对卡尔曼滤波器应用到雷达跟踪问题的评论

本文的主要目的是阐明标准卡尔曼滤波器和卡尔曼预测器之间的差别。为此,发表了标准卡尔曼滤波器和卡尔曼预测器在雷达跟踪问题中的应用。为了获得跟踪目标的较好的位置和速度精度,这两种标法已被广泛地用在边搜索边跟踪的雷达系统中。两种方法间的性能分析和比较与实际卫星跟踪数据一起已被发表。结果表明对于大机动目标,标准卡尔曼滤波器优于卡尔曼预测器。     

基于"当前"统计模型的火控预测器

分析了二阶多项式模型对机动目标进行跟踪和预测时存在的不足,研究了"当前"统计模型在火控预测器中的应用;通过仿真计算,比较了基于"当前"统计模型的火控预测器和基于二阶多项式模型的火控预测器对横向机动目标提前点的预测性能     

二阶马尔可夫加速度模型下的机动目标预测器

采用二阶马尔可夫加速度模型建立机动目标跟踪滤波器,并将其扩展到预测器中形成六阶多项式预测模型来解决机动目标预测问题。仿真的结果表明本文建立的预测器使机动目标预测精度有了明显的提高。     

密集杂波环境下一种新的机动目标跟踪算法

针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题,在传统方法基础上结合模糊推理的思想,提出一种模糊自适应交互多模型概率数据关联算法。该算法将目标运动模式分为机动和非机动两类区别对待,无需选取大量模型来覆盖机动目标的运动模式,而是动态调节模型集合中部分模型的参数,具有更强的自适应跟踪能力。最后,给出了算法的仿真分析,结果表明:该方法能够有效地跟踪密集杂波中的机动目标,并且跟踪性能较传统方法有所提高。     

最小二乘滤波在目标跟踪中的应用

根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,基于最小二乘法通过设计综合预测器的方法,并结合坐标变换得出目标的预测位置信息。这种方法结合了线性预测器与平方预测器的特点,对于目标跟踪过程中的预测更加贴近,且能减少跟踪算法的计算量;对于实现导弹的稳定跟踪具有一定的应用价值。     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

机动目标跟踪算法

文中提出了一种新的机动目标跟踪方法。一种基于新息序列的最快检测方案被设计出来,用于目标机动的快速检测。对给定的虚警概率,得出了最小机动检测延迟的最佳滑动窗口长度。检测到机动后,用增加机动项的方法修正系统模型。文中提出用递推算法来估计机动幅度。使用该估计,修正的卡尔曼(Kalman)滤波器可被用来对目标实施跟踪。仿真结果表明尤其是在目标机动过程中该算法具有优越的性能。     

扩张状态观测器的机动目标跟踪算法

跟踪算法是自动跟踪火控系统的关键.提出了一种新的基于模板匹配的跟踪算法,可应用于实时的跟踪系统.该算法由扩张状态观测器(ESO)和序贯相似性(SSDA)匹配算法组成.首先使用扩张状态观测器,可以预测出目标在下一帧图像中的位置,再使用SSDA算法,在预测位置的邻域内进行搜索从而获得目标的准确位置.基于扩张状态观测器的模板匹配算法减少了搜索位置,提高了算法的效率,同时也克服了传统卡尔曼滤波用于目标预测时需要目标模型已知且滤波时间长的缺点.仿真实验证明该算法可以满足实时性要求.     

基于航拍视频的车辆目标跟踪方法

以无人机拍摄的运动车辆为研究对象,针对航拍视频中的某一车辆目标,研究其目标跟踪方法。为准确预测车辆在未来帧中出现的位置,提出基于K邻域的目标预测算法,对于车辆目标可能会出现被全部遮挡的情况,提出基于车辆运动状态估计的抗遮挡算法,在目标检测过程中,针对可能会有多个目标被检测出来的情况,提出多特征融合的图像匹配算法以对检测结果进行匹配。将上述算法相结合,形成车辆目标跟踪方法。测试结果表明,提出的目标跟踪方法平均准确率达到了91.1%,准确率相对于常见的目标跟踪算法提升了约6.35%。     

基于模糊推理的机动目标自适应多模型跟踪算法

针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊理论和多模型理论探索空中机动目标跟踪问题,并设计了一种模糊自适应多模型(FAMM)目标跟踪算法,该算法采用五个基本模型,以加速度估值作为模糊推理系统的输入,经模糊推理融合得到系统状态和方差的估计值以及下一时刻的滤波模型(最多三个).经Monte Carlo仿真研究,与IMM算法相比较,该算法不仅在目标弱机动或不机动条件下,而且在复杂机动时能更稳定、精确地跟踪目标,较好地满足了海上对空防御作战中跟踪机动目标的需求.