一种参数自适应变化的强机动目标跟踪算法

针对强机动目标跟踪模型难以准确匹配以及跟踪滤波器容易发散的问题,提出一种基于参数自适应变化的强机动目标跟踪算法。对"当前"统计Jerk(improved Jerk model based on current statistics,CS-Jerk)跟踪模型中的机动频率及加速度变化率的极大值进行自适应处理,同时将强跟踪滤波器(strong tracking filter, STF)中的单重时变渐消因子调整为自适应变化的多重时变渐消因子,从而实现对强机动目标更高精度的跟踪。仿真实验结果表明,该算法提高了对强机动目标的跟踪精度。     

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。     

利用径向速度观测值提高目标跟踪性能

提出了在三维空间中引入径向速度的非线性卡尔曼滤波算法．先将观测数据从三维极坐标转换成直角坐标,然后将径向速度和状态变量之间的非线性方程在预测值处利用泰勒级数展开,得到其一阶近似的线性方程,最后用标准卡尔曼滤波算法进行滤波．仿真结果表明,当引入径向速度时,相对于只有目标的位置观测来说其收敛速度加快,均方误差减小,提高了跟踪性能．     

一种杂波环境下机动目标跟踪算法

针对杂波环境下的机动目标跟踪问题,提出了一种利用多普勒量测的机动目标跟踪算法。该方法首先通过多普勒量测解目标径向速度模糊,然后在目标量测方程中增加了径向速度维,将量测方程中的径向速度函数进行泰勒级数展开略去高阶量转为线性函数,同时在点迹关联时增加了径向速度波门,滤除更多的杂波点,利用多普勒量测计算出的径向速度实时更新观测值中的径向速度。通过计算机仿真,该算法相比传统算法提高了目标位置精度、速度精度和收敛速度。同时还分析了多普勒量测误差对目标跟踪性能的影响,多普勒量测误差越小,目标跟踪性能越好。     

转换测量值卡尔曼滤波的激光目标跟踪

为了解决在实际的目标跟踪系统中测量方程与运动方程的非线性问题，在传统的卡尔曼滤波的基础上提出了转换测量值的卡尔曼滤波器，并以此为基础在三维空间对其进行了推导。最后结合激光器的特点把它应用于激光跟踪目标的仿真，与扩展卡尔曼滤波相比较，应用转换测量值卡尔曼滤波器进行仿真的精度要明显高于应用扩展卡尔曼滤波器所得到的结果。     

基于纯方位角测量的水下目标跟踪

在笛卡尔卡尔曼滤波器的基础上，提出了改进极坐标扩展卡尔曼滤波器，并且研究了应用于纯方位角测量的目标跟踪算法，对提出的算法进行了相应的仿真实验，仿真结果表明，改进极坐标扩展卡尔曼滤波器非常适合于目标的跟踪研究，具有很高的工程应用价值。     

一种用于机动目标跟踪的多模型最小二乘方案

本文提出了描述运动目标的时间原点滑动多项式数学模型，并在此模型基础上，推导出用于目标跟踪的简化最小二乘算法．为适用于机动目标跟踪，选取了一个跟踪检测信号，确定出一套多模型滤波与预报策略．本文论述的方案的突出优点是计算量比卡尔曼滤波小得多，有利于实时实现．蒙特卡罗仿真结果说明该方案是一种适用于机动目标跟踪的优选方案．     

一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法

提出了一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法。该方法首先在YCbCr颜色空间使用高斯模型构建目标颜色模型,根据该颜色模型在图像中进行目标检测,获取目标中心,然后利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中可能出现的位置,以该位置为中心建立搜索区域,在搜索区域内进行目标检测,计算目标中心位置,同时以该位置作为观测值,进行下一帧预测。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

一种车辆机动目标跟踪的多传感器信息融合估计算法

为了保证自动高速公路系统对车辆机动目标的实时、精确跟踪,提出了一种车辆机动目标状态的多传感器信息融合估计算法.建立了车辆运动状态的离散时间多模式非线性动态系统模型,利用当前时刻的各个传感器量测数据,结合交互式多模型和扩展卡尔曼滤波器得到各个局部状态估计值和滤波误差协方差阵,并采用动态加权信息融合准则获得更为精确的车辆融合航迹估计值.通过仿真验证表明这种多传感器信息融合估计算法能实时有效地提高车辆机动目标跟踪精度.     

单模型机动目标跟踪方法的仿真研究

分析研究了用CV模型、CA模型、Singer模型、"当前"统计模型对单机动目标进行跟踪.通过大量的计算机模拟仿真,比较了各模型在各种参数情况下的滤波性能,得出了一些有意义的结论.     

