无源定位对机动目标跟踪研究

通过分析飞行目标的空间运动关系,建立符合飞行目标运动特性的PVT三维跟踪模型。因为飞行目标无源跟踪的观测模型的高非线性,并且状态向量维数较高,文章把粒子滤波应用到飞行目标跟踪,并与卡尔曼滤波跟踪结果比较。仿真试验验证了PVT模型和PF滤波算法跟踪飞行目标的优越性。     

利用粒子滤波的单站无源跟踪研究

通过分析飞行目标的空间运动关系,建立符合飞行目标运动特性的 PVT 三维跟踪模型.因为飞行目标无源跟踪的观测模型的高非线性,并且状态向量维数较高,文章把粒子滤波应用到飞行目标跟踪,并与卡尔曼滤波跟踪结果比较.仿真试验验证了 PVT 模型和 PF 滤波算法跟踪飞行目标的优越性.     

改进的变维滤波实现运动目标姿态的跟踪

针对运动目标变维姿态滤波在姿态剧烈变化时滤波效果较差的问题,结合Jerk模型,提出一种改进的变维运动目标姿态滤波方法。该方法通过建立角加加速度滤波模型,结合变维姿态滤波中的角速度和角加速度模型,利用角度和角速度的新息残差,角加速度和角加加速度估计显著性检验的统计量,判定目标姿态的机动状态,调整跟踪模型,从而提高姿态跟踪精度。仿真表明,该方法在保持变维姿态滤波精度基础上,有效提高了姿态强机动情况下的跟踪精度。     

基于卡尔曼滤波的目标跟踪系统的建模与仿真

为了提高对高速飞行目标的跟踪精度,采用kalman滤波算法建立了飞行目标跟踪系统的滤波模型,将连续系统离散化后,结合奇异值分解理论获得了离散系统方程.通过对滤波稳定性进行分析可知,所建系统模型为完全能控和完全能观的,滤波系统稳定.仿真实验结果表明,经过卡尔曼滤波算法可以精确地获得高速飞行目标的位置、速度和加速度状态信息,从而能够更精确地对高速飞行目标进行跟踪.     

被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪

针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题,该文提出了一种基于多模Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于Rao-Blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题;采用多模Rao-Blackwellized粒子滤波对目标运动模型进行选择,扩展Kalman滤波对目标进行更新,有效降低了抽样粒子状态维数,节省了计算时间;最后,建立了被动传感器阵列的非线性观测模型。实验结果表明,提出方法可以有效地对目标模型进行选择,算法的跟踪性能及稳定性要好于交互多模型(IMM)方法。     

变维自适应交互式多模型跟踪算法

针对传统的交互式多模型(IMM)算法通常采用相同维数的模型进行滤波,存在较大的模型误差以及当前统计模型(CS)中的参数需要合理设定的问题,提出一种变维自适应交互式多模型(AIMM)跟踪算法。该算法首先利用维数变换,将不同维数的模型转换为统一的维数进行交互滤波,使之适用于一般的机动目标,减少模型跟踪误差;然后通过引入由残差信息定义的调整因子对CS模型中的参数自适应调整,提高模型与实际运动模式的匹配程度;最后将参数调整后的CS模型反馈到变维IMM算法中,来改善跟踪性能。仿真实验表明,与传统变维IMM算法相比,文中所提算法在有效跟踪机动目标的同时,提高了目标的跟踪精度。     

基于交互多模型的低空目标跟踪算法研究

研究了基于交互多模型(IMM)的低空目标跟踪问题。分析了低空目标的运动特征,给出了目标匀速(CV)直线、匀加速(CA)直线、曲线飞行航迹模型。在交互多模型(IMM)算法中,采用多种运动模型跟踪低空目标。在所研究的大机动模型情况下,通过多次数据处理优化参数后,统计分析结果表明,该算法滤波后数据误差明显降低,数据精度有较大的提高,能够稳定精确地跟踪低空目标。因此,该低空目标跟踪算法是有效的。     

