用于机动目标跟踪的分布式多传感器异步融合算法

目前,随着目标机动性能的不断提高,单个传感器越来越难于对目标进行有效地跟踪.分布式多传感器网络是当前国内外研究的热点,也是解决机动目标跟踪的有效途径之一.提出了一种适用于机动目标跟踪的异步融合算法:融合中心采用交互式多模型(IMM)算法,在给定融合周期的基础上,对多传感器数据进行异步融合,得到有效跟踪航路.蒙特卡罗仿真表明,该算法可以有效地改善对机动目标的跟踪性能,可为工程应用提供有益参考.     

一种稳健的多传感器目标跟踪算法

研究了一种基于双波段红外和雷达传感器的自适应目标跟踪算法.利用目标多普勒信息和红外辐射信息,建立具有树形结构的红外雷达跟踪系统状态估计模型,采用平方根无迹卡尔曼滤波方法实现双波段红外传感器的初步融合,并将其作为融合节点与雷达传感器进行基于自适应交互式多模型算法的深层融合.在交互式多模型算法的基础上,研究了寻求快速准确的机动目标模型匹配方法,通过局部优化来达到最终融合结果的优化.仿真结果表明,该算法能有效提高机动目标跟踪精度,具有一定的稳健性和自适应性.     

交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势

系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势.通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨.     

一种自适应变结构交互式多模型算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。     

基于MHT-IMM的航迹生成算法建模与仿真

针对杂波环境下未知机动目标的航迹生成问题,提出了一种多假设航迹跟踪与交互式多模型(multi hy?pothesis track-interactive multi model,MHT-IMM)算法来生成机动目标航迹.MHT-IMM算法充分利用点迹的各种特征信息和融合航迹的历史累积信息,预测机动目标加速度,自适应选择合...     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。     

模糊自适应PMHT机动目标跟踪算法

对目标机动的检测和准确跟踪,是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题.将统计距离、统计距离增量作为系统方差的调整参量,采用模糊专家规则系统,提出了一种适用于机动目标的模糊自适应概率多假设跟踪(FA-PMHT)算法.该算法将数据关联寻优与运动模型寻优联合处理,从而实现了数据关联寻优、目标模型寻优一体化.仿真结果表明,所提算法与交互式多模型概率多假设跟踪(IMM-PMHT)算法相比在跟踪精度上有明显提高,并且满足实时性要求,证明该算法是有效的.     

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。     

IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关。Singer模型算法可以实现对机动目标的跟踪,但该算法存在机动频率和过程噪声大小等参数难以选取的问题。针对以上情况,利用IMM算法易于结合其他算法的特点,提出一种基于IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法,实现Singer模型参数的自适应选择。仿真结果表明,该算法比单一的Singer模型算法或一般的IMM算法更能有效提高机动目标跟踪精度。