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基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法 总被引:3,自引:0,他引:3
"当前"统计模型需要预先设计目标最大机动加速度和目标机动频率,不能适应各种机动情况。在"当前"统计模型的基础上,提出了一种基于"当前"统计模型的模糊自适应滤波算法。该算法能使目标最大机动加速度和目标机动频率随着机动特性自适应调整,适应各种机动情况。仿真结果表明,该算法的跟踪精度优于传统的基于"当前"统计模型的跟踪算法。 相似文献
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为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。 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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"当前"统计模型作为一种先进的时间相关模型,在跟踪机动目标的时候,具有着很好的跟踪效果,但是当目标的机动较弱时,该模型的效果变差。通过对该模型进行分析得知,在该模型中由于机动加速度的最大值不能自适应地调整,导致低机动时系统过程噪声较大,因此在跟踪低机动目标时跟踪效果不太理想。为了克服这一缺点,给出了一种可行的采用模糊自适应调整"当前"模型最大加速度的方法,对模型的最大加速度进行自适应调整。通过仿真结果可知,与标准的"当前"统计算法相比具有更好的跟踪效果。 相似文献
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“当前”统计模型机动目标跟踪的改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对“当前”统计模型最大加速度取固定值,对加速度较小的非机动及弱机动目标的跟踪精度不高的弱点,提出了一种新的跟踪算法。新算法中根据当前加速度的大小给出前最大加速度并为尽快响应目标机动采用状态噪声方差补偿方法,因此能够根据机动特性自适应调整当前最大加速度的值,自适应调整系统方差,实现了对机动目标的更为精确的跟踪。 相似文献
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自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪. 相似文献
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当前统计模型能真实地反映目标机动范围和强度的变化,是目前较好的实用模型。大量实验表明该算法在跟踪机动目标时具有良好的跟踪结果。然而实验中也发现该算法在跟踪具有加速度的目标机动情况时,其速度与加速度估计的动态时延明显位置误差较大,因此不能很好地实时反映目标的机动情况。因此需要进行新的调整参数的设定与比较,使其克服以上的缺点,文章借鉴强跟踪滤波器,在滤波器状态预测协方差矩阵中引入了加权因子并利用M atlab仿真技术,针对当前统计模型中对动态时延影响比较大的几个重要参数,进行了仿真对比和调整。跟踪结果表明:动态时延明显减小,位置误差大幅下降,达到了比较理想的跟踪效果。 相似文献
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基于模糊推理的机动目标自适应多模型跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊理论和多模型理论探索空中机动目标跟踪问题,并设计了一种模糊自适应多模型(FAMM)目标跟踪算法,该算法采用五个基本模型,以加速度估值作为模糊推理系统的输入,经模糊推理融合得到系统状态和方差的估计值以及下一时刻的滤波模型(最多三个).经Monte Carlo仿真研究,与IMM算法相比较,该算法不仅在目标弱机动或不机动条件下,而且在复杂机动时能更稳定、精确地跟踪目标,较好地满足了海上对空防御作战中跟踪机动目标的需求. 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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由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。 相似文献
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基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献