一种自适应α、β、γ滤波算法

针对Ｋａｌｍａｎ滤波运算量大和目前的一些自适应α－β滤波算法存在的不足,本文给出了一种新的自适应α、β、γ滤波算法,仿真结果表明了该算法的可行性。     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

基于双重酉滤波的再入目标实时跟踪

适当的运动模型和估计方法是提高再入目标跟踪性能的关键.选择机动再入动力学模型,将再入目标跟踪问题转化为状态和参数的联合估计问题,并利用试验数据分析了再入模型状态和参数的相关性.针对原始双重酉滤波算法的确定性系统输入假设造成信息损失的局限性,提出了一种基于随机性系统输入假设的改进双重酉滤波算法,并从理论上分析了该算法的估...     

基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.     

一种基于激光测距仪测距信息的新滤波算法

针对动能拦截器在大气层外完成反导任务的末制导滤波问题,利用激光测距仪的测距信息与导引头的测角信息,设计了一种非线性θ-D滤波算法.分析了这种滤波算法在实际应用中的一些问题,包括避免滤波发散的条件,权重系数阵的取值等.通过仿真验证,该滤波算法的精度高于工程上常用的α-β衰减记忆滤波.在该滤波算法的基础上,可以得到更精确的弹目相对运动信息,为进一步设计更先进的导引律提供了基础.     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

非线性目标跟踪滤波算法的比较研究

针对不同的非线性目标跟踪滤波算法在性能上存在较大差异的问题,展开了5种非线性滤波算法的比较分析研究,通过分析不同滤波框架下非线性目标跟踪性能,阐述了算法理论中的关键异同点.通过仿真实验和跑车试验,比较了基于Kalman框架下非线性滤波算法和基于Monte Carlo贝叶斯估计的粒子滤波在估计精度、计算量等方面的优劣性.实验结果表明,在复杂的非线性环境中,粒子滤波相对于其他4种滤波器滤波精度更高,但计算复杂耗时长,该结果可为非线性目标跟踪滤波算法的选取提供有益的参考.     

目标机动频率自适应估计的UKF滤波算法研究

研究了反弹道导弹中机动目标的拦截问题,提出了一种基于机动频率自适应的UKF滤波估计算法,将实时估计得到的机动频率应用于目标运动状态的滤波过程中,从而对目标运动信息进行快速而有效的估计。仿真结果表明,这种自适应估计算法,较固定机动频率的滤波算法,有较快的目标估计速度,较高的目标估计精度,能有效的跟踪和应对目标机动加速度的快速变化,有效避免了由于不能及时跟踪的目标运动信息而导致较大脱靶量的现象。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

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.     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

弹道滤波算法研究

为导引我方发射的制导炮弹等目标,需要在炮瞄雷达跟踪炮弹的基础上准确估计炮弹目标的位置、速度等状态信息。鉴于直接对测量的弹道轨迹建立常规运动模型滤波效果较差,提出了两种方法。一种基于弹道偏差滤波的方法,另一种是基于弹道方程滤波方法。仿真计算比较结果表明文中建立的弹道滤波算法对弹道类目标的滤波精度和反应时间上有大幅度提高。     

基于观测预测粒子滤波的雷达组网目标状态估计

雷达组网系统跟踪目标时,观测数据与目标跟踪状态成严重非线性关系,难以用卡尔曼滤波最优估计方法,处理非高斯非线性系统滤波估计问题的粒子滤波算法容易产生粒子退化问题。因此,使用观测预测粒子滤波算法解决这个问题,该算法基于观测似然进行重要性采样,结合一步预测信息计算粒子权值,保证了采样粒子处于高观测似然区,并充分利用了一步预测信息。仿真验证表明,将观测预测粒子滤波算法应用于目标状态估计,避免了粒子退化,收敛快,估计精度高。     

基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波

针对经典粒子滤波的样本退化问题,提出了基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波.该方法将自适应因子与无迹卡尔曼滤波相结合构造粒子滤波的建议分布,即通过UT变化构造建议分布函数,利用预测残差作为自适应因子,在线调整测量预测协方差、状态测量互协方差和状态更新协方差的实时变化,从而调整其在滤波中的作用.非线性状态估计仿真实验表明,该算法具有较强的自适应性和较高的滤波精度.     

基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法

传感器管理是信息融合技术的重要研究方向,以往的传感器管理算法主要是针对线性融合系统,现实中非线性系统更为普遍,而针对非线性融合系统的传感器管理算法研究较少。粒子滤波是目前非线性领域中应用最广的滤波算法,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。Unscented粒子滤波采用Unscented卡尔曼滤波计算提议概率密度分布,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。针对非线性系统,提出了一种基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法。首先利用Unscented粒子滤波对目标进行状态估计,求出目标的协方差;然后利用信息熵计算目标的信息增量;最后利用信息增量最大对传感器资源进行分配,并对该算法进行了仿真。     

水下目标跟踪粒子滤波算法性能分析

粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)在非线性状态估计方面表现出更好的性能.分析了PF、EPF、UPF 3种算法,UPF的估计状态依赖于测量值,对历史模型信息的敏感度较低,并避免了雅可比矩阵的计算,比EPF更容易进行模型设计;EPF在计算上虽然高效,但跟踪效果不稳定.以AUV水下三维目标跟踪为...     

机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法

采用"当前"统计模型、匀加速模型以及匀速模型,运用交互式多模型算法的思想,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法.基本思路是上述三种模型并行工作,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换,目标状态估计是上述三种模型交互作用的结果.蒙特卡罗结果表明该算法不仅克服了上述三种模型各自的缺点,提高了对机动目标的跟踪精度,同时具有全面自适应跟踪能力.     

基于遗传算法的低探测概率稳态滤波器优化

低探测概率机动目标跟踪α-β-γ滤波器收敛速度和精度是一对难题.通过对目标机动域的划分,提出基于遗传算法稳态α-β-γ滤波器的参数优化.在滤波计算中,根据目标机动估计值并结合跟踪波门的设定实时调整滤波器参数.通过在目标位置信息可测条件下的稳态滤波仿真表明,经优化的α-β-γ滤波器跟踪精度和收敛速度显著提高,较好解决了滤波环境恶劣时稳态滤波跟踪问题.     

捷联导引头视线转率估计的交互式多模型样条滤波算法

针对捷联导引头测量信息的弹目惯性视线转率估计,提出了一种基于交互式多模型算法的样条滤波方法(IMM-SF)。基于体视线和惯性视线的映射关系解算惯性视线角,将其作为虚拟观测量进行滤波,设置多个过程噪声模型,每个模型分别采用样条滤波器进行滤波,IMM-SF滤波器的估值结果为各滤波器估值的加权综合。该方法不必对目标的未知机动建模,应用更加方便,并且可在交互式多模型算法的框架下自适应地调整滤波器的噪声。Monte-Carlo仿真结果表明该方法可有效估计视线转率,并可提高估值精度。     

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。     

一种运动自适应去隔行中值滤波算法

在分析了现有各种去隔行算法的基础上,提出一种基于边缘的中值去隔行运动自适应算法。对运动部分,采用在最大相关性方向上进行中值滤波。实验证明,算法充分利用了图像时间和空间上的信息,有效克服了传统算法去隔行后图像边缘不够平滑,出现锯齿,对噪声敏感的不足,该算法占用硬件资源少,运算复杂度低,易于硬件实现。