引入STF算法的自适应SICKF及其在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法。采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

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。     

改进的强跟踪容积卡尔曼滤波的机动目标跟踪北大核心

机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。     

改进的强跟踪容积卡尔曼滤波的机动目标跟踪

机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

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.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.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.     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.     

UKF及其在目标跟踪中的应用

在高斯噪声环境下,为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)在目标跟踪应用中精度低和滤波发散的问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于非线性系统的目标跟踪.研究了无迹卡尔曼滤波估计方法,对采样策略进行了比例修正.通过UKF在目标跟踪中的应用仿真结果表明,与EKF相比较,UKF有更好的跟踪性能、收敛快、对噪声有更强的适应能力,算法实现简单.     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.