基于模糊交互式多模型算法跟踪临近空间目标

由于临近空间高超声速飞行器采用非弹道式机动飞行方式,飞行速度、高度、加速度不断变化,目标机动具有长周期机动特点,而且临近空间目标飞行速度快,具有较高的升阻比,且在大气层内长时间飞行,其运动轨迹往往呈现出"跳跃"特征,给地面防御系统对其定位和跟踪带来了巨大的困难,传统的滤波算法无法给出精确的目标状态估计,跟踪性能变差。为了更好满足非机动式弹道滤波的需要,通过模糊逻辑算法与交互式多模型算法相结合,形成模糊交互式多模型算法,实现对临近空间目标飞行器跟踪,并保证了定位跟踪精度在允许范围之内。Matlab仿真结果验证了算法的有效性。     

基于双站红外跟踪临近空间目标研究

临近空间目标飞行器的高速、高机动特性给地面防御系统对其定位和跟踪带来了巨大的困难,传统的滤波算法无法给出精确的目标状态估计,跟踪性能变差。为了更好地满足机动式弹道滤波的需要,通过双站红外跟踪方法与卡尔曼滤波算法相结合,实现对临近空间目标飞行器跟踪,并保证了定位跟踪精度在允许范围之内,Matlab仿真结果验证了算法的有效性。     

临近空间高超声速目标跟踪IMMCPF算法

临近空间高超声速目标具有机动特性强、轨迹变化快、强非线性等特点,在目标跟踪的过程中,易出现跟踪精度降低、滤波发散的问题。针对该问题,提出了一种交互式多模型容积粒子滤波算法。使用交互式多模型算法来对临近空间高超声速目标进行跟踪,使用容积粒子滤波算法对目标进行滤波预测。仿真结果表明,该算法跟踪性能优于交互式多模型卡尔曼滤波算法和交互式多模型粒子滤波算法,对临近空间高超声速目标有更好的跟踪效果。     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。     

临近空间目标跟踪与预报技术研究

目前临近空间高超声速飞行器发展迅速,临近空间目标跟踪与预报已引起广泛关注。论述了临近空间高超声速飞行器跟踪与预报技术,包括临近空间高超声速机动目标模型、多模型滤波器设计方法、临近空间高超声速机动目标轨迹预报方法等,并提出现有方法存在的主要问题及后续主要研究方向。     

对机动目标的滤波和预测研究(上)

因反超音速导弹和末端机动导弹的需求,必需解决对机动目标的跟踪滤波和预测问题.根据对机动目标运动特性和噪声特性的分析,指出不能用处理平稳随机过程的最佳滤波方法来处理非平稳随机过程的滤波问题.利用自动控制理论、自适应控制方法和误差相消技术,构建了对付机动目标的滤波器,并给合常用的几条航路和一条完整的末端机动导弹航路,进行了...     

基于修正转弯模型的交互多模型跟踪算法

临近空间高超声速飞行器具有极快的飞行速度和独特的机动模式,传统单模型跟踪方法不能对此类目标进行有效跟踪。提出了基于修正转弯模型的交互多模型跟踪算法,该算法修正了转弯模型,利用当前统计模型思想对目标角速度进行实时估计。首先分析了临近空间高超声速目标的特性,然后根据目标运动方程,对目标角速度进行实时估计,最后通过交互多模型实现对临近空间高超声速目标的跟踪。蒙特卡罗仿真结果表明,IMM跟踪算法能够有效跟踪临近空间高超声速目标,且跟踪的精确度、稳定性等明显优于单模型。     

对机动目标的滤波和预测(下)

因反超音速导弹和末端机动导弹的需求,必需解决对机动目标的跟踪滤波和预测问题.根据对机动目标运动特性和噪声特性的分析,指出不能用处理平稳随机过程的最佳滤波方法来处理非平稳随机过程的滤波问题.利用自动控制理论、自适应控制方法和误差相消技术,构建了对付机动目标的滤波器,并给合常用的几条航路和一条完整的末端机动导弹航路,进行了模拟仿真计算,获得了较好的结果.最后,还给出了能补偿系统偏差的预测方法.     

