一种新型杂波环境下突发机动目标跟踪算法

针对杂波环境下突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于自适应匀加速模型的交互式自适应概率数据关联算法。该算法在交互式概率关联算法基础上,采用带渐消因子的自适应匀加速模型(ACA)与匀速模型(CV)相交互,克服了卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的三大缺陷,保证了在突发机动下的良好跟踪性能,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环...     

密集杂波环境下一种新的机动目标跟踪算法

针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题,在传统方法基础上结合模糊推理的思想,提出一种模糊自适应交互多模型概率数据关联算法。该算法将目标运动模式分为机动和非机动两类区别对待,无需选取大量模型来覆盖机动目标的运动模式,而是动态调节模型集合中部分模型的参数,具有更强的自适应跟踪能力。最后,给出了算法的仿真分析,结果表明:该方法能够有效地跟踪密集杂波中的机动目标,并且跟踪性能较传统方法有所提高。     

杂波环境下机动目标跟踪算法研究

杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。     

杂波环境中机动目标跟踪算法性能分析

由于概率数据互联算法不具有跟踪机动目标的能力,为了解决杂波环境下机动目标跟踪问题,提出了很多基于概率数据互联的修正算法。这些算法各有特点,因而它们在不同的情况下,算法的跟踪精度、实时性等方面各有优劣。假定一种典型的目标机动情况,在这种情况下对几种比较具有代表性的修正算法进行仿真实验,并根据实验结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

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。     

复杂环境下多机动目标跟踪问题的研究

针对多机动目标跟踪问题 ,系统地讨论了其主要内容和各种算法 ,包括机动目标模型的建立、多个机动目标的跟踪和维持 ,跟踪过程中各种数据关联的处理方法、跟踪的起始和终结以及跟踪性能分析与评价 ,并对以后相关的研究方向进行了探讨。     

一种新的杂波环境下的多目标跟踪算法研究

杂波中的多目标的跟踪研究面临许多挑战.目标轨迹受多种动作制约,而且杂波通常是实质的非同质杂波.在多目标状态下,量测任务的计算量可能随航迹数和量测数呈指数增长,LMIPDA-IMM算法解决了这一问题.IMM算法可用来跟踪机动目标,LMIPDA算法计算目标存在概率,能够进行错误航迹的识别,从而航迹可自动起始和终结.LMIPDA提供了线性运算的航迹数和量测数多目标数据关联,仿真结果表明该算法在很强的非同质杂波中是很有效的.     

杂波环境下机动目标跟踪的分布式估计算法

本文考虑了杂波环境下机动目标的多雷达跟踪问题，提出了一种分布式联合估计算法。子站独立于总站，并单独跟踪，把当地估计结果周期地传送给总站，由总站进行合并，得出基于所有子站量测的全局估计。数字仿真表明，分布式联合、估计算法在各种性能指标上都优于单站跟踪算法。     

用BMM算法进行机动目标跟踪

本文提出了用自助法多模型——the bootstrap multiple model(BMM)算法进行评估混合(连续-离散)系统的自助法随机仿真方法。并用BMM滤波来进行机动目标跟踪,跟踪效果由计算机仿真进行验征。     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

非均匀杂波环境中基于粒子滤波的无参目标跟踪算法

目标跟踪算法通常包含对参数杂波密度的测量,该杂波密度通常是不均匀的。目前的无参目标跟踪一般是先假设一个先验未知的杂波密度,假设它均匀分布在一个选好的门限内。这和一个包含强杂波密度、多扫描的目标跟踪算法的选通门限有很大的不同。基于此,提出了一个替代杂波密度估计的无参目标跟踪方法,该算法不假设该杂波在选择的门限内。而是建立在对已测杂波密度估计的基础上,重要的是该估计是在后验目标的轨道更新以前就被估计过,即它是针对杂波密度逆向测量的修正估计。仿真结果表明:该算法在强密度非均匀杂波环境中的有效性。     

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.     

杂波环境下红外传感器滤波算法

基于定向概率数据关联滤波(DPDAF)算法,根据红外传感器对目标方位角与俯仰角分辨率不同的特性修正了似然函数,并利用等效观测噪声协方差阵修正滤波增益的思想,构造了一种旨在提高红外传感器跟踪性能的修正定向概率数据关联滤波算法.蒙特卡洛仿真结果表明,新算法对红外目标的跟踪具有比DPDAF更好的跟踪性能.     

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.     

用IMMPDA固定延迟平滑算法对杂波环境下机动目标的多传感器跟踪

本文对于在杂波环境下用多个传感器跟踪一个高度机动目标提出了一个次优的固定延迟平滑算法。此固定延迟平滑算法是把基本的交互式多模型方法(IMM)和概率数据互联(PDA)技术应用到扩展状态系统上发展而来的。在过去这种方法只使用在确切考虑量测来源(即无杂波)的马尔科夫开关过程上。本文通过对一个高度机动目标跟踪的仿真例子来说明这个算法,其中仿真假设有两个传感器:一部雷达、一部红外,都作用在密集环境下。提出的平滑算法引进了在估计时刻与最新量测之间的一个短时延迟,使得在航迹估计精度上与已有的IMMPDA滤波算法相比,有了显著地提高。而且其计算量只是随着延迟时间线性增长。然而,在一些应用中跟踪的延迟可能导致在控制闭环中产生不希望有的影响。     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

基于模糊推理的机动目标自适应多模型跟踪算法

针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊理论和多模型理论探索空中机动目标跟踪问题,并设计了一种模糊自适应多模型(FAMM)目标跟踪算法,该算法采用五个基本模型,以加速度估值作为模糊推理系统的输入,经模糊推理融合得到系统状态和方差的估计值以及下一时刻的滤波模型(最多三个).经Monte Carlo仿真研究,与IMM算法相比较,该算法不仅在目标弱机动或不机动条件下,而且在复杂机动时能更稳定、精确地跟踪目标,较好地满足了海上对空防御作战中跟踪机动目标的需求.     

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。     

机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法

采用"当前"统计模型、匀加速模型以及匀速模型,运用交互式多模型算法的思想,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法.基本思路是上述三种模型并行工作,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换,目标状态估计是上述三种模型交互作用的结果.蒙特卡罗结果表明该算法不仅克服了上述三种模型各自的缺点,提高了对机动目标的跟踪精度,同时具有全面自适应跟踪能力.     

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。