一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法

针对卡尔曼滤波跟踪强机动目标时性能下降的问题,提出了一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法.该算法在卡尔曼滤波算法的基础上,根据当前量测目标航向与前一目标航向之间的航向角度差,判断机动强弱并计算出加权函数值,然后用加权函数值根据量测数据依次修正机动目标加速度预测值和目标预测状态,最终改进目标的状态估计.仿真结果表明,目标强机动时该算法具有较高的跟踪精度.     

在混合坐标系下的机动目标跟踪滤波器

本文介绍了在球面－直角坐标系下跟踪机动目标的卡尔曼滤波算法．为克服观测噪声非白，本文引入了扩充向量，并应用旋转增益算法，对卡尔曼滤波的协方差阵及增益阵实现了解耦．通过仿真计算，对本文提出的算法与国外两种类似的算法在相同的机动和量测噪声特性情况下进行了比较，其结果显示了本算法的优越性．     

多传感器跟踪型数据滤波融合算法

在实际系统中，常用的数据融合方法是基于扩展的卡尔曼滤波法的融合算法，但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高，通过对滤波跟踪数据融合的研究，提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法，研究表明，在利用激光干涉仪进行目标跟踪时，这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法，但是，从仿真结果可以看出，两种融合算法的差别并不大，结果基本相同，因此，在非线性系统中，基于转换测量值卡尔曼滤波算法的分布融合算法可以重构集中式融合算法。     

螺旋机动目标建模与跟踪滤波器设计

建立了一种描述弹道导弹作圆锥形螺旋机动的三维耦合运动数学模型.根据目标进行圆锥形螺旋机动的两种运动模式,得出了两种模式下具有相同形式的描述目标运动的状态方程,此运动状态方程是线性的且只与目标机动频率相关.进而给出了该状态方程的离散化形式,以及通过坐标转换关系,设计此类螺旋机动目标的跟踪滤波器的方法.最后通过导弹拦截实例仿真,验证了本文所提出的方法具有良好的目标跟踪效果.     

仅有角测量的跟踪机动目标系统

仅有角测量跟踪技术在理论上和实际上受到了广泛的应用。由于以往的仅有角测量跟踪滤波器不能精确跟踪机动目标,本文提出了带有机动目标检测器的修正增益的推广卡尔曼滤波器。这种滤波器是以线性动态系统及非线性观测方程为前提而推导的。文中给出了仿真数据结果,并与准线性卡尔曼滤波器,改进型推广卡尔曼滤波器作了比较。     

基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法

针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法.新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合.通过在粒子状态采样过程中引入模型信息改善了交互式多模型和粒子滤波结合中导致的计算量膨胀问题,并利用广义概率数据关联算法实现回波的有效确认和回波信息的充分利用.给出了应用该方法的具体步骤,最后,理论分析和仿真实验证明该算法的有效性.     

目标跟踪的交互多模型方法

目的开发一个实用的目标跟踪方法,它对机动目标和非机动目标的跟踪精度都很高．方法首先建立新IMM跟踪模型,然后用计算机仿真的方法证实该模型的性能,并与已有的经常用于机动目标跟踪的“当前”加速度模型比较．结果仿真结果表明,IMM模型在目标运动的非机动段的跟踪精度比“当前”加速度模型高得多,而在机动段则有着与“当前”加速度模型相当的精度．结论在目标跟踪时,IMM模型比“当前”加速度模型有更高的综合精度,它将发展成为一种实用目标跟踪方法．     

基于IMM的光电经纬仪机动目标跟踪优化算法

提出一种简化交互多模型算法(IMM)与去偏转换测量卡尔曼滤波算法(CMKF-D)相结合的机动目标跟踪优化算法。该算法通过机动检测判别函数D(k)与门限T的关系,自适应调整CMKF-D的部分参数,解决了常规交互多模算法需要大量先验知识的问题,同时克服了扩展卡尔曼滤波(EKF)对非线性模型线性化所引入的误差。仿真实验验证了该算法的有效性。利用该算法可显著改善基于非线性测量方程下光电经纬仪对机动目标的跟踪性能,其位置跟踪误差小于1.5m,速度误差小于1.5 m/s,加速度误差小于0.7 m/s2。     

基于IMM的舰载雷达目标跟踪算法研究

首先研究了目标跟踪中的卡尔曼滤波算法和常用的机动目标跟踪模型,分析了各模型基于卡尔曼滤波算法的跟踪性能。然后,引入交互式多模型算法,使用多个不同的运动模型匹配目标不同的运动模式,且各模型之间存在交互。在MATLAB中模拟舰载雷达的目标运动航迹,采用交互式多模型算法,通过对经典交互式模型(即一个CV模型和一个CA模型)的实验仿真,验证了在目标跟踪系统中交互式多模型算法的有效性。