卡尔曼粒子滤波中基于精确运动模型的局部区域估计

粒子滤波广泛应用于对精度和稳定性要求较高的目标跟踪,但其计算量大,并且计算复杂度随着状态量和粒子数目增长迅速增加。将目标跟踪转化为由粗到精的搜索过程,提出了一种基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波算法。该方法利用加速度的运动模型在真实目标位置的周围估计目标的散布范围,并在该范围内随机生成粒子,寻找精确的目标位置。文中引入加加速度模型主要是由于现有方法的状态量阶数不足,导致模型精确度较低,无法应对大机动目标的跟踪。因此,引入了高阶状态变量加加速度,并将其用于改进分层卡尔曼粒子滤波的运动模型。利用分层卡尔曼粒子滤波、粒子滤波以及提出的方法进行了跟踪试验,结果表明,基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波模型的跟踪方法能够提高线性运动的预测精度,实现复杂环境下精确稳定的跟踪。     

应用Kalman滤波提高雷达测量精度

在电扫描或机械扫描雷达中均可利用Kalman滤波方法进行跟踪。Kalman滤波形成的跟踪回路是对目标进行偏零跟踪,它与伺服跟踪回路并联工作。Kalman滤波的状态估计作为雷达测得的座标输出,同时还作为伺服系统复合控制信号,实现计算机辅助跟踪。 为了提高精度和解决模型设计与目标实际运动的差异而引起的问题,文中提出用均值和方差联合检测及直接修改增益矩阵的自适应方法,经实验性相控阵雷达飞行试验表明,这种方法比不用自适应的常系数跟踪系统具有更好的效果。     

非高斯噪声情况下多平台机动目标被动跟踪新方法

针对仅有角度测量信息条件下,被动传感器融合目标跟踪问题,提出了扩维UKF滤波算法;并对经典IMM进行改进提出变维IMM算法,利用不同维数模型之间的交互式融合解决对机动目标的跟踪问题;进一步考虑实际情况中往往存在的测量噪声为非高斯情况,引入自适应滤波方法。最终提出变维交互式多模型自适应抗差扩维无迹滤波方法（VDIMM-AAUKF）,成功实现了被动多传感器在高斯和非高斯噪声情况下对机动目标跟踪。仿真实验结果表明该算法跟踪精度高、稳定性好,具有较好的实际应用价值。     

强跟踪自适应滤波器实现机动目标的精确跟踪

机动目标状态估计中的一个主要问题是:目标运动的突变性导致状态噪声无法进行统计预测.传统的EKF将噪声看成是高斯白噪声有着本质上的不足,因而无法实现稳定的跟踪.引入Sage-Husa滤波算法对有色噪声进行在线的估计,一定程度上弥补了目标运动模型不够合理的缺憾.在此基础上,从系统容错设计基本原理出发,用归一化残差功率法实时地检测可能出现的数值发散现象,一旦检测到发散,印通过一种改进的强跟踪自适应滤波器进行抑制,有效地提升了滤波的健硕性,实现了稳定跟踪.最后,针对高机动目标的运动特性,仿真验证采用变维滤波模型,用EKF对目标的简单机动进行跟踪,只有目标运动突变时才采用本文提出的算法,以提升计算的实时性.仿真结果表明此算法对高机动目标的跟踪是有效的.     

纯角度量测序列的参数航迹滤波新方法

红外探测器只能测量运动目标的方位角和俯仰角,难以获取目标的距离信息,所测量的空中目标信息为不完全信息,无法在直角坐标系下有效对三维运动目标进行滤波与跟踪。针对这一问题,提出红外单站跟踪运动目标的参数航迹滤波方法。该方法利用传感器测量到的目标方位角和俯仰角信息,根据假设的目标运动模型,先对目标飞行方向进行估计,然后利用估计出的方向向量和角度量测序列计算出目标的两个航迹参数;最后综合解算得到目标到传感器的方向向量参数航迹计算公式,从而得到方位和仰角估计值。仿真结果表明,该模型对方位和仰角的估计值较稳定,误差较小,效果较优。     

应用于运动视频目标跟踪的改进粒子滤波模型技术研究

粒子滤波作为目标跟踪的主流技术,在人体运动视频分析中具有广阔的应用前景。为了进一步提高目标追踪的精度,提出一种基于改进粒子滤波模型的运动视频目标跟踪算法。采用HSV分布模型构建目标观测模型,结合粒子滤波器和退化权值检测运动目标是否出现在目标观测模型中。最后引入遗传算法对粒子滤波算法进行改进,以便消除粒子退化的现象。在体育运动员视频中进行测试验证,实验结果表明,提出的算法能够有效完成运动视频中的人体目标跟踪,与其他算法相比,提出算法的精度和运行效率更高。     

