基于模糊交互式多模型算法跟踪临近空间目标

由于临近空间高超声速飞行器采用非弹道式机动飞行方式,飞行速度、高度、加速度不断变化,目标机动具有长周期机动特点,而且临近空间目标飞行速度快,具有较高的升阻比,且在大气层内长时间飞行,其运动轨迹往往呈现出"跳跃"特征,给地面防御系统对其定位和跟踪带来了巨大的困难,传统的滤波算法无法给出精确的目标状态估计,跟踪性能变差。为了更好满足非机动式弹道滤波的需要,通过模糊逻辑算法与交互式多模型算法相结合,形成模糊交互式多模型算法,实现对临近空间目标飞行器跟踪,并保证了定位跟踪精度在允许范围之内。Matlab仿真结果验证了算法的有效性。     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。     

临近空间高超声速目标跟踪IMMCPF算法

临近空间高超声速目标具有机动特性强、轨迹变化快、强非线性等特点,在目标跟踪的过程中,易出现跟踪精度降低、滤波发散的问题。针对该问题,提出了一种交互式多模型容积粒子滤波算法。使用交互式多模型算法来对临近空间高超声速目标进行跟踪,使用容积粒子滤波算法对目标进行滤波预测。仿真结果表明,该算法跟踪性能优于交互式多模型卡尔曼滤波算法和交互式多模型粒子滤波算法,对临近空间高超声速目标有更好的跟踪效果。     

临近空间目标交互式多模型跟踪定位算法研究

针对临近空间目标,进行了深入研究,根据临近空间目标状态方程的特点,分析了目标跟踪中常用的卡尔曼滤波和粒子滤波算法的优缺点,并将这2种滤波与交互式多模型算法相结合,提出了交互式多模型-卡尔曼滤波算法和交互式多模型-粒子滤波算法,并通过CV,CA和CT 3种动力学模型进行仿真分析。仿真结果表明,采用这2种算法能够满足跟踪临近空间目标的要求,具有一定的工程实用价值。     

基于修正转弯模型的交互多模型跟踪算法

临近空间高超声速飞行器具有极快的飞行速度和独特的机动模式,传统单模型跟踪方法不能对此类目标进行有效跟踪。提出了基于修正转弯模型的交互多模型跟踪算法,该算法修正了转弯模型,利用当前统计模型思想对目标角速度进行实时估计。首先分析了临近空间高超声速目标的特性,然后根据目标运动方程,对目标角速度进行实时估计,最后通过交互多模型实现对临近空间高超声速目标的跟踪。蒙特卡罗仿真结果表明,IMM跟踪算法能够有效跟踪临近空间高超声速目标,且跟踪的精确度、稳定性等明显优于单模型。     

临近空间非弹道式机动模式与跟踪滤波问题

由于美国近些年来在临近空间高超声速飞行器领域给世界各国带来了巨大的安全威胁,它的高速和机动特性给地面防御系统带来了巨大的困难,引起了其他国家的广泛关注。在该领域的关键技术中,非弹道式机动跟踪滤波问题是尚未攻破的技术瓶颈。介绍了临近空间目标3种典型的非弹道式机动模式,并且从不同机动模式跟踪滤波方法、机动模式未知情况下的跟踪滤波方法、多种机动模式组合的跟踪滤波方法 3个方面进行了探讨,最后针对非弹道式跟踪滤波问题及应对措施进行了阐述。     

临近空间目标跟踪与预报技术研究

目前临近空间高超声速飞行器发展迅速,临近空间目标跟踪与预报已引起广泛关注。论述了临近空间高超声速飞行器跟踪与预报技术,包括临近空间高超声速机动目标模型、多模型滤波器设计方法、临近空间高超声速机动目标轨迹预报方法等,并提出现有方法存在的主要问题及后续主要研究方向。     

临近空间高超声速目标跟踪技术研究

由于临近空间高超声速目标具有高速度、高机动的特点,对此类目标的跟踪是一个研究热点问题。提出了一种基于容积卡尔曼滤波的临近空间目标跟踪方法,首先分析临近空间高超声速目标的运动特性,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。然后通过三站测得时差信息,实现了对临近空间目标的跟踪。最后,对提出的算法与扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波进行了综合性能对比分析,并通过仿真结果验证了该算法的实时性有效性。     

模糊聚类的多雷达航迹关联算法北大核心

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。     

临近空间高超声速目标跟踪方法研究?

