一种改进的机动辐射源单站无源跟踪变维滤波算法

针对机动辐射源的单站无源跟踪问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度测量,结合匀速(CV)模型和Singer模型对机动辐射源进行跟踪的改进变维滤波(VDF)自适应算法.在该方法中引入了模型最短生存期概念,即利用模型最短生存期和机动检测结果联合控制VDF模型切换,改善VDF的滤波性能.对改进VDF方法和交互多模型(IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,改进VDF方法减小了运算量,能够得到与IMM方法相当甚至更好的跟踪效果.     

推广的卡尔曼滤波用于对运动辐射源的测时差被动定位

本文讨论了以测时差法从地面对空中匀速运动辐射源进行无源定位与跟踪的问题,并运用推广的卡尔曼滤波算法进行数据处理以提高定位与跟踪的精度,研究了滤波器初始条件的确定方法及对滤波器的敛散性进行自动监测的方法,还介绍了用计算机对系统进行模拟的过程,并对部分模拟结果进行了初步的分析。分析与模拟的结果表明,推广的卡尔曼滤波方法应用于测时差无源跟踪系统是行之有效的。     

机动目标跟踪的模式集自适应IMM算法的设计和比较

变结构多模型状态估计器方法适用于雷达跟踪空中机动目标。本文研究和设计了两种自适应时变模式集交互多模型(IMM)跟踪滤波器;切换网格(SG)IMM和自适应网格(AG)IMM算法。针对不同的飞行想定,通过Monte Carlo仿真方法对这些算法及相应的固定网格(FG)IMM滤波器的性能进行了评估和比较。仿真显示,对特定的机动目标跟踪问题,SGIMM和AGIMM跟踪滤波器在性能和计算量等方面要比固定结构多模型算法(FGIMM滤波器)有明显地提高。     

自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用

针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪.     

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。     

多种滤波器方案对机动目标跟踪自适应性比较

在过去几年对机动目标跟踪这个复杂问题取得了许多成果。目前已普遍认为混合状态估计交互式多模型算法(IMM)对机动目标就跟踪精度而言比其它类型的滤波器(如自适应单模型,输入估计,变维等等)实现效果更好。然而,IMM算法的复杂性阻碍了其应用,在这些应用中,简单算法不能提供必要的精度,又不能承受IMM算法的计算负荷。本文介绍评价一个应用并行运行的3个不同常速模型(3CV-PAR)和一个机动检测器的多模型航迹滤波器的跟踪精度。输出估计由选择其似然函数比目标机动门限值(TMTh)低的模型确定。3常速并行航迹滤波器的跟踪效果与如下滤波器比较:·自适应单运动模型卡尔曼滤波器(ASMMKF);·交互式多模型(IMM)滤波器中运用相同的3个常速运动(CV)模型作为3CV-PAR滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个等速(CV)模型和一个等加速(CA)模型成为CVCA滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个常速(CV)模型和两个仅过程噪声水平不同的常加速(CA)模型(CA1、CA2)成为CV2CA滤波器。通过在具挑战性的多传感器想定下100次蒙特卡洛(Monte-Carlo)试验平均均方根(RMS)误差的计算结果,比较3CV-PAR航迹滤波器与上述算法方案,评价跟踪精度。     

基于高斯和-容积Kalman滤波的高轨双星辐射源跟踪

高轨双星系统可通过测量辐射源信号的到达时差、频差和到达高轨卫星的多普勒频移,跟踪沿地球表面巡航且载频固定、已知的运动辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波的运动辐射源跟踪算法GS-5CKF。算法将起始时刻的时差观测量所确定的处于地球表面的时差线按辐射源经度等间隔划分,初始化多个并行的5阶容积Kalman滤波器,线性组合各滤波器每个时刻的输出以获得辐射源运动状态的估计。针对5阶容积Kalman滤波器,提出了相应的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,以提高跟踪精度并保持GS-5CKF算法计算复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5阶容积Kalman滤波器和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等算法,提出的跟踪算法具有更高的估计精度。     

基于U-D分解滤波的交互多模型算法

简要回顾了基于相控阵雷达的三维空间中机动目标建模与自适应跟踪的机理,针对交互多模型算法在其跟踪应用过程中可能会出现的滤波发散问题,提出了一种基于U-D分解的交互多模型目标跟踪算法.该算法可以有效地限制交互多模型算法滤波计算过程中的滤波发散的可能性,从而使得IMM算法更加稳定.     

