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本文研究了融合来自两个不同传感器的异步数据的技术,其中一个传感器以比另一个传感器高的速率提供数据。目的是:当用另一个传感器观察时,同时获得高数据率传感器数据的最小二乘法估计。先前研究的同步数据融合算法被用来融合时间一致的数据以更新目标状态估计。考虑了融合来自光学传感器和雷达数据的情况,其中,光学传感器以高速率提供周期性数据而雷达以低数据速率提供拟周期数据。通过提供类似于由际准序次数据处理方法所得的结果的仿真,证明了利用这种数据融合方法的跟踪滤波器的性能,这种标准的序次数据处理方法需要更多的有效计算。 相似文献
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基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。 相似文献
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单脉冲雷达进入末段跟踪状态后,其测角误差主要来自于目标的角闪烁。利用目标(RCS)起伏与角闪烁线偏差绝对值之间的负相关性,采用目标RCS加权滤波的方法能够有效抑制角闪烁。仿真数据和实测数据的验证结果表明,该方法能够有效抑制单脉冲雷达角闪烁现象,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。 相似文献
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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。 相似文献
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IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法. 相似文献
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本文介绍多目标跟踪的用多维数据互联的多传感器融合算法的发展。这项工作是受大规模监视问题的推动,在这种监视问题中,来自具有不同采样间隔(电子扫描阵(ESA)雷达)的异步传感器观察值用于集中式融合。用多维分配的多传感器融合的综合,对于由分配算法处理的S个表,除了“传感器宽度”外,还要使“时间层次”最大化。在有S个传感器的情况下,将来自最近到达的S-1个帧的量测值与已经建立的航迹互联的标准方法可能有零时间层次。对于S维数据互联(S≥3),所介绍的新技术保证最大效率,即对于没有损失融合重叠传感器的每一个传感器,保证最大时间层次(S-1)。使用滑窗(长度为S)技术,在每一个量测帧之后更新估计。对于使用具有多维分配数据互联的多传感器融合,该算法提供多目标跟踪的自动航迹形成、保持和结束的系统方法。对于一个大规模空对地目标跟踪问题,介绍了使用模拟数据的估计结果。 相似文献
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本文描述了一种称为m-最佳S-D(即m—最佳S维)的新数据互联算法,这种算法在O(mSkn3)(m个分配,长度为n的S≥3个序列,k次松弛)时间内得到对于S维分配问题的(近似)m-最佳结果。m-最佳S维算法应用于以下的跟踪问题:要么传感器是同步的,要么传感器和/或目标运动非常缓慢。此项工作的意义在于m-最佳S-D分配算法(以滑窗模式)可以通过避免所需列举的令人不堪忍受的指数数目的联合假设,从而有效实现次优多假设跟踪(MHT)算法。本文首先描述了m-最佳S-D所应用的一般问题。特别是根据来自S个传感器的视线(LOS)(即不完全位置)量测,求取完全位置量测集合,即通过求解一个静态S-D分配问题可得到第1、第2、…、第m个最佳(在似然意义下)完全量测集合。使用用于得到m-最佳S-D分配解的联合似然函数,就可用类似JPDA(联合概率数据互联)技术来度量复合量测的正确概率。来自连续扫描的复合量测序列以及它们相应的概率,轮流用于一个动态2-D分配算法的状态估计器中,以估计随着时间变化的运动目标状态。基于一个似然函数获得动态分配权系数,此似然函数包含了从(静态)m-最佳S-D分配解中得到的“真实”复合量测概率。通过把m-最佳S-D分配的解法用于一个仿真的多目标被动传感器航迹起始与航迹维持问题,展示了m-最佳S-D分配解法的优点,其 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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洛克希德·桑德斯公司正在研究综合声与雷达数据的融合过程。声和雷达数据是高度互不相关的,它们可提供有关每个目标的互补信息。因此,融合过程使之有可能利用组合分类器的输出产生一种可信度高的目标识别(可靠的ID),分类器的输出包括:声波形、雷达信号特征和航迹形状 而由单个分类器进行可靠的识别是不可能的。通过融合过程可以减少目标位置误差和改善量测与航迹的互连过程。 由于融合过程是高度非线性和自适应的,因此,仿真是必不可少的。用多次重复的具有嵌入式传感器模型的仿真来建立多目标情景,以便激励融合过程。在仿真情景期间,用测量的声和雷达数据产生传感器输出的逼真描述。融合过程对分类和传统的跟踪器使用了神经网站。使用与目标ID有关的数据,以便选择最优的跟踪器参数。 对雷达和声数据的特定实例,验证了使用仿真来设计传感器融合处理的方法。然而,这种方法对于各类型的传感器或数据融合也是有价值的。例如:可在非军事应用中使用仿真,在这种应用中有关复杂系统状态的多源数据可用来控制其他数据和收集并做出最优决策。一般,仿真可用任务级指标,如成本、生存概率和杀伤概率来评定融合过程的好处。仿真对于优化融合过程的任何自适应“子部件”如神经网络来说是必不可少的。 相似文献
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本文对于在杂波环境下用多个传感器跟踪一个高度机动目标提出了一个次优的固定延迟平滑算法。此固定延迟平滑算法是把基本的交互式多模型方法(IMM)和概率数据互联(PDA)技术应用到扩展状态系统上发展而来的。在过去这种方法只使用在确切考虑量测来源(即无杂波)的马尔科夫开关过程上。本文通过对一个高度机动目标跟踪的仿真例子来说明这个算法,其中仿真假设有两个传感器:一部雷达、一部红外,都作用在密集环境下。提出的平滑算法引进了在估计时刻与最新量测之间的一个短时延迟,使得在航迹估计精度上与已有的IMMPDA滤波算法相比,有了显著地提高。而且其计算量只是随着延迟时间线性增长。然而,在一些应用中跟踪的延迟可能导致在控制闭环中产生不希望有的影响。 相似文献
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在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下偏轴跟踪目标俯仰角的测量,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行仿真,得到良好的仿真结果,表明两种算法结合使用,可较大地提高低空目标偏轴跟踪俯仰角的测量精度。并将其应用于某型雷达对掠海巡航飞行目标测量数据事后俯仰角的提取,与雷达实时输出的俯仰角测量数据相比,验证了该算法的有效性和可实施性。 相似文献