临近空间高超声速目标跟踪技术研究在空天防御系统中具有重要军事意义和理论价值。本文综述了临近空间高超声速目标跟踪中的目标运动建模、目标跟踪算法等研究内容的研究进展，并对其存在的问题进行了深入分析。针对这类目标跟踪存在的问题，结合临近空间高超声速目标探测跟踪需求，指出了临近空间高超声速目标跟踪技术的研究思路，为相关研究提供了参考。     

模糊聚类的多雷达航迹关联算法

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。     

一种轨道实时修正的空间目标定位算法

在空间交会对接中,针对仅有角度信息时的目标航天器定位问题,提出了基于"当前"统计模型的递推卡尔曼被动定向跟踪算法,实现了对目标航天器的角度跟踪和预测,消除了角度误差.其次将角度滤波值与追踪航天器和目标航天器已知的轨道信息有机结合,完成了对二者之间距离的修正,实现了空间目标定位.仿真结果表明,此算法有较好的角度跟踪能力和...     

基于分治采样粒子滤波的三维跟踪算法

粒子滤波在处理三维机动目标跟踪问题时,粒子点难以均匀覆盖目标状态空间,较低的样本多样性和算法冗余直接影响跟踪性能。针对该问题提出一种基于分治采样粒子滤波的跟踪算法,算法通过划分独立的状态子空间,使随机样本在各子空间内单独抽样,对目标机动实现降维处理,提高跟踪性能。仿真实验表明,相对于标准粒子滤波,该算法有效提高了样本多样性,具有更好的跟踪性能,对复杂机动状况适应性更强。     

临近空间高超声速目标天基红外探测技术研究

目前试飞成功的临近空间高超声速飞行器已经成为潜在威胁,对临近空间高超声速目标的预警探测成为了新的研究方向。分析了临近空间高超声速飞行器的目标特性,以美国天基红外系统为参考对象,利用STK(satellite tool kit)软件和灵敏度估算,分析了天基红外系统对临近空间目标探测的适用性,提出了天基红外系统对临近空间高超声速飞行器预警探测需要关注和解决的问题。     

一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法。其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪。最后通过仿真试验进行比较,验证了此在线反馈滤波算法在跟踪高超声速飞行器时的有效性。     

临近空间飞行器应用前景及发展分析

文章以临近空间飞行器的应用前景及发展趋势为背景，综合近来国外的研究发展状况，介绍了临近空间飞行器的优势、军事应用，美国对临近空间飞行器的理解及发展目标和技术途径，并结合临近空间飞行器的发展趋势和我国的发展提出了建议。     

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。     

鱼雷目标定位跟踪技术

对鱼雷目标进行定位跟踪是舰艇反鱼雷的关键,报警声纳能够给出水下鱼雷目标的方位信息,但仅利用方位信息对鱼雷目标进行定位跟踪是不够的。对本水面舰艇舰壳声纳和拖线阵声纳纯方位协同探测可行性进行分析,并对协同探测条件下鱼雷目标定位跟踪算法进行探讨,建立可应用于鱼雷目标定位跟踪的滤波算法模型,对其定位精度进行分析,并与最小二乘算法进行比较,通过仿真比较,最终确定出可用于鱼雷目标定位跟踪的算法模型。     

三星系统对地面机动目标无源定位的IMM算法

研究了三星测时差无源定位系统对地面机动辐射源定位与跟踪的滤波算法问题.将IMM滤波器应用到三星时差定位系统中,采用三模型组合的IMM滤波算法,首先通过时差测量参数计算出粗略的定位结果,接下来采用IMM滤波算法逐步估计出机动辐射源的速度和加速度,并修正初始的定位结果,提高定位精度.仿真结果表明,基于IMM滤波器的三星时差定位系统具有较快的收敛时间、较高的跟踪精度和适中的计算复杂度,能够对不同强度的机动目标进行定位与跟踪,很好地解决了三星时差定位系统对地面机动辐射源定位跟踪的算法问题.     

临近空间高超声速机动目标跟踪的IMM-QB算法

经典的交互式多模型(IMM)算法由于转移概率矩阵固定不变,在跟踪运动状态未知且多变的临近空间高超声速目标时存在一定的不合理性。通过采用准贝叶斯(Quasi-Bayesian)估计对转移概率矩阵在线调整的方法,与基于CV-CA-Singer的经典交互式多模型算法进行融合形成了IMM-QB算法。Monte Carlo仿真实验表明,IMM-QB算法对临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪精度有一定程度的提高。