基于加速度的马尔可夫参数自适应IMM算法

针对标准的交互式多模型算法(IMM)模型切换存在滞后性,使得目标机动改变时跟踪误差增大的问题,提出了一种基于加速度的自适应转移概率矩阵的IMM算法。该算法通过当前时刻IMM算法输出的加速度估计值,得到相应的修正因子,修正下一时刻的转移概率矩阵,使得模型切换速度加快,减小目标机动时的跟踪误差。最后通过仿真实验证明,改进的IMM算法能够有效减小目标机动改变时跟踪误差,提高模型切换速度,同时还指出了该算法的适应范围。     

基于最小模型集切换的变结构IMMPF算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出了一种新的基于最小模型集切换的变结构IMMPF跟踪算法,其中以"当前"统计模型为基础的不同最小模型集在不同时刻之间的切换实现了多模型的结构变换。当目标机动方式发生改变时,通过最小模型集的切换实现算法的滤波模型与目标实际机动方式的快速匹配,减小了目标机动的响应时间。通过仿真实验,与通用的IMM估计进行了比较,证明了算法的优越性。     

基于期望模型的变结构交互多模型算法

采用变结构思想,提出一种基于期望系统噪声模型的变结构交互多模型算法。算法中,预测噪声变化范围的噪声模型集不再采用固定结构,而是根据量测新息在线辨识和调整,使之更加接近于目标的真实运动模式。基于模型匹配概率与先验的马尔科夫切换概率调整期望系统噪声模型噪声方差,得到一个最优的系统噪声模型集。将该算法与交互多模型算法相结合,得到一种变结构交互多模型算法。仿真结果表明,该算法对机动目标的跟踪精度要优于固定结构的交互多模型算法。     

基于组合机动的空间V-bar交会策略

提出了一种基于切向脉冲与径向连续常推力组合机动的空间V-bar交会策略。从绝对运动与相对运动两方面推导了维持追踪航天器圆轨道运行的组合机动的运动规律,给出了V-bar接近段与逼近段的制导律。在接近段,匀速直线接近,无需考虑视界约束的限制,转移时间控制灵活;在逼近段,先以大速率等速逼近,再切换为小速率等速逼近,切换过程可以灵活控制,制导简单,自然满足直线型标称轨迹要求,安全性好。     

一种基于点迹的刚体目标运动仿真方法

提出了一种基于点迹数据的六自由度刚体目标机动仿真方法。该方法在点迹数据的基础上,采用三次样条插值算法逼近目标航迹,据此求取偏航角,从而减少了由采样导致的误差;然后结合刚体目标运动特性,分别计算目标的横滚角和俯仰角;在此基础上引入机动调节参数,对目标的机动级别做出适当的调整。仿真表明,该方法简化了目标姿态角获取方法,能够较真实地再现各类刚体目标在空间的六自由度机动。     

导弹突防后弹道机动调整策略强化学习

针对弹道导弹中段突防后飞行弹道与标准弹道产生较大偏离的弹道机动调整问题,建立了机动调整时机策略最优化模型。设计了机动调整逆序Q学习算法,采用Tile coding逼近器编码状态特征空间,并对其进行线性逼近。构建了Q学习算法与蒙特卡罗方法相结合的逆序更新策略机制,以对导弹机动调整最优时机进行训练。仿真测试分析结果表明,在给定场景参数下,通过10 000代强化学习算法训练得到的策略能够可靠地使用最少机动次数控制导弹突防后飞行弹道的调整决策,验证了方法的有效性。     

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．     

基于敌我对抗信息的目标机动态势估计

如果空袭目标距离被攻击目标比较近,飞行员为了完成作战任务和战术生存,通常采取一定的进攻战术。可对进攻战术意图进行推理,并对目标在射弹飞行时间内可能的机动模式进行估计。但是,如果空袭目标距离被攻击目标比较远时,由于作战任务的约束条件不强,目标通常以战术生存为主,因此,提出了基于敌我对抗信息的目标机动态势估计模型。首先分析在实战环境下影响目标飞行航路的周围环境因素,和在敌我对抗态势下经常采取的战术生存机动,然后建立基于贝叶斯网络的目标机动态势预测模型,最后进行了仿真实例验证所建立模型有效性。     

机动目标建模及机动检测算法

为解决机动目标跟踪问题,建立了非机动(匀速直线运动)和机动目标当前统计两种动态模型,并对机动目标当前统计模型的输入控制的估计进行了适当改进.同时对非机动模型的观测残差和机动模型的输入估计进行检验,以便准确检测目标机动.     

几种结合目标战术意图的跟踪模型研究*

传统的数据处理方法没有与机动目标的战术意图结合起来,往往不能适应现代反舰导弹的运动模式.针对这一问题,结合导弹战术意图信息,根据运动学或动力学规律推导得出机动目标跟踪模型,可较真实地匹配目标的机动情况,目前,此类模型主要有转弯运动模型、比例导引运动模型和跃升俯冲运动模型等.在特定的作战时机,可取得较高的跟踪精度和较理想的作战效果.     

多传感器多机动目标跟踪方法研究进展

讨论了多传感器多机动目标的研究现状,分析了几种跟踪滤波器的性能,着重探讨了交互多模型(IMM)算法的发展状况和应用。同时还研究了多传感器跟踪多机动目标过程中的数据关联方法。最后指出,寻求采用自适应变结构的IMM算法,研究模型切换过程中算法的过渡性能,以及在数据关联中引入混沌、遗传算法等智能控制方法,将是未来多传感器多机动目标研究的方向。     

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。     

机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法

采用"当前"统计模型、匀加速模型以及匀速模型,运用交互式多模型算法的思想,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法.基本思路是上述三种模型并行工作,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换,目标状态估计是上述三种模型交互作用的结果.蒙特卡罗结果表明该算法不仅克服了上述三种模型各自的缺点,提高了对机动目标的跟踪精度,同时具有全面自适应跟踪能力.     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

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。     

使用IMM/JPDA和固定延迟平滑滤波方法进行杂波环境下多机动目标跟踪

本文考虑用转换多目标运动模型对杂波环境下多机动目标进行跟踪。在马尔科夫转换系统中,次最优算法采用基本的交互多模型(IMM)逼近和联合概率数据互联(JPDA)技术。本文在IMM和JPDA的基础上发展出次最优固定延迟平滑算法应用于增广状态系统,并通过对两个高机动目标的跟踪举例说明了这种算法的有效性。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

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。     

大气层内复合控制拦截弹切换时间的探讨

大气层内拦截弹采用空气动力与燃气动力的复合控制方式是当今世界防空导弹的发展方向之一。复合控制技术的分析研究是当前急需解决的重要问题。在考虑目标机动加速度大小、目标机动时刻以及目标角闪烁的条件下 ,确定了拦截弹的控制方式由空气动力切换到复合控制时的切换时间。     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。