用具有输入估计的可变维滤波器跟踪

本文提出一种跟踪机动目标的改进方法。通过组合输入估计方法和可变维滤波方法的递归公式,构成所提出的跟踪滤波器。在所提出的方法中,当探测到目标机动时,滤波器还提供目标开始机动瞬时的估计。用这种估计的机动开始时间,也估计机动输入并且跟踪系统变成了机动模型。所提出过程的计算负载与输入估计方法的计算负载不相上下。为了说明所提出跟踪滤波器的效果,进行了仿真,把输入估计滤波器和可变维滤波器与交互式多模型(IMM)滤波器进行了比较。     

杂波环境下基于IMM-PSNF的机动目标跟踪算法

鉴于现有算法对杂波环境下的机动目标跟踪,在杂波密度较大、机动性强的情况下滤波器容易发散且算法复杂度较大的问题,提出了交互式概率最强邻算法(IMM-PSNF)。该算法以传统的机动目标跟踪算法IMM为基础,利用算法复杂度较小的概率最强邻算法(PSNF)进行滤波更新,并借助两级模型概率加权波门技术增强滤波器的稳健性。理论分析和仿真结果都表明,通过最强邻思想对量测的有效选择,IMM-PSNF无论是跟踪精度还是航迹丢失率都要优于全邻滤波器IMM-PDAF。     

一种基于Jerk模型的机动目标单站无源定位算法

针对采用非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法IMM-Jerk。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用经过UKF滤波改进的交互多模(IMM)算法对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标的跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和跟踪系统的稳定性。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对IMM-Jerk算法的研究方向进行了讨论。     

基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

利用二坐标R站实现运动辐射源的三维跟踪

本文提出了一种基于目标斜距两次测量值之差和方位角信息的定位跟踪算法,详细分析了该技术的定位原理和可行性。在辐射源匀速直线运动的条件下,如果能够不测俯仰角而只用方位角和距离差实现对目标的定位与跟踪,将不仅可以简化接收站的设备,而且还能够增强其独立性能,因此本文讨论的算法对于单站被动定位跟踪系统的实用性具有重要意义。本文通过典型目标航迹的计算机仿真,对算法的性能做了评估．     

Hypersonic sliding target tracking in near space

To improve the tracking accuracy of hypersonic sliding target in near space,the influence of target hypersonic movement on radar detection and tracking is analyzed,and an IMM tracking algorithm is proposed based on radial velocity compensating and cancellation processing of high dynamic biases under the earth centered earth fixed(ECEF) coordinate.Based on the analysis of effect of target hypersonic movement,a measurement model is constructed to reduce the filter divergence which is caused by the model mismatch.The high dynamic biases due to the target hypersonic movement are approximately compensated through radial velocity estimation to achieve the hypersonic target tracking at low systematic biases in near space.The high dynamic biases are further eliminated by the cancellation processing of different radars,in which the track association problem can be solved when the dynamic biases are low.An IMM algorithm based on constant acceleration(CA),constant turning(CT) and Singer models is used to achieve the hypersonic sliding target tracking in near space.Simulation results show that the target tracking in near space can be achieved more effectively by using the proposed algorithm.     

IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关。Singer模型算法可以实现对机动目标的跟踪,但该算法存在机动频率和过程噪声大小等参数难以选取的问题。针对以上情况,利用IMM算法易于结合其他算法的特点,提出一种基于IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法,实现Singer模型参数的自适应选择。仿真结果表明,该算法比单一的Singer模型算法或一般的IMM算法更能有效提高机动目标跟踪精度。     

基于期望系统噪声的自适应机动目标跟踪研究

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。     

交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势

系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势.通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨.