通信受限时传感器管理方法研究

在通信受限的情况下,如何进行传感器的管理以满足多目标的跟踪需求,优化完成跟踪任务.针对这一问题,对通信受限这种情形进行了描述,提出了数据获取概率的概念;利用扩展卡尔曼滤波和序贯卡尔曼滤波推出了序贯扩展卡尔曼滤波算法;结合信息论传感器管理方法和协方差控制传感器管理方法的优缺点提出了一种新的传感器分配准则.对比仿真实验表明,这种新的传感器管理方法能对传感器进行良好的管理,减小通信受限所带来的干扰;相比传统的传感器管理方法,传感器分配更为合理.     

空中多运动平台多传感器目标跟踪

为提高空中多运动平台的协同探测能力,构建了一种多运动平台多传感器系统,提出了一种相应的目标跟踪方法.该方法将不同运动平台上的传感器对目标的观测转换到地心直角坐标系中进行融合跟踪,针对平台的运动和传感器的视域有限的特点,设计了序贯融合滤波算法.理论分析和仿真结果表明该方法既可以提高目标的跟踪精度,也可以扩大平台的感知范围,从而提升平台的探测能力.     

李世忠，王国宏，吴 巍，苏少涛

在强对抗条件下雷达/红外双模复合制导跟踪中,雷达采用间歇工作方式可以减少敌方导弹拦截概率和电子支援措施锁定概率。文中在导弹复合制导跟踪中提出了一种雷达间歇工作下的雷达与红外序贯滤波融合算法,该算法针对雷达、红外量测时间不一致的特点,采用顺序处理结构的多传感器集中式融合方法对目标进行跟踪,在跟踪中使用了基于交互多模型和扩展卡尔曼(IMM-EKF)的序贯滤波方法,利用滤波过程中的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。该算法可以自动适应雷达间歇工作,不需要在单/双传感器跟踪模式之间切换,最后通过仿真的方法分析了传感器数据率和雷达间歇工作对跟踪精度的影响。     

基于IMM-UKF的传感器管理算法

传感器管理是信息融合技术的重要研究方向,目标跟踪中传感器管理的主要目的是为了通过与目标环境相互作用,降低目标的不确定性信息,以便于对目标精确跟踪.文中提出了一种基于IMM-UKF的传感器管理算法.针对机动目标的模型多为非线性的情况,提出了把交互式算法与Unscented卡尔曼滤波相结合的交互式Unscented卡尔曼滤波算法(IMM-UKF),并结合信息增量用于传感器管理.     

一种改进的多普勒雷达跟踪算法

多普勒雷达能够获得目标位置量测的同时,还能获得多普勒量测,即目标径向速度.为解决多普勒雷达量测处理算法过程复杂、计算量大的问题,本文提出一种用不敏卡尔曼滤波处理多普勒量测的改进方法对多普勒雷达量测直接在混合坐标系下进行非线性滤波,实现过程简单,计算量小.仿真结果表明该算法能够达到序贯扩展卡尔曼滤波和序贯不敏卡尔曼滤波算法的状态估计精度,并且明显改善估计的一致性.     

多传感器融合多目标跟踪中的序贯航迹关联算法

对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联融合算法。为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,最小均方误差法用于实现航迹融合。序贯处理的航迹关联融合算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

基于光电跟踪系统的联合Kalman滤波器算法研究

传统光电跟踪系统中,采用单传感器方式进行目标跟踪存在跟踪不稳定及传感器切换时跟踪精度大幅度下降等问题.利用融合光电跟踪系统多个传感器信息可以提高系统性能的特点,研究了采用联合Kalman滤波器的融合算法.首先对各传感器获取的目标轨迹数据进行局部滤波,然后由全局滤波器对各局部滤波器的目标轨迹估计进行融合处理,得到目标状态估计的更新.实验仿真结果表明,该融合算法实现了目标的稳定跟踪,其跟踪精度高于传统单传感器跟踪模式,并且有效地解决了传感器失效造成的跟踪精度严重下降问题.     

基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法

为了提高运动目标的跟踪精度,提出一种基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法.首先通过传感器节点测量目标的状态值,并通过融合中心对信息进行融合,然后利用Cholesky分解技术变换成噪声独立的量化融合系统,并采用强跟踪滤波算法对目标状态进行估计,最后与其它目标跟踪算法进行对比实验.结果表明,本文算法不仅提高了目标跟踪的精度,而且具有更好的鲁棒性.     

双被动雷达交会跟踪的精度分析与跟踪算法

多平台的被动传感器交会(融合)跟踪系统的功能就是将呈网状分布的多被动传感器测量到的目标的角度量测信息进行融合,以得出目标的运动状态.本文基于无偏估计的Cramer-Rao 不等式,分析了运动平台上的双被动雷达交会跟踪目标时不同通信带宽情况下的估计精度问题,并且建立了对机动目标交会跟踪的扩展卡尔曼滤波(EKF)跟踪算法.     

