机动目标跟踪的模糊逻辑方法

作者描述了一种使用模糊逻辑理论推广的交互式多模型(IMM)算法。每一个卡尔曼滤波器都被认为是局部有效的,适用于滤波调节值所确定的目标加速度空间的区域。每个卡尔曼滤波器的有效性是由模糊集合和目标的加速度估值所决定的。用选择适当的模糊集合的叠区间判断接近加速度估值要求的模型的子集。仿真结果包括了典型的机动目标情况,它说明了不同形式的模糊集合的作用。这些证明了这种方法在估计精度和计算量两方面都比IMM优越。     

使用目标状态估值器提高空对空射击性能

使用卡尔曼滤波器对机载火控雷达及其它传感器提供的数据进行处理,可以得到空对空射击火力控制需要的目标运动信息.通过动态数字仿真比较了前置计算光学瞄准和使用目标状态估值器两种空空射击的火控算法.在具备机载火控雷达的条件下,使用目标状态估值器能够提高空对空射击性能.     

使用位置和速率量测值的三状态卡尔曼跟踪器

本文叙述了跟踪类似飞机的运动目标的三状态卡尔曼跟踪器,该跟踪器利用使用脉冲多普勒处理过的边跟踪边扫描雷达传感器获得的位置和速率量测值,例如,提供清晰的多普勒数据的动目标探测器就是这种雷达传感器。在白噪音机动能力的假设条件下,已经解析地获得了稳态滤波器参数。这些参数的数值计算与用递归卡尔曼滤波器矩阵方程得到的数值计算完全一致。在只能得到距离量测值的情况下,作为这种模型的特殊情况获得了这种情况的解。为了举例说明这个解是怎样取决于不同的参数,本文还介绍了归一化的协方差和增益图象。     

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.     

“阿波罗”宇宙飞船计算机的修正向量统计学

“阿波罗”飞船数字计算机的设计程序是:当位置和速度坐标增值（相对估计值）超过某定值时,宇航员开始注意计算机工作过程,并将需要大修正量的坏原始参数取掉。问题在于,什么样的修正量可以认为是合理的或不合理的。 在登月舱和指挥舱计算机内为了对观测（测量）加工,远用卡尔曼滤波器（指示K）以保证改善飞船状态可变向量估计值（以P表示）。 当登月舱和指挥舱相遇时,进行无线电测距及其改变速率,并测量圆锥角和转动角。指挥舱计算机借助六分仪测出的距离、圆锥角和转动角值改善状态向量估计值。计算机的信息由卡尔曼滤波器加工。当线性模型适用时卡尔曼滤波器的估算结果与最小二乘法（以WLS表示）的结果相同。这一点将在下节证明。     

静态半实物导弹仿真器试验用的相对目标定位体系结构

静态电子战(EW)试验评估了半实物导弹寻的器对一个真实环境(试验场)的反应,这里包括受到电子攻击的时候。本文描述了一个相对目标定位体系结构,它仅用静态平台上的传感器(GPS、INS、寻的器)在大地测量坐标系显示试验场结果。为导出大地测量坐标系中目标的位置,叙述一个“杆杠-力臂”校正过程,确定每个寻的器的位置和相应的仿真器的纵倾和偏航.寻的器定位参数与其目标定位变量组合,在大地测量坐标系中显示寻的器航迹点。为了在电子战破坏中识别真实的目标,本文介绍了航迹标记算法,这里需要用到惯性导航系统(INS)的偏流角。为了消除航迹图象中的闪烁噪声,在传感器坐标系中使用卡尔曼滤波器于目标定位变量,使航迹标记优化。还介绍了最近用反舰巡航导弹仿真器的电子战现场试验结果,以说明本文的方法在近实时确定电子战效果方面的可行性.在没有电子攻击情况下,将导出的目标位置和舰船的真实GPS试验场位置比较,量化目标定位精度.     

