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在机动目标跟踪过程中,传感器在利用量测数据计算目标状态的同时,需要完成对目标运动模式的估计,并根据估计结果对传感器滤波方程的参数或结构进行调整,以减小滤波方程与目标运动模式之间的差异,提高对机动目标的跟踪精度.针对已有多模型算法的不足,利用多个时刻的目标运动模式分布来解决混合估计问题,提出一种新的次优多模型(MTMM)算法.仿真结果证明了MTMM算法的有效性. 相似文献
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针对弹道系数未知的弹道导弹再入段跟踪雷达测量数据滤波这类非线性强的滤波问题,提出可变多模型无迹卡尔曼滤波算法。利用无迹卡尔曼滤波逼近精度高,计算量小,适应于任意非线性模型的特点,将其作为多模型的基本滤波器;滤波算法根据各模型正确描述目标状态的概率,动态地改变多模型数量和模型参数。上述方法的综合运用,提高对目标状态估计精度,降低了计算的复杂度,仿真实验验证了方法的有效性。 相似文献
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针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。 相似文献
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针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。 相似文献
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针对天波超视距雷达环境下的机动目标跟踪问题,提出一种基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法.该算法将当前统计模型与VDA(Viterbi数据关联)算法相结合,在VDA算法框架下,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波,以解决目标状态估计和数据关联两方面的问题.通过目标漏跟率、虚假航迹占有率、航迹自动起始时延、输出航迹条数和航迹跟踪精度等多种跟踪性能指标,对算法进行了全方面的仿真验证.仿真结果表明,对天波超视距雷达所面临的密集杂波环境,该算法能够较好地跟踪机动目标. 相似文献
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状态估计是目标跟踪中的基本问题,也是目标跟踪的一个难点。首先对标准IMM算法的优缺点进行了论述,针对其缺点和不足,提出了基于期望系统噪声模型(MIMM)的自适应多模型算法,该算法能有效地对机动目标的状态进行自适应估计。仿真结果表明,该算法比标准的IMM算法有较好的改善。 相似文献
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高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。 相似文献
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极坐标下雷达多目标跟踪及其实现 总被引:1,自引:0,他引:1
王云峰 《军械工程学院学报》2000,12(2):32-35
导出极坐标下雷达多目标跟踪的非线性滤波方程和预测方程 ,获得了稳定和渐近无偏估计 ;采用最优配对法进行点迹与航迹相关 ,避免相关模糊 ;利用记分法进行航迹质量管理 ,并在计算机上实现了多目标跟踪数据处理 相似文献