带多普勒量测的序贯SCKF雷达目标跟踪算法

为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波( SCKF),提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波( SSCKF-D)雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间的相关性。基于SCKF算法,按照量测精确度的高低顺序对方位角、俯仰角、径向距离和伪量测序贯处理。 Monte Carlo仿真表明,与SCKF和带多普勒量测的均方根容积卡尔曼滤波( SCKF-D)算法相比,SSCKF-D算法跟踪精度更高,较后者提高20%以上,收敛速度更快,更适用于空间目标跟踪。     

多MEMS传感器姿态测量系统的研究

提出利用多个MEMS传感器组合定姿的方法,该方法利用加速度计的输出判断载体运动状态,采用EKF滤波算法对其状态进行估计,并在滤波算法中应用加速度计和磁强计组合计算所得的姿态信息作为对陀螺漂移的补偿,最后通过数据融合修正其姿态角。     

机载传感器时间间隔优化管理算法

提出了一种机载传感器目标探测时间间隔优化管理方法.该方法考虑目标状态估计精度,采用交互多模型滤波算法进行传感器量测信息滤波,进而实时计算传感器目标探测跟踪的信息矩阵.在此基础上,搜索计算传感器在一定探测目标精度下的探测最佳间隔时间,实现机载传感器探测资源的有效配置和管理.进行了该传感器时间间隔优化管理算法的仿真研究,结...     

基于EKF的MMW/IR空中机动目标融合跟踪仿真

针对毫米波雷达/红外传感器(MMW/IR)复合制导空中机动目标融合跟踪问题,分别在集中式、分布式结构基础之上研究了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的集中式、分布式融合算法,并提出了评估算法性能的指标.通过仿真,比较分析了两种融合方式下空中机动目标状态的估计误差,对所提出的算法的跟踪性能进行了验证,为MMW/IR复合制导空中...     

容积卡尔曼一致滤波

针对卡尔曼一致滤波的应用受限于被估计系统需 满足线性条件的问题,通过容积卡尔曼滤波(CKF)和一致性策 略的动态结合,提出一种容积卡尔曼一致滤波(CKCF)算法。算法采用分布式融合机制, 传感器节点采集可通信相邻 节点的信息,并作为自身节点的量测信息应用于CKF,获取局部状态估计 值。在此基础上,利用一 致性策略实现对整个量测系统中传感器节点局部估计值的优化,进而通过增强传感器节点估 计值一致性实现目标 状态估计精度的提升。相对于标准卡尔曼一致滤波,本文算法将一致性策略推广到非线性系 统估计领域。理论分析 与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。     

量测提升卡尔曼滤波

滤波器设计是系统辨识和状态估计的重要基础.卡尔曼滤波通过状态预测和量测更新的实现框架,在最小方差准则下实现对目标状态的最优估计,但在单传感器量测环境中其滤波精度易受量测噪声随机性的影响.本文提出一种基于量测提升策略的卡尔曼滤波算法实现框架,新方法依据当前时刻量测和量测噪声先验统计信息构建虚拟量测,并通过对虚拟量测采样以及融合提升系统量测信息可靠性,进而改善状态估计精度.同时,针对算法在工程应用中实时性、准确性以及鲁棒性等需求,设计了分布式加权融合和集中式一致性融合的两种实现结构.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性.     

基于声强的无线传感器网络目标跟踪方法研究

为有效解决无线传感器网络对具有声音特性移动目标的跟踪问题,该文利用声音随距离的能量衰减模,并结合声强特性,给出了基于动态组管理机制的目标跟踪方法。仿真实验结果表明无线传感器网络中基于声强特性的方法,能够有效实现对移动目标跟踪,结合Kalman滤波算法提高了实验结果的跟踪精度。     

基于UKF算法的双机协同无源跟踪

针对单机对目标被动定位跟踪不具有完全可观测性,建立了双机协同探测定位跟踪模型,利用双机探测到的目标方位角和俯仰角,结合非线性滤波算法估计出目标的位置和速度参数。为解决传统的非线性滤波误差比较大、容易发散的问题,引入无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。仿真实验表明,与扩展卡尔曼滤波相比较,UKF能更好地解决量测方程的非线性问题,滤波效果更好。     

常用非线性滤波方法比较研究

几乎所有的现实系统都是非线性的,因而非线性估计问题显得尤为重要.通过分析3种常用的非线性滤波器:扩展卡尔曼滤波器、Unscented卡尔曼滤波器以及粒子滤波器的原理,确定其适用性.用单变量非平稳模型及再入目标跟踪模型,通过Monte-Carlo仿真计算估计的均方误差及时耗,进而对上述3种滤波器滤波精度、一致性以及运算量进行比较.