基于分治采样粒子滤波的三维跟踪算法

粒子滤波在处理三维机动目标跟踪问题时,粒子点难以均匀覆盖目标状态空间,较低的样本多样性和算法冗余直接影响跟踪性能。针对该问题提出一种基于分治采样粒子滤波的跟踪算法,算法通过划分独立的状态子空间,使随机样本在各子空间内单独抽样,对目标机动实现降维处理,提高跟踪性能。仿真实验表明,相对于标准粒子滤波,该算法有效提高了样本多样性,具有更好的跟踪性能,对复杂机动状况适应性更强。     

临近空间目标交互式多模型跟踪定位算法研究

针对临近空间目标,进行了深入研究,根据临近空间目标状态方程的特点,分析了目标跟踪中常用的卡尔曼滤波和粒子滤波算法的优缺点,并将这2种滤波与交互式多模型算法相结合,提出了交互式多模型-卡尔曼滤波算法和交互式多模型-粒子滤波算法,并通过CV,CA和CT 3种动力学模型进行仿真分析。仿真结果表明,采用这2种算法能够满足跟踪临近空间目标的要求,具有一定的工程实用价值。     

临近空间高超声速目标跟踪技术研究

由于临近空间高超声速目标具有高速度、高机动的特点,对此类目标的跟踪是一个研究热点问题。提出了一种基于容积卡尔曼滤波的临近空间目标跟踪方法,首先分析临近空间高超声速目标的运动特性,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。然后通过三站测得时差信息,实现了对临近空间目标的跟踪。最后,对提出的算法与扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波进行了综合性能对比分析,并通过仿真结果验证了该算法的实时性有效性。     

改进的强跟踪容积卡尔曼滤波的机动目标跟踪

机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。     

改进的强跟踪容积卡尔曼滤波的机动目标跟踪北大核心

机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。     

杂波环境下机动目标跟踪算法研究

杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。     

基于迭代卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法研究

粒子滤波在基于图像序列的目标跟踪中获得了广泛应用．针对其计算量较大的问题,提出一种迭代卡尔曼粒子滤波算法,将非线性跟踪问题分解为线性子结构的全局状态空间模型和非线性子结构的局部状态空间模型,利用粒子滤波在卡尔曼滤波估计值的局部范围内搜索目标,逼近真实目标状态．将实验结果与粒子滤波进行比较,结果表明,迭代卡尔曼粒子滤波减少了粒子数,降低了计算量,能够对高机动目标进行实时稳定的跟踪．     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

自适应采样数粒子滤波算法

基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法,在定义综合性能风险函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式,使得在跟踪过程中,可以根据目标的机动情况在线调节粒子数,以使跟踪性能达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验,结果表明,自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法,跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.7倍。     

临空高速目标模糊机动检测的IMM-EKPF算法

针对临空高速目标运动状态多变,跟踪困难的问题,将扩展卡尔曼粒子滤波与交互多模算法相结合,提出IMM-EKPF算法,该算法不需要计算雅可比矩阵,能有效求解非线性非高斯环境的机动目标跟踪问题。在此基础上,有效结合模糊机动检测,可以在目标机动和非机动之间转换跟踪算法,以提高跟踪精度,减少计算量。仿真验证该方法在临空高速目标运动状态多变的情况下跟踪效果较好。     

基于粒子滤波的目标跟踪抗野值算法

运用粒子滤波对目标位置进行跟踪时,测量数据的异常突变点、目标的机动转弯、粒子数量的制约和重要性密度函数的优劣都会导致估计误差较大的野值出现,这将严重影响雷达对目标的跟踪精度。现有的野值剔除方法在目标发生机动时,都存在误剔率较高的问题。针对这个问题,采用莱特准则与机动门限准则相结合的方法,提出了不确定观测点的概念,设计了一种适用于机动目标的抗野值粒子滤波算法。仿真结果表明,该方法能较好地检测和更新野值,降低跟踪误差,提高跟踪精度。