一种用于搜索雷达的交互多模型跟踪滤波算法

跟踪滤波算法是雷达数据处理的重要组成部分。受搜索雷达采样数据率的限制,当目标机动时,滤波器跟踪严重滞后、跟踪精度差。针对该问题,提出了基于α-β滤波和α-β-γ滤波的交互多模型跟踪滤波算法。将目标的运动状态映射到目标的运动模型,根据运动模型构造相应的滤波器,多个滤波器并行工作,实时计算每个滤波器的残差,根据滤波的残差和先验知识选择适应目标当前运动状态的滤波器输出目标预测信息。仿真结果表明,该算法在目标机动与非机动情况下均能有效跟踪目标,具有较好的适应性与滤波精度。     

基于SCT-IMM的临近空间高超声速目标跟踪模型

针对传统单模型跟踪方法不能有效跟踪临近空间高超声速目标飞行全过程的问题,提出了一种基于SCT-IMM的跟踪模型.在分析临近空间高超声速目标特性的基础上,建立了一种基于一阶时间相关模型的转弯模型(Singer Coordinate Turn,SCT),结合EKF滤波方法,采用CV、CA和SCT模型进行IMM滤波计算.仿真结果表明,新模型计算量略大于单模型,但新模型能够适用于跟踪临近空间高超声速目标的所有飞行阶段,且位置均方根误差和速度均方根误差都小于单模型,具有一定工程实践意义.     

基于多模粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪

检测前跟踪技术是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法。该文针对目标作复杂运动的情况,提出了机动弱目标检测前跟踪的多模粒子滤波算法。该算法在目标状态矢量中增加了表示目标存在与否以及目标运动模型的变量,采用粒子滤波实现了包含两个离散变量的混合滤波过程。仿真试验表明,该算法在经典跟踪方法难以发挥作用的低信噪比条件下,能够有效实现机动目标的检测与跟踪。     

基于高斯和均方根容积卡尔曼滤波的姿态角辅助目标跟踪算法

根据目标2维运动速度与姿态角的关系,该文提出一种姿态角辅助目标跟踪算法。在目标运动学基础上建立状态向量中包含姿态角的跟踪模型,实现姿态角对目标跟踪的辅助;针对基于模板匹配姿态角量测的噪声为非高斯情况,将均方根容积卡尔曼滤波引入到高斯和滤波框架下,提出新的高斯和均方根容积卡尔曼滤波算法,提高非线性非高斯处理能力,同时结合目标运动中姿态角的变化规律,建立姿态角分量不同的跟踪模型,通过模型切换实现机动姿态角的滤波。算法对姿态角量测进行滤波,同时实现了姿态角信息与位置信息的有效融合。仿真结果验证了该算法的有效性和正确性。     

扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用研究

扩展卡尔曼滤波在非平稳矢量信号和噪声环境下具有广泛的应用,针对机动目标运动模型的特点,采用基于扩展卡尔曼滤波的算法对运动目标进行跟踪处理,该算法首先建立了运动目标的状态模型和观测模型,然后对观测数据进行滤波和误差估计处理,最后通过计算机的蒙特卡洛仿真得到了滤波轨迹和运动目标的距离和角度误差,仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波算法具有很好的目标跟踪性能.     

目标数据融合方法

对多探测器探测得到的多目标航迹数据进行数据融合处理，以获得统一、真实可靠、高精度的飞行目标航迹参数。本数据融合算法采用改进运动模型的基于多站联测异步数据序贯Kalman滤波的最近邻跟踪算法，以便得到高精度的处理结果。     

基于改进交互式多模型算法的ADS-B航迹滤波方法研究

针对广播式自动相关监视(ADS-B)航迹跟踪精度低以及目标跟踪模型与目标运动模型匹配效率低的问题,结合自适应算法对经典交互多模型(IMM)算法的运动模型集进行改进。将经典交互模型(IMM)运动模型集中的匀加速运动(CA)模型,改进为"当前"统计模型(CS)和修正转弯(MCT)模型。利用改进的模型集对目标当前位置、速度和加速度进行滤波估计。并对模型转移概率进行修正,提高IMM算法的自适应能力,实现快速目标跟踪。利用模拟航迹数据及实际设备接收的实测数据对算法进行验证。结果表明:运动模型集改进后的IMM算法滤波结果优于经典IMM算法,跟踪结果稳定,改进的算法可适应复杂的目标航迹实时跟踪。