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机动目标当前统计模型模糊自适应算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前统计模型常规算法跟踪机动目标的缺陷,提出了当前统计模型模糊自适应算法。该算法根据规范化的量测新息及其变化率并通过模糊推理实时选取机动频率,给出了加速度方差的新息幂函数调整方法,采用加速度估计值和预测值的偏差在线更新当前加速度均值。在此基础上,结合高斯隶属函数和强跟踪算法对其权值予以修正。当前统计模型模糊自适应算法不受机动频率人为给定和最大加速度极值设置的限制,适用于不同范围和程度的机动。利用当前统计模型模糊自适应算法对阶跃机动、圆周机动、Jerk机动3种典型机动场景进行了计算机仿真,并与当前统计模型常规跟踪算法和Jerk模型自适应算法进行了比较。仿真结果表明,该算法扩大了跟踪范围,具有较好的稳态特性和瞬态特性,其跟踪精度和收敛速度优于其他两种算法。 相似文献
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一种基于"当前"统计模型的改进目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了“当前”统计模型跟踪非机动及弱机动目标时精度较差的原因,提出了采用隶属函数调整加速度方差改进目标跟踪的算法。该算法根据目标当前的机动状况自动地调整方差。仿真表明,该算法能够有效地提高对非机动及弱机动目标的跟踪精度。 相似文献
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为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法(CAF)跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷,通过分析研究CAF算法,采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性,考虑风速和加速度估计均值的影响,对机动加速度与方差自适应关系修正,自适应补偿过程噪声协方差矩阵,提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够准确描述目标的各种机动情况,具有良好的跟踪性能和实际应用价值。 相似文献
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一种改进的机动目标“当前”统计模型的描述 总被引:7,自引:0,他引:7
讨论了机动目标加速度的“当前”统计模型问题。推导出基于修正瑞利分布的机动目标加速度的“当前”统计模型的适用范围。提出一种改进的机动目标加速度的“当前”统计模型描述。仿真结果表明,基于本文提出的机动目标加速度“当前”统计模型建立的机动目标自适应跟踪算法,其跟踪精度更佳。 相似文献
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针对“当前”统计模型算法中加速度极限值预先设定对算法造成的不利影响,提出了一种改进的机动目标跟踪算法,即位置偏差估计自适应算法.该算法利用位置预测估计与位置估计之间的偏差对噪声方差进行自适应调整,从而避免了加速度极限值的预先设定问题,提高了机动目标的跟踪性能.仿真结果也表明了该算法的良好跟踪性能. 相似文献
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初速或然误差是发射药的重要弹道性能指标,它的大小影响发射药内弹道性能的稳定性和再现性。为了分析身管对某发射药初速或然误差的影响,依据已经获得的该发射药初速或然误差的大量试验数据,利用数理统计方法对不同身管试验所得的结果分别进行了正态性检验、异常性检验和一致性检验。检验结果表明:试验数据呈正态分布、样本值均无异常值、样本总体方差相等而均值差有显著差异。得出了不同身管对发射药初速或然误差有显著影响的结论。可见,身管质量的一致性是影响发射药初速或然误差的因素之一。 相似文献
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闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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... 相似文献
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根据双机被动传感器接收到的空中目标俯仰角和方位角,利用非线性滤波算法即可估计出目标的位置和速度等运动参数。建立了双机协同对目标作纯方位跟踪的数学模型,在对EKF,UKF,PF几种代表性的非线性滤波算法进行理论分析、仿真比较的基础上,得出EKF更适合应用于双机协同纯方位目标跟踪的结论。采用EKF对四个场景进行Monte—Carlo仿真,结果表明:经过大约50S,距离误差曲线收敛于2.5km,速度误差曲线则逐渐收敛于零,该算法具有较好的稳定性和估计精度。对不同场景的仿真结果分析表明:双机分别作直线运动和蛇行机动的纯方位目标跟踪效果优于同时作直线运动,也优于同时作蛇行机动。 相似文献
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为解决载体在高动态下大幅度运动出现的滤波发散问题,提出强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking
uncented Kalman filter,STUKF)算法。分析组合导航模型和研究经典的无迹卡尔曼滤波(uncented Kalman filter,UKF)
算法,将强跟踪UKF 算法应用于SINS/GNSS 组合导航系统,并与经典UKF 算法和衰减记忆UKF 算法进行比较。
分析结果表明:该强跟踪UKF 算法性能较好,能明显缩短滤波时间,减小速度误差和位置误差,从而提高组合导航
的准确性和稳定性。 相似文献
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针对警戒相控阵雷达的目标跟踪时间资源优化配置问题,基于贝叶斯滤波算法提出一种 应用于警戒相控阵雷达的变数据率跟踪算法。传统Cohen算法受量测噪声起伏影响引起跟踪数据率抖动,在目标反向机动阶段易造成目标的失跟;新算法在非机动时段利用正态分布的2σ准则对目标是否机动进行判决,在机动时段目标加速度服从修正的瑞利分布;在数据率增加和降低阶段采用不同平滑系数能够快速响应目标机动且确保在反向阶段不失跟。通过两个机动实例进行仿真验证,结果表明:新算法能够有效地抑制目标反向机动时的失跟问题;与传统Cohen算法相比,新算法能够快速响应目标机动。 相似文献
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为提高追踪准确率, 提出一种针对模糊视频的轻量级视频跟踪算法。采用主流对抗生成网络模型
DeblurGAN V2 进行去模糊处理,交由基于改进SiameseRPN 目标跟踪算法进行目标跟踪。为实现轻量化,将目标跟
踪的特征网络替换为EfficientNet 网络,改进注意力机制为ECANet 以捕捉多通道信息,并在GoPro 数据集上进行测
试。测试结果表明:相比SiameseRPN 算法,该算法能实现更高的追踪准确率,帧率能达到实时性要求,具有一定
的借鉴意义。 相似文献