基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

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Doppler量测的CS-EKF机动目标跟踪平行滤波算法

为提高非线性机动目标跟踪精度,在基于"当前"统计模型(CSM)的扩展卡尔曼滤波(CS-EKF)算法的基础上,提出一种基于多普勒径向速度量测和三维平行滤波的机动目标跟踪算法(CS3D-EKFrv)。该算法通过引入径向速度量测扩充量测矩阵的维数,然后利用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法解决量测方程中状态向量和量测向量的非线性问题,最后采用"当前"统计模型对目标的三维状态进行平行滤波估计,解决三坐标轴上机动强度不一致的问题。对CS-EKF,CS3D-EKF及CS3D-EKFrv算法的仿真结果和实测数据检验表明,CS3D-EKFrv算法能够有效改善机动目标的跟踪精度。     

基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法

"当前"统计模型需要预先设计目标最大机动加速度和目标机动频率,不能适应各种机动情况。在"当前"统计模型的基础上,提出了一种基于"当前"统计模型的模糊自适应滤波算法。该算法能使目标最大机动加速度和目标机动频率随着机动特性自适应调整,适应各种机动情况。仿真结果表明,该算法的跟踪精度优于传统的基于"当前"统计模型的跟踪算法。     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

模型参数自适应的交互多模强跟踪算法

基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法.在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力.仿真结果验证了该算法的有效性.     

扩展式机动目标可调白噪声模型

在目标跟踪过程中,每个量测周期所得到的雷达量测数据以极坐标形式表示。量测方程在极坐标中是线性的,但在笛卡儿坐标系中却是非线性的。此时,目标跟踪实际上是非线性的。随着现代航空、航天技术的发展,飞行器的机动性得到了更大的加强,这就使跟踪问题变得更加困难和复杂。针对非线性机动目标跟踪问题,提出了一种扩展式当前统计模型机动目标跟踪算法。该算法不需要假定目标的机动加速度模型,而是直接正确地估计出机动目标的当前状态,不存在任何估计滞后与修正问题。最后,给出了算法的仿真分析。     

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。     

基于双波段红外辐射信息的红外机动目标跟踪算法

利用双波段IRST系统测到的目标双波段红外辐射信息,推导出目标的伪距离量测信息,使得单站IRST系统变为可观测系统;在此基础上,构建了伪量测方程,采用改进的"当前"统计模型和基于最小偏度单形采样策略的UKF算法,提出了一种基于双波段红外辐射信息的IRST机动目标跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效地跟踪机动目标,具有良好的实际应用价值。     

用于低信噪比机动目标跟踪的多分辨率方法

针对低信噪比情况下目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪机动目标的缺点,提出一种多分辨率滤波方法用于跟踪低信噪比情形下的机动目标.该算法利用离散小波变换和滤波器组将量测信息分解到不同分辨率的层级,由于在低分辨率下量测的误警率较低,所以在低分辨率层级实现对目标机动信息的提取,可以避免机动信息被噪声所淹没,缺失的信息...     

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     

静止目标纯距离测量下的定位原理与方法研究

针对水下网络战条件下目标定位的特点,分析了纯距离系统可观测的条件,即对静止目标、观测站作直线运动,系统是不可观测的;并通过与同条件下的纯方位系统的对比,得出了在一般情况下,纯距离系统比纯方位系统具有更弱的观测性的结论;给出了估计目标位置参数的一种递推算法,该算法具有形式简单,不需要初值的特点;仿真试验表明,算法具有收敛速度快,精度好,稳定的优点.应用前景良好.     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

Hypersonic sliding target tracking in near space

To improve the tracking accuracy of hypersonic sliding target in near space,the influence of target hypersonic movement on radar detection and tracking is analyzed,and an IMM tracking algorithm is proposed based on radial velocity compensating and cancellation processing of high dynamic biases under the earth centered earth fixed(ECEF) coordinate.Based on the analysis of effect of target hypersonic movement,a measurement model is constructed to reduce the filter divergence which is caused by the model mismatch.The high dynamic biases due to the target hypersonic movement are approximately compensated through radial velocity estimation to achieve the hypersonic target tracking at low systematic biases in near space.The high dynamic biases are further eliminated by the cancellation processing of different radars,in which the track association problem can be solved when the dynamic biases are low.An IMM algorithm based on constant acceleration(CA),constant turning(CT) and Singer models is used to achieve the hypersonic sliding target tracking in near space.Simulation results show that the target tracking in near space can be achieved more effectively by using the proposed algorithm.     

基于改进协方差控制的传感器管理算法

针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。     

不完全量测下基于面目标的火控系统性能分析

针对实际工程中出现的不完全量测下火控系统性能的理论研究,将水面舰船建模为椭圆形面目标,建立了不完全量测下基于面目标测量的数学模型,给出了火控跟踪系统统计意义下的估计误差Cramer-Rao下界(CRLB);根据目标状态与射击诸元间的非线性误差传递关系,基于UT变换得到不完全量测下基于面目标的火控系统射击诸元误差方差下界。以某型舰载火控系统为例,仿真结果表明,在不完全量测下,与传统的质点目标火控系统相比,基于面目标测量的火控系统在估计性能上提高36%,火控性能提高34%。     

基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法

针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。     

坦克观瞄系统的坐标体系

目前我国主战坦克的观瞄系统使用的是建立在单一炮塔坐标下的数据处理方式,基于这种数据处理方式的火控系统,在跟踪机动目标时的模型误差成为系统作战的主要误差,已经无法满足现代作战对打击机动目标的要求.对正在发展的目标跟踪式观瞄系统定义了一套新的坐标系统,以及目标运动参数在各坐标系之间转换的变换矩阵,提出了在这种坐标系统基础上对目标运动参数的处理方法,并指出这种数据处理方式将是高速、机动目标建模的基础,在未来的数字火控方式中有极大的使用前景.     

一种有效的红外弱小目标DBT算法研究

作为红外自寻的制导、搜索跟踪和预警等领域的一项关键技术,红外弱小目标检测与跟踪成了红外图像处理领域中的一项重要研究课题。本文采用了"先检测后跟踪(DBT)"的思想对红外小目标进行检测与跟踪,首先采用基于各向异性偏微分方程的背景抑制技术对单帧图像进行抑制,再用最大绝对对比度阈值对红外图像进行分割,最后采用形心跟踪法对小目标点坐标定位。试验证明本文算法应用于目标检测的可行性和有效性。