基于GA-ML-PMHT的多基站无源协同定位方法

针对无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题,提出一种基于遗传算法的极大似然概率多假设的多基站无源协同定位方法。首先,建立多基站无源协同定位系统数学模型。其次,提出基于极大似然概率多假设的无源协同定位航迹初始算法,并首次利用遗传算法解决极大似然概率多假设中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能。最后,通过滑窗法实现航迹维持。仿真结果表明,所提方法能够有效解决多基站无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题。     

基于QMC-IPF-JPDA的多目标无源协同定位算法

针对杂波环境中多目标的检测跟踪问题,提出一种基于拟蒙特卡罗智能粒子滤波联合概率数据关联的无源协同定位算法。该算法建立双基站无源协同定位系统目标检测跟踪的数学模型。通过拟蒙特卡罗技术使粒子分布更加均匀,并对更新阶段的粒子进行交叉变异以提高粒子多样性。结合测量信息,利用联合概率数据关联算法实现多目标检测跟踪。仿真结果表明,所提算法能有效解决杂波环境下多目标检测跟踪问题,提高跟踪性能。     

电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法

多路径Viterbi数据关联跟踪算法(MVDA)研究了运用动态规划的优化算法解决天波超视距雷达多路径数据关联问题,该算法是基于电离层状态已知稳定条件下的.提出一种电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法,该算法针对无法精确获得电离层状态时,量测模型中的电离层状态参数不确定导致雷达坐标系/地理坐标系之间的坐标变换存在的不确定时,在最大似然的意义下的回波、传播模式和航迹的三维数据关联.仿真表明:在电离层非稳定状态下MVUI提高了低检测概率时的跟踪性能,大大降低了失跟率,并提高了跟踪精度.     

主被动传感器异地配置下的航迹关联

在雷达和电子支援(ESM)传感器异地配置的情况下,提出了一种基于位置统计量和最大似然准则的异类传感器航迹关联算法。首先基于位置统计量对目标进行了航迹粗关联,排除掉一些虚假关联组合;然后采用最大似然准则对目标进行了航迹细关联,以求进一步提高雷达和ESM传感器航迹关联的检测概率。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地完成对多目标的航迹关联。     

基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法

针对天波超视距雷达环境下的机动目标跟踪问题,提出一种基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法.该算法将当前统计模型与VDA(Viterbi数据关联)算法相结合,在VDA算法框架下,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波,以解决目标状态估计和数据关联两方面的问题.通过目标漏跟率、虚假航迹占有率、航迹自动起始时延、输出航迹条数和航迹跟踪精度等多种跟踪性能指标,对算法进行了全方面的仿真验证.仿真结果表明,对天波超视距雷达所面临的密集杂波环境,该算法能够较好地跟踪机动目标.     

一种新的杂波环境下的多目标跟踪算法研究

杂波中的多目标的跟踪研究面临许多挑战.目标轨迹受多种动作制约,而且杂波通常是实质的非同质杂波.在多目标状态下,量测任务的计算量可能随航迹数和量测数呈指数增长,LMIPDA-IMM算法解决了这一问题.IMM算法可用来跟踪机动目标,LMIPDA算法计算目标存在概率,能够进行错误航迹的识别,从而航迹可自动起始和终结.LMIPDA提供了线性运算的航迹数和量测数多目标数据关联,仿真结果表明该算法在很强的非同质杂波中是很有效的.     

用于机动目标跟踪的联合IMM Viterbi数据关联算法

针对低检测概率、重杂波环境下的机动目标跟踪问题,提出一种联合交互式多模型Viterbi数据关联(C-IMM-VDA)机动目标跟踪算法.该算法利用各模式下的滤波器的量测预测、量测预测协方差及模式概率构造一个统一的综合波门,排除不可能的路径转移,减少到达一个目的节点的源节点的个数.机动目标仿真结果表明,与IMM-VDA(交互式多模型Viterbi数据关联)算法相比,C-IMM-VDA算法在大大减小计算量的同时,降低了航迹失跟率,提高了航迹平均跟踪精度.     

一种新型杂波环境下突发机动目标跟踪算法

针对杂波环境下突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于自适应匀加速模型的交互式自适应概率数据关联算法。该算法在交互式概率关联算法基础上,采用带渐消因子的自适应匀加速模型(ACA)与匀速模型(CV)相交互,克服了卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的三大缺陷,保证了在突发机动下的良好跟踪性能,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环...     

