非线性系统中的机动目标跟踪算法

对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪     

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。     

用一种自适应UKF滤波器跟踪机动目标

在非线性系统中用自适应Kalman滤波器跟踪机动目标时,必须采用扩展Kalman形式,但扩展Kalman有精度低、易发散的缺点.在标准UKF滤波器的基础上,应用无迹变换将测量坐标系下的滤波残差统计特性转换到三维笛卡儿坐标系下,根据三维坐标下的滤波残差变化实时改变过程噪声协方差矩阵的大小,实现了自适应UKF滤波.滤波器既具备UKF滤波器精度高,不易发散的优点,同时不需了解目标机动的先验信息.仿真表明了本滤波器的有效性.     

海战场作战仿真系统的雷达建模与仿真

兵力实体建模是海战场作战仿真的关键环节。以海战场作战仿真系统,根据雷达系统工作原理,结合工程实际,建立了雷达系统的相关功能数学模型。深入研究了雷达的截获概率模型、测量误差模型和滤波计算模型。仿真结果表明所建立的雷达模型的有效性,满足仿真试验的要求。     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导反演算法

针对水平非均匀蒸发波导反演中大气折射率剖面水平分布规律不确知和大范围海域气象参数观测难的问题,提出一种基于优化滤波的水平非均匀蒸发波导折射率剖面参数反演算法,该算法采用粒子群优化估计折射率剖面参数初始状态和描述剖面参数水平分布规律的状态转移函数,结合GPS海面散射信号波导传播的DMFT步进计算正演模型和实测GPS散射信号功率建立系统方程和观测方程,并采用粒子滤波迭代估计水平步进上的非均匀折射率剖面参数。该算法的精估计环节有效修正了粒子群估计误差在后续反演过程中导致的误差积累,保证了反演精度,并使得算法具备距离分段条件下逐段反演的能力,为远距离海域蒸发波导折射率剖面参数的反演提供了可行的方法。     

改进的光学图像边缘检测融合算法

鉴于目前用于光学图像边缘检测的方法的局限性;针对光学图像的边缘检测特性,提出了一种基于小波和Canny理论相结合的融合算子;利用相似度性质,综合评估了融合算子与其他经典边缘检测算子相比的优越性;通过实验仿真,表明该融合算子能够较好地提取运动中的光学辐射目标的边缘.     

粒子滤波算法在单站无源定位中的应用

单站无源定位是目标跟踪领域的一个研究热点问题.首先介绍了采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位的技术,即方位/多普勒频率联合定位方法,对其定位原理以及实现进行分析讨论.引入一种新的滤波器-粒子滤波器方法(Particle Filter,PF)探讨了海面上运动的观测平台对远距离运动目标定位的应用背景,对目标的原始定位结果进行滤波处理,以减弱测量噪声的影响,提高定位的精度.仿真结果表明了这一处理算法的有效性以及高精度.     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

改进的变步长LMS自适应滤波算法分析

通过建立步长因子μ与误差信号e(n)之间的非线性函数关系,提出了一种改进的自适应变步长最小均方(LM S)算法。该算法克服了LM S算法在自适应稳态阶段μ取值偏大的缺陷,具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的特点。该算法还具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将该算法对比一般的变步长算法,该改进算法在平稳过程中具有更小的稳态误差,同时还具有更好的跟踪时变系统的能力。