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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%。 相似文献
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针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明:所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。 相似文献
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为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当. 相似文献
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机动目标跟踪是多机载预警雷达数据融合中的一个难点,传统的卡尔曼滤波本身不足以解决该问题.基于量测噪声协方差估计设计了一种可适用于机动目标的卡尔曼滤波器;引入了协方差交集,提出了一种针对多机载预警雷达数据融合中机动目标跟踪的新方法.仿真实验表明,该方法能够成功稳定地跟踪机动目标,与现有的主流方法相比,该方法的误差性能是最佳的. 相似文献
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在过去几年对机动目标跟踪这个复杂问题取得了许多成果。目前已普遍认为混合状态估计交互式多模型算法(IMM)对机动目标就跟踪精度而言比其它类型的滤波器(如自适应单模型,输入估计,变维等等)实现效果更好。然而,IMM算法的复杂性阻碍了其应用,在这些应用中,简单算法不能提供必要的精度,又不能承受IMM算法的计算负荷。本文介绍评价一个应用并行运行的3个不同常速模型(3CV-PAR)和一个机动检测器的多模型航迹滤波器的跟踪精度。输出估计由选择其似然函数比目标机动门限值(TMTh)低的模型确定。3常速并行航迹滤波器的跟踪效果与如下滤波器比较:·自适应单运动模型卡尔曼滤波器(ASMMKF);·交互式多模型(IMM)滤波器中运用相同的3个常速运动(CV)模型作为3CV-PAR滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个等速(CV)模型和一个等加速(CA)模型成为CVCA滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个常速(CV)模型和两个仅过程噪声水平不同的常加速(CA)模型(CA1、CA2)成为CV2CA滤波器。通过在具挑战性的多传感器想定下100次蒙特卡洛(Monte-Carlo)试验平均均方根(RMS)误差的计算结果,比较3CV-PAR航迹滤波器与上述算法方案,评价跟踪精度。 相似文献
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本文提出一种跟踪机动目标的改进方法。通过组合输入估计方法和可变维滤波方法的递归公式,构成所提出的跟踪滤波器。在所提出的方法中,当探测到目标机动时,滤波器还提供目标开始机动瞬时的估计。用这种估计的机动开始时间,也估计机动输入并且跟踪系统变成了机动模型。所提出过程的计算负载与输入估计方法的计算负载不相上下。为了说明所提出跟踪滤波器的效果,进行了仿真,把输入估计滤波器和可变维滤波器与交互式多模型(IMM)滤波器进行了比较。 相似文献
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在机动目标跟踪过程中,传感器在利用量测数据计算目标状态的同时,需要完成对目标运动模式的估计,并根据估计结果对传感器滤波方程的参数或结构进行调整,以减小滤波方程与目标运动模式之间的差异,提高对机动目标的跟踪精度.针对已有多模型算法的不足,利用多个时刻的目标运动模式分布来解决混合估计问题,提出一种新的次优多模型(MTMM)算法.仿真结果证明了MTMM算法的有效性. 相似文献
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针对多传感器系统中基于冗余和互补信息的机动目标跟踪,以及传感器探测任务平稳交接问题,提出基于SRUKFIMM多信源综合滤波算法进行目标状态估计,提高了目标状态估计精度;并依据当前最新相关量测与滤波预测值的偏差等信息,进行自适应航迹升/降维控制。仿真结果表明:滤波输出稳定平滑、精度高,可有效降低部分信源采样缺失对目标跟踪稳定性的影响,具有较强的鲁棒性能。 相似文献
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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. 相似文献
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本文的主要目的是阐明标准卡尔曼滤波器和卡尔曼预测器之间的差别。为此,发表了标准卡尔曼滤波器和卡尔曼预测器在雷达跟踪问题中的应用。为了获得跟踪目标的较好的位置和速度精度,这两种标法已被广泛地用在边搜索边跟踪的雷达系统中。两种方法间的性能分析和比较与实际卫星跟踪数据一起已被发表。结果表明对于大机动目标,标准卡尔曼滤波器优于卡尔曼预测器。 相似文献
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针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计模型的基础上,利用实时机动加速度前二个机动加速度的变化情况与方差的关系,提出了一析的自适应滤波算法。大量仿真结果表明,这种改进的自适应滤波算法在跟踪机动目标特别是强机动目标时,具有良好的跟踪性能。 相似文献
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针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。 相似文献
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本文介绍两种跟踪机动目标的方法。跟踪滤波器由两个主要部分组成:目标加速度估计和目标机动的检测。第一种方法是首先假定目标的加速度为若干分段加速度值,进行构造加速度估计器。机动检测用以证明上述假设是否正确,即证明目标是否仍保持等加速运动。如果断定目标有机动,则滤波器被重新预置,并识别出加速度值。第二种方法是建立在非线性状态模型基础上的,该模型对平面内机动的目标和非等加速运动的目标跟踪精度较好。 相似文献