基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于UKF的机动目标跟踪算法

基于EKF在处理非线性问题时采用系统预测状态的局部线性化方法来近似系统状态演化方程所产生的不良影响,提出了一种用UKF方法解决机动目标方位和速度的跟踪及估计问题的算法.按实际的非线性模型演化时,该算法能够很好地对非线性函数的后验均值与方差进行拟合,并充分利用了传感器每次量测带来的信息并进一步优化了测量方差.仿真试验表明,该算法能很好地对机动目标的速度和航迹进行估计和跟踪.     

一种基于Jerk模型的机动目标单站无源定位算法

针对采用非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法IMM-Jerk。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用经过UKF滤波改进的交互多模(IMM)算法对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标的跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和跟踪系统的稳定性。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对IMM-Jerk算法的研究方向进行了讨论。     

基于IMM的估计算法对机动目标跟踪的比较

机动目标跟踪一直是倍受关注的问题,而交互式多模型方法(IMM)是解决这类问题的经典方法.由于传感器的发展或受某种客观条件的限制等,产生了各种基于IMM的算法.为此,介绍了IMM及基于IMM的几种经典估计算法,对它们进行比较研究,并通过机动目标跟踪的仿真算例说明各算法的适用条件、原理、异同点、性能及复杂性,对机动目标跟踪估计器的选择有重要参考价值.     

坐标系与纯角度目标跟踪

纯角度目标跟踪问题一般包括二维纯方位跟踪和三维纯角度跟踪两种情形,其特性与所选用的坐标系有关。广泛采用的坐标系是直角坐标系(二维或三维)、极坐标系(二维)和球坐标系(三维)。本文分别在直角坐标系和改进的极坐标系下建立了二维系统模型,并进行了性能分析,指出了后者的优越性。在三维情况下,作了类似工作。最后还以二维问题为例,建立了机动目标跟踪的直角坐标模型和改进的极坐标模型。     

用于纯方位机动目标跟踪的机动探测法

假设目标在某时刻发生折线机动,并且目标在机动前后都是做匀速直线运动。所提出的机动探测算法通过探测这种变化得到探测时刻。这种算法是基于对方位预测误差的均值变化进行分析的。然后估计出目标机动时刻,并从机动时刻起重新设置滤波器,估计出目标机动后的运动参数。典型的机动TMA态势仿真结果表明,该算法对于一般的目标折线机动可以有效地进行跟踪。     

机动目标跟踪的模式集自适应IMM算法的设计和比较

变结构多模型状态估计器方法适用于雷达跟踪空中机动目标。本文研究和设计了两种自适应时变模式集交互多模型(IMM)跟踪滤波器;切换网格(SG)IMM和自适应网格(AG)IMM算法。针对不同的飞行想定,通过Monte Carlo仿真方法对这些算法及相应的固定网格(FG)IMM滤波器的性能进行了评估和比较。仿真显示,对特定的机动目标跟踪问题,SGIMM和AGIMM跟踪滤波器在性能和计算量等方面要比固定结构多模型算法(FGIMM滤波器)有明显地提高。     

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.     

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。     

水声目标机动检测与跟踪

当今海战场水声目标往往采用机动方式航行,打破了目标匀速直线运动假定的传统。通过对水声目标的机动模式分析,可将目标的运动轨迹近似为折线运动进行研究。提出了水声目标的机动检测与跟踪方法,简化机动检测的复杂度,最后讨论了对机动目标长时跟踪的策略。     

机动目标跟踪的模糊逻辑方法

作者描述了一种使用模糊逻辑理论推广的交互式多模型(IMM)算法。每一个卡尔曼滤波器都被认为是局部有效的,适用于滤波调节值所确定的目标加速度空间的区域。每个卡尔曼滤波器的有效性是由模糊集合和目标的加速度估值所决定的。用选择适当的模糊集合的叠区间判断接近加速度估值要求的模型的子集。仿真结果包括了典型的机动目标情况,它说明了不同形式的模糊集合的作用。这些证明了这种方法在估计精度和计算量两方面都比IMM优越。     

基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法

非机动或弱机动目标的跟踪精度和稳定性问题一直困绕着人们,根据机动目标"当前"统计模型和均值与方差自适应滤波算法,建设性提出了基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法,并以仿真实验给予了验证.     

基于期望系统噪声的自适应机动目标跟踪研究

状态估计是目标跟踪中的基本问题,也是目标跟踪的一个难点。首先对标准IMM算法的优缺点进行了论述,针对其缺点和不足,提出了基于期望系统噪声模型（MIMM）的自适应多模型算法,该算法能有效地对机动目标的状态进行自适应估计。仿真结果表明,该算法比标准的IMM算法有较好的改善。     

地面机动目标跟踪问题研究

对地面机动目标跟踪问题进行了研究,针对当前存在的问题,提出了将交互多模型应用到地面机动目标跟踪的思想,从而提高跟踪的精度。     

TWS 雷达中的机动目标跟踪问题

采用非零均值相关加速度模型建立ｋａｌｍａｎ滤波器,以解决ＴＷＳ雷达中的机动目标跟踪问题。建立在载准线直角坐标系的机动检测器根据残差的变化可自动调整机动加速度方差以保证非机动目标的跟踪精度和跟踪器对机动目标的跟踪。仿真表明了本文方法的有效性。     

两种跟踪机动目标的方法研究

飞行目标一般沿圆周路径作机动飞行,因而出现了以圆周运动为基础的跟踪滤波器。本文讨论了飞行目标进行转变机动时的两种跟踪方法,即机动中心坐标系法和高阶多项式模型法,对二者给出了性能评价,并给出了目标在标准转弯进入方式下的仿真结果。     

多传感器多机动目标跟踪方法研究进展

讨论了多传感器多机动目标的研究现状,分析了几种跟踪滤波器的性能,着重探讨了交互多模型(IMM)算法的发展状况和应用。同时还研究了多传感器跟踪多机动目标过程中的数据关联方法。最后指出,寻求采用自适应变结构的IMM算法,研究模型切换过程中算法的过渡性能,以及在数据关联中引入混沌、遗传算法等智能控制方法,将是未来多传感器多机动目标研究的方向。     

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。     

掠海机动目标跟踪的IPDA算法

综合概率数据关联(IPDA)算法不仅能进行目标状态估计,还能提供对潜在目标的存在性/可感知性/可观测性概率的估计.这些估计通常作为评价航迹质量的参数,用于航迹确认和航迹终止.所研究的几种跟踪算法主要针对低空掠海飞行的机动目标,目标探测概率受海面信号反射导致的多路径效应和海杂波的影响而变化,将IPDA算法和EB-PDA、IMMPDA算法进行了比较研究,并提出了一种新的IPDA算法-VM-IPDA算法.仿真结果显示,VM-IPDA算法跟其他几种算法相比不仅提高准确性还能减少计算量.