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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. 相似文献
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机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。 相似文献
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通过对现有火控中应用的滤波和预测方法的剖析和对火控输入信号及噪音的分析 ,提出了一种新的滤波和预测原理——闭环跟踪滤波原理。采用随动系统原理、误差相消原理和自适应控制原理相结合的方法 ,适合一次或二次运动的目标和噪音频谱大于目标运动频谱 10倍频程以上的情况 ,并能获得既快又精确的目标现在点参数和未来点位置值。 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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针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计模型的基础上,利用实时机动加速度前二个机动加速度的变化情况与方差的关系,提出了一析的自适应滤波算法。大量仿真结果表明,这种改进的自适应滤波算法在跟踪机动目标特别是强机动目标时,具有良好的跟踪性能。 相似文献
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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。 相似文献
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自适应采样数粒子滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法,在定义综合性能风险函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式,使得在跟踪过程中,可以根据目标的机动情况在线调节粒子数,以使跟踪性能达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验,结果表明,自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法,跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.7倍。 相似文献
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在文献中考虑利用多传感器跟踪机动目标一类的问题时,支持特定目标跟踪的传感器数量及类型通常相对于目标假定位置是固定的。然而,在许多多传感器系统中,支持某一特定目标跟踪的传感器数量及类型,可由于各个传感器的机动性、类型及资源的制约而随时变化。这种在传感器系统配置上的变化性,在跟踪机动目标时造成严重的问题,这是由于目标运动模型存在不确定性。卡尔曼滤波器通常用于滤波位置测量,以估计目标的位置,速度和加速度。在设计卡尔曼滤波器时,过程噪声(加速度)方差Qk的如此选定以致于65%到95%的概率区间能包含目标的最大加速度水平。然而,当目标机动时,加速度以一种确定性方式变化。于是,与过程噪声相关的白噪声假设发生偏离,滤波器在目标机动期间产生状态估计偏差。如果选定一个较大的Qk,则在机动时的状态估计偏差较小。但当目标不作机动时,此时的Qk只能粗劣地表征目标运动,而且滤波性能远远偏离最优了。这里,举出了目标在单一坐标系运动的例子,说明了利用多传感器跟踪机动目标存在的问题,从中表明两传感器(在确定条件下,其中包括各传感器的正确配置)具有较之单一传感器更糟糕的跟踪性能。将交互式多模型算法(IMM)应用于该范例中,证明了它是一种解决跟踪滤波器性能问题的潜在方法。 相似文献
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当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动... 相似文献
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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 相似文献
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针对组网雷达系统在跟踪目标发生机动时采用自适应滤波来估计目标状态的特点,在点迹融合数据处理结构的组网雷达基础上提出了一种欺骗干扰优化策略.根据状态和量测方程描述了组网雷达跟踪目标的模型,同时建立了跟踪机动目标的自适应滤波模型.在此基础上,建立了欺骗干扰模型,并在目标机动检测约束下,推导了虚假目标欺骗干扰对于组网雷达融合... 相似文献