真结果表明利用交叉粒子群算法能有效地对空间飞行目标进行定位,定位精度达到0.5%。该方法可广泛应用于导弹、飞机等飞行目标定位领域。