一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

多模型估计的新分支——变结构多模型方法

作为多模型方法的新分支,变结构多模型方法(VSMM)是当前机动目标跟踪、故障诊断等领域中研究的热点.首先简述了VSMM方法的发展过程和近期动态,在对VSMM方法进行深入分析的同时针对其理论核心--模型集自适应(MSA)策略进行讨论;详细介绍了几种现存的典型VSMM算法;同时简述了VSMM方法的应用概况;最后指出了目前VSMM方法重点关注的问题热点和今后的研究领域.     

修正的交互加速度补偿机动目标跟踪算法

为了提高交互加速度补偿算法(IAC)的滤波精度,通过引入一个改进因子自适应地调整过程噪声协方差,给出了一种新的算法.在给定的初始条件下,通过蒙特卡罗仿真,将修正的IAC算法与IAC算法进行比较,结果表明修正的交互加速度补偿算法在目标发生机动时具有更好的跟踪性能.     

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。     

引入速率量测的高速机动目标跟踪多模型算法

在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。     

目标自动跟踪参数辨识模型的工程化动态辨识

为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首次实现了机动目标运动模态和运动模型的双重动态辨识,完成了目标模型动态辨识的工程化设计.     

基于神经网络的修正“当前”统计模型算法

“当前”统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法虽能对强机动目标进行较好跟踪,但存在对弱机动目标跟踪误差较大的缺陷.针对这二问题,在推导传统“当前”统计模型适用范围的基础上,对“当前”加速度的概率密度函数进行改进,得到一种修正的“当前”统计模型算法.为克服算法对加速度极限值的依赖,进一步提高跟踪精度,利用神经网络将2种参数信息融合,通过其输出对系统方差作加权调整.仿真结果表明,不论是对弱机动目标还是强机动目标,新算法较传统的算法都有较高的跟踪精度.     

基于模型概率的自适应交互式多模型算法

传统的交互式多模型算法中过程噪声协方差矩阵固定，不能很好地适应实际目标不同程度的机动。采用匀速和转弯运动模型集合，提出了一种基于模型后验概率的自适应交互式多模型算法。通过后验概率来自适应调整各模型中的系统过程噪声协方差矩阵，进而提高模型同系统运动模式的匹配程度；结合防空作战机动目标跟踪要求，通过典型目标机动仿真，同标准交互式多模型算法进行比较，验证了该算法的合理性和有效性。     

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。     

一种基于Q-R矩阵分解的自适应滤波算法

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。