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。     

杂波环境下机动目标跟踪算法研究

杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。     

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。     

改进IMM的两飞行体无源定位跟踪算法

IMMPF算法巨大的计算量影响跟踪的实时性。针对这一问题,在基于相位差变化率的两飞行体无源定位问题的基础上提出了一种改进的交互式多模型滤波算法(IMMK-UKF-PF),利用不同的模型匹配不同类型的滤波器,充分发挥了粒子滤波和无迹卡尔曼滤波以及卡尔曼滤波各自的优点。仿真结果表明,该算法大大提高了计算效率,减少了跟踪定位所用时间,同时具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

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。     

基于箱粒子滤波的再入弹道目标跟踪

弹道目标在再入段运动方式的不确定性和复杂性导致了跟踪问题呈现非线性、不精确性。为此,引入一种"广义粒子滤波"算法——箱粒子滤波算法对再入段的弹道目标进行跟踪。该算法有别于传统点量测和误差统计模型,采用基于区间分析的箱粒子来处理这类不精确性,更加符合实际系统的工作情况,且克服了粒子滤波因需大量粒子拟合带来的实时性差的问题。仿真实验将新算法与粒子滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行了对比。仿真结果表明,在确保了跟踪精度的前提下,新算法计算效率更高,是个很有效的跟踪再入目标的非线性滤波算法。     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

交互多模自适应容积Kalman滤波算法设计及履带车辆跟踪应用

为满足履带车辆作为机动目标的实时跟踪和对目标速度、航向角的准确估计,针对测量值含有相关乘性噪声,采用新息分析法依据噪声相关系数已知和未知改进容积Kalman滤波算法。考虑到单模型滤波器难以准确地实现机动目标的跟踪,采用交互式多模型算法对履带车辆运动轨迹进行描述,提出一种交互式多模自适应容积Kalman滤波算法。仿真表明交互式多模型自适应容积Kalman滤波算法对车辆机动具有稳定的跟踪效果且乘性噪声得到有效处理。     

基于UKF的自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯（CT）模型,采用无迹卡尔曼滤波（UKF）方法和自适应网格（AG）的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法,即：基于UKF的自适应网格交互式多模型（UKF-AGIMM）算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用     

基于双站红外跟踪临近空间目标研究

临近空间目标飞行器的高速、高机动特性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。为了更好地满足机动式弹道滤波的需要,通过双站红外跟踪方法与卡尔曼滤波算法相结合,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。