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.     

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.     

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。     

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

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。     

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。     

一种基于和声搜索的改进粒子滤波算法及应用

针对传统粒子滤波算法在粒子生成阶段存在的粒子选取盲目性问题,提出了将和声搜索算法与粒子滤波算法相结合的设计思路,得到了一种改进型粒子滤波算法.随后,针对某载体的导航问题,将该算法应用于组合导航滤波并进行了仿真,仿真结果验证了所提出滤波算法的正确性和有效性.