基于无源时差定位系统的机动目标跟踪算法

将交互式多模型(IMM)算法应用到具有隐蔽性的无源时差定位系统中,找到了一种适合于无源时差定位系统跟踪机动飞行目标的混合模型即常速度(CV)模型与Singer模型组成的混合CV Singer模型。在各种现有算法中,基于该混合模型的交互多模型算法可获得较好的定位跟踪效果。另外,将该混合系统与CV CA模型组成的混合系统进行了比较,进一步证明了该混合模型的有效性。     

基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法.该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法.滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现.最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性.     

时变转移概率IMM-SRCKF机动目标跟踪算法

给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF算法。     

机动目标的模糊自适应跟踪算法

在当前统计模型的基础上，提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA)。该算法使用了模糊推理技术，使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整，提高了系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。蒙特卡罗仿真结果表明了该算法的有效性。     

跟踪机动目标的多模型算法进展

对多模型算法的发展过程进行了回顾和评述。分析了固定结构多模型算法的局限性。在变结构多模型算法的实现方法中 ,介绍了激活有向图方法、自适应网格方法和有向图切换方法。通过一个仿真实例比较了固定结构与变结构多模型算法的费效比     

机动目标跟踪的多模型多机动策略算法

在机动目标运动过程中引入机动决策的概念,建立了具有多个运动模式与多种机动决策的目标运动模型.并针对目标运动的多模式与多机动决策的特点,提出了一种多个运动模型与多种机动决策共同交互的机动目标跟踪算法.最后利用计算机仿真手段对所提出的交互式多模型多机动策略跟踪算法进行了验证,仿真结果显示此目标跟踪算法对于跟踪以多种机动策略实时机动的目标不仅是有效的,而且较之传统的交互多模型算法,跟踪性能更加优越.     

非全测状态下的机动目标跟踪

针对空空导弹制导过程中可能出现测量信息不全的情况,以机动目标的“当前”统计模型为基础,在螺旋机动目标模型下对机动目标进行了跟踪滤波。在深入研究了扩展卡尔曼滤波算法、衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法的基础上,利用改进的强跟踪滤波算法进行了非全测状态下的机动目标运动信息估计。仿真实验表明:改进的强跟踪滤波算法不仅能很好地完成速度和距离跟踪;如果加上多普勒速度测量,改进的强跟踪滤波算法还可跟踪上加速度。仿真结果表明了改进的强跟踪滤波算法的有效性。     

闪烁噪声机动目标跟踪的模型集交互跟踪算法

给出了一种量测噪声为闪烁噪声情况下的模型集交互机动目标跟踪算法。在雷达目标跟踪系统中由于目标位置的随机摆动,使得对其位置的量测伴随着闪烁噪声的出现,这种闪烁噪声会对目标跟踪的性能产生很大的影响。本文通过对闪烁噪声的QQplots-分析,利用高斯分布和拉普拉斯分布的合成对其进行建模,在机动目标跟踪中采用两个模型集来处理闪烁噪声的情况,并详细推导了模型集交互时机动目标跟踪算法。最后,通过Monte Carlo的仿真结果表明了该算法的有效性。     

强机动目标跟踪的两种MM算法设计与比较

现代舰艇反导中,及时、准确、有效地跟踪强机动的反舰导弹是反导武器系统中的一项关键技术.基于反舰导弹末端蛇行机动的运动特征,设计目标蛇行机动为直线运动模型和转弯运动模型的组合,并引入到构建的具有变结构的自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和固定结构的固定网格交互多模型(FGIMM)算法中,在给定的初始条件下,运用MATLAB进行Monte Carlo仿真实验,比较分析了AGIMM算法和FGMM算法的跟踪性能.结果表明:针对目标蛇行机动的强机动情况,所构建的AGIMM算法比FGIMM算法的估计精度高、位置和速度估计波动小,稳定性好,适应性强,具有一定的工程应用价值.     

空基外辐射源定位系统的观测站航迹优化

针对空基外辐射源定位(airborne passive coherent location, APCL)系统容易出现可观测性差、定位性能不稳定的问题,提出了观测站航迹优化算法以提高系统的定位跟踪性能。首先,建立APCL系统的二维运动学模型与量测方程,并选取系统可观测度和几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)作为优化指标,推导出航迹优化函数。然后,使用加权离散搜索优化算法控制观测站机动至最优观测位置,并以容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)为工具,对目标和外辐射源进行定位跟踪。仿真结果表明,观测站采用航迹优化算法能大幅提高系统定位的稳定性,显著减小跟踪估计误差。     

基于UT变换的机动辐射源单站被动跟踪IMM算法

针对机动辐射源的单站被动跟踪初始估计误差大,可观测性弱,并且可以得到观测量有限的问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度对机动辐射源进行跟踪的UKF-IMM算法。将其和传统推广卡尔曼滤波交互多模型(EKF-IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,UKF-IMM方法增强了EKF-IMM的滤波稳定性,提高了滤波收敛速度和跟踪精度。     

UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用

利用了一种用于非线性系统的,基于无迹变换的Kalman滤波算法的一个新的扩展方法—UKF,推导了应用于方位角预测和纯方位跟踪两个方面的UKF滤波算法,并给出了具体步骤。仿真说明了在目标跟踪领域,应用该方法比以往EKF类的方法在滤波精度上明显提高,并且在实际应用中,由于该算法实现简单、计算量小而增强了可用性。     

基于粒子滤波的机动目标跟踪改进算法

粒子滤波是指利用Monte Carlo仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。仿真结果表明,该算法对机动目标有更好的跟踪效果。     

未知转换概率矩阵下的机动目标跟踪算法

机动目标跟踪过程中的转换概率矩阵往往是未知的,系统状态也将呈现非线性、非高斯、不完全观测的特点。传统的方法如交互多模型、广义伪贝叶斯算法等解决该类型问题的效果并不理想。将准贝叶斯法则和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的未知转换概率矩阵条件下的机动目标跟踪算法(QB-APF)。仿真结果表明,该算法与其他方法相比具有更高的滤波精度和较好的数值稳定性。     

基于Sage-Husa算法的自适应平方根CKF目标跟踪方法

在目标跟踪中,噪声的统计特性未知可能会引起滤波精度下降甚至发散,针对该问题,提出了一种新的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。所提方法在常规Sage-Husa算法的基础上采用容积规则,推导出了一种适用于非线性系统的自适应噪声统计估计器。仿真结果显示,相对于标准的平方根容积卡尔曼,所提方法在噪声统计特性未知或时变的情况下滤波精度有显著提高。     

一种简化的交互多模式算法

通过对交互多模式(IMM)算法在机动目标跟踪中的分析,发现该算法在实现过程中滤波模式的确定和模式间转移概率的确定,要求具有一定的经验知识,对不能获得准确先验知识的研究带来了一定的困难。针对这种情况,研究了一种简化的IMM算法跟踪模型,该模型通过检测目标是否发生机动,自适应调整Kalman滤波(KF)的部分参数,从而实现不受IMM算法中有限模式集合限制的机动目标跟踪。通过仿真实验,证明了该算法在机动目标跟踪性能方面与IMM算法具有相似的效果,而在计算复杂度和对先验知识的要求方面有所降低