用于跟踪机动目标的交互式加速度补偿算法

两级卡尔曼估计器研究针对在有随机偏差的情况下的状态估计,通过把目标加速度视为一偏差向量,用于对机动目标的跟踪。此时,目标加速度作为一个偏差,第一级估计器包含了一个常速机动模型,由其估计出目标位置和速度,而第二级估计器则估计目标加速度。当目标机动被检测出时,则该加速度估计用于修正第一级估计器中的估计。本文介绍的交互式加速度补偿算法(IAC)能克服对两级估计器明显机动检测的要求。此IAC算法被视为是一个具有两个加速度模型的两级估计器:零加速度的等速度模型和等加速度模型。交互式多模型算法(IMM)用于计算加速度估值,以补偿等速滤波器的估值。仿真结果表明,IAC算法的跟踪性能和IMM算法的性能相当,而计算量大约是IMM算法的50%。     

综合火力/飞行控制系统的分析与设计

本文利用经典控制与现代控制理论相结合的方法,分析、设计了一种复杂的时变非线性随机控制系统——空一空射击模态的综合火力/飞行控制(IFFC)系统。文中给出了飞行控制系统的构成与设计结果,建立了一种基于惯性座标系的指挥仪型火控解算模型,讨论了火飞耦合控制律的构成特点,设计了目标状态估值的卡尔曼滤波器,最后进行了整个IFFC 系统的数字仿真。大量仿真结果,特别是空战状态下飞机倒飞机动模态的自动进入和退出,表明了本文所设计的IFFC 系统具有良好的性能和一定的实际意义。     

神经网络辅助多目标跟踪数据融合

多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等,而数据关联算法又是最重要、最困难的方面.联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增.提出了一种改进的方法,一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中,提高滤波器的自适应能力,减小卡尔曼滤波器的估计误差从而改善多目标跟踪精度;另一方面用神经网络辅助JPDA提高正确关联概率,减小计算量.经仿真研究表明,该方法是行之有效的.     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

弹道目标跟踪滤波方法研究

主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、转换测量卡尔曼滤波(conversion measurement Kalman filter,CMKF)、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(ballistic extended Kalman filter,...     

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。     

去偏转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

在雷达目标跟踪中 ,扩展卡尔曼滤波 (EKF)和转换坐标卡尔曼滤波 (CMKF)得到了广泛的应用。但当目标方位角的测量误差与目标斜距的乘积较大时 ,传统的EKF和CMKF的滤波性能会大大降低。推导了有测速元时的去偏转换卡尔曼滤波 (DCMKF)算法 ,仿真结果表明DCMKF的精度比EKF与CMKF有了很大的提高     

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.     

基于航迹跟踪的EKF应用研究

在复杂的电磁环境,对运动目标的跟踪检测成为目标定位跟踪领域的热点研究课题。介绍了雷达数据处理和EKF算法,并提出了在三维空间中EKF(扩展Kalman滤波)算法的应用,实时地跟踪三维空间中的运动目标,并进行了计算机模拟,验证了该算法具有的较好的鲁棒性和跟踪精度,能够满足现代战争的需要。     

雷达间歇辅助下雷达红外协同跟踪技术

为了提高作战飞机的隐蔽性,提出了一种基于协方差的机载多传感器管理与辐射控制方法,给出了一种基于扩展卡尔曼滤波和交互多模型的雷达、红外序贯滤波的机载多传感器协同跟踪方法。对利用该方法的机载多传感器目标跟踪性能进行了仿真分析,仿真结果证明了该方法的合理性和有效性。     

ESM量测间歇下雷达/ESM协同跟踪与辐射控制

为减少作战飞机目标跟踪过程中的雷达辐射,提出了一种ESM间歇量测情况下的机载雷达/ESM协同跟踪与辐射控制方法.采用基于IMM-EKF的雷达/ESM序贯滤波算法对目标进行滤波跟踪,利用跟踪过程中的预测协方差与预定门限进行比较控制雷达辐射,并给出了不同ESM间歇时间、控制门限与雷达辐射时间的关系.研究结论有助于提升作战飞机的隐蔽性和生存能力.     

一种新的非线性/非高斯滤波方法

自主滤波方法是一种递归式贝叶斯估计方法 ,该方法采用一组抽样值来近似目标状态的概率密度函数 ,可用于非线性系统模型和观测模型、非高斯观测噪声条件下的滤波。将该算法与扩展卡尔曼滤波方法进行了比较 ,仿真结果表明 ,该算法性能优于扩展卡尔曼滤波方法     

基于MVEKF的单站无源定位跟踪方法研究

单站无源定位是电子战中的一项重要技术。采用基于到达方向(DOA)和到达时间差(TOA)测量信息,可以实现固定观测站对运动辐射源的无源定位和跟踪。讨论了扩展卡尔曼滤波(EKF)及其改进形式修正协方差的扩展卡尔曼滤波(MVEKF)2种算法的原理,指出了应用场合和适用条件,并运用EKF和MVEKF对无源定位进行滤波估计。通过仿真,说明了2种算法的有效性,并验证了MVEKF对定位性能的改善。