一种基于道路约束的变结构多模型跟踪算法

有效使用道路信息能显著提高地面运动目标跟踪性能。针对复杂道路网运动目标跟踪,给出了一种道路约束下的滤波和建模方法。首先描述了道路网的数学模型和道路约束条件下的过程噪声修正方法,根据道路约束最大后验概率估计准则给出了一种路段切换时状态和协方差修正公式;接着提出一种根据目标当前所处路段自适应滤波模型生成的变结构多模型(VSMM)方法,有效减小道路运动目标的模型动态误差,提高跟踪性能。仿真结果证明了该算法的优越性能。     

密集回波环境下地面机动目标跟踪的UKF-VSMM-PDA算法

对地面机动目标进行跟踪,除了利用量测信息外,利用地形特征等信息也可提高跟踪性能。但这些非正态信息却可能导致较高的非高斯概率密度,文中将机动和多回波同时考虑,并充分利用了地形特征等信息,提出了UKF—VSMM—PDA算法。对密集回波环境下地面机动目标进行跟踪,仿真结果证明了该算法的优越性能。     

模型组转换算法在工程应用中的改进研究

在变结构多模估计当中,有一种算法称之为模型组转换算法,其可以用于跟踪运动规律较为复杂的目标。该文对此算法的模型组建立规则进行了改进,并将此算法与恒加速模型结合起来进行机动目标跟踪。仿真结果表明,改进的模型组建立规则有效的避免了滤波的发散,对其应用于目标跟踪起到了积极的推进作用。     

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...     

改进的模型集自适应变结构多模型算法

针对传统固定结构的交互式多模型算法模型集无法覆盖目标的所有运动模型,提出一种改进的模型集自适应变结构多模型算法。该算法在量测信息的基础上,采用Kullback-Leiber规则对模型集中各模型与目标运动模型匹配程度进行判别,删减匹配程度较低的模型;同时,采用改进的期望模型算法得到一个新的匹配程度高的模型集,并对原模型集中的模型进行更新;最后再与容积卡尔曼滤波器相结合,实现非线性目标跟踪系统的变结构多模型算法。仿真结果表明:该算法在保证系统计算量没有明显增加的基础上有效地增加了算法的自适应性能和系统的鲁棒性能,更好地满足了工程应用中对算法自适应性和实时性的要求。     

基于最小模型组最优模型扩展的机动目标跟踪方法

针对变结构多模型算法中模型集自适应较复杂,且模型扩展受模型结构限制等问题,提出了一种最小模型组最优模型扩展的机动目标跟踪算法。该算法以最小模型组作为基础有效模型集,采用模型组切换方法进行模型组自适应;并根据Kullback-Leibler距离准则在连续的模型空间中对基础模型组进行最优模型扩展。因此,该算法具有模型集自适应简单、模型激活不受模型结构的限制等优点。多组实验仿真结果表明:该算法既可以对相同结构的模型进行激活,也可以对不同结构的模型进行激活;在没有明显增加计算量的同时,提高了目标的跟踪精度,具有较好的跟踪效果。     

一种变结构多模型机动目标跟踪算法的研究

该文针对在机动目标跟踪领域应用广泛的交互式多模型算法,是一种基于固定模型集合的算法,由此带来一个两难问题,既需要较多的模型保证跟踪精度,有会因为太多的模型而增加计算量。该文提出了一种基于序列似然比检测的变结构多模型算法,给出了一种模型集合自适应的解决方法。该方法提高了跟踪精度的同时也降低了计算量。随着反舰导弹的威胁日益增大,该文针对反舰导弹的机动特性,仿真验证了该算法的有效性。