用批递归估计器纯方位跟踪机动目标

本文介绍一种新的批递归估计器用杂波中的纯方位量测跟踪机动目标(即,低信噪比(SNR)目标)。标准的递归估计器跟广义卡尔曼滤波器(EKF)一样由于缺乏初始目标距离信息而造成粗劣收敛和不稳定状态。另一方面,批估计器不可以处理目标机动。为了纠正这些缺陷,本文用概率数据互联将批最大似然——概率数据互联估计器(ML-PDA)同递归交互多模型(IMM)估计器组合,在有杂波的条件下产生较好的航迹初值和航迹保持结果。还论证,批递归估计器可以用于基于目标状态估计的自适应己舰机动决策,以提高目标的可观测性。跟踪算法对有8dB信噪比的目标被证明是有效的。     

杂波环境下红外传感器滤波算法

基于定向概率数据关联滤波(DPDAF)算法,根据红外传感器对目标方位角与俯仰角分辨率不同的特性修正了似然函数,并利用等效观测噪声协方差阵修正滤波增益的思想,构造了一种旨在提高红外传感器跟踪性能的修正定向概率数据关联滤波算法.蒙特卡洛仿真结果表明,新算法对红外目标的跟踪具有比DPDAF更好的跟踪性能.     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

考虑地球曲率的三维目标APBR跟踪算法

针对机载被动双基站雷达(Airborne Passive Bistatic Radar,APBR)三维目标跟踪问题,提出一种杂波环境下考虑地球曲率的航迹起始与目标跟踪算法.在地心地固坐标系中建立包含地球曲率的目标运动模型和测量模型.利用多帧测量构建对数似然比函数,并通过遗传算法求解最优值,获得目标的三维状态初值.最后,利用概率数据关联结合扩展卡尔曼算法对杂波环境下的目标进行状态估计.仿真结果表明,所提方法比不考虑地球曲率的方法能获得更好的估计性能.     

一种新的避免航迹合并的比例联合概率关联算法

通过对传统的联合概率数据关联算法(JPDA)在平行临近及小角度交叉目标的关联跟踪中引起的航迹合并问题的分析,提出了一种基于最大交互概率的改进比例联合概率数据关联算法.该算法找出距离两逼近目标的交互概率中心最近的有效观测,引入一比例因子对该观测与所有目标的关联概率进行修正,将逼近目标“拉开”,从而抑制了航迹的合并.仿真结...     

密集杂波环境下一种新的机动目标跟踪算法

针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题,在传统方法基础上结合模糊推理的思想,提出一种模糊自适应交互多模型概率数据关联算法。该算法将目标运动模式分为机动和非机动两类区别对待,无需选取大量模型来覆盖机动目标的运动模式,而是动态调节模型集合中部分模型的参数,具有更强的自适应跟踪能力。最后,给出了算法的仿真分析,结果表明:该方法能够有效地跟踪密集杂波中的机动目标,并且跟踪性能较传统方法有所提高。     

幅度信息辅助的多机动目标跟踪算法

针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法计算量大且性能严重衰退的问题,提出了联合幅度信息的多模型标签多伯努利(AI-MM-LMB)滤波器。首先,对目标状态进行扩展,引入幅度信息;然后,建立幅度信息及位置信息的联合量测似然函数;最后,基于MM-LMB滤波器框架,给出新的更新方程。仿真实验结果表明:低杂波下,AI-MM-LM算法同MM-LMB算法跟踪性能相当;高杂波下,AI-MM-LMB算法性能明显优于MM-LMB算法。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

基于TS-MMPF的机动弱目标TBD算法

针对基于多模粒子滤波(Multiple Model Particle Filter,MMPF)的机动弱检测前跟踪(Track-Before-Detect,TBD)方法存在不能直接给出目标航迹以及粒子退化导致的目标漏检问题,提出一种基于航迹平滑(Track Smoothing,TS)的MMPF(TS-MMPF)机动弱目标TBD算法。该方法利用MMPF的方法对机动弱目标量测数据进行处理,输出初步的检测和跟踪结果;将MMPF的输出结果重新定义为新的量测并进行目标的航迹起始、关联及滤波并给出目标的航迹;最后,利用航迹预测值对目标航迹进行平滑处理,有效解决粒子退化导致的漏检问题。仿真结果表明该算法可以有效提高目标航迹的稳健性。     

密集回波环境下的一种交互式多模型算法

利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改 ,提高该算法的性能 ;然后与匀速模型交互作用 ,利用概率数据关联处理密集回波环境下机动目标的跟踪问题 ,这样既保持了对强机动目标的跟踪性能 ,同时又提高了对弱机动目标的跟踪精度。仿真结果证明该算法确为一种非常有效的方法     

一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

用目标幅值特性的交互多模型跟踪

本文介绍利用目标回波强度改进涉及杂波环境中目标机动的航迹形成性能和航迹保持的递归跟踪算法。本技术把交互多模型方法(IMM)和广义概率数据互连(PDA)结合在一起,利用了与目标和杂波回波的概率模型相结合的量测的回波幅值。该方法的优点是通过评估目标模型概率可自动产生关键的跟踪决策,以便在航迹形成中提供快速而准确的真航迹确认和假航迹撤消的决策。它还能对等位转向目标机动实施精确的继续跟踪。