基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

战机最速角度机动攻击导引指令生成算法

针对现代空战的特点,根据战机飞行动力学,对时间最优情况下的最速角度机动攻击导引指令生成进行了研究。将最速角度指向机动导引控制问题视为受终端状态、过程以及控制约束的多约束优化问题,通过引入惩罚函数将多约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用共轭梯度法寻优得到导引指令,给出了最速角度指向机动导引指令生成的具体算法,最终通过仿真证明了所提算法的有效性。     

基于EMA算法的变结构交互多模型算法

标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。     

移动机器人的轨迹跟踪控制新方法

针对运动学模型描述的移动机器人系统,研究了移动机器人的轨迹跟踪控制问题,基于Lyapunov直接法,设计出了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制器,满足了移动机器人的轨迹跟踪要求,并分析证明了系统可实现全局渐近稳定。最后,仿真结果表明从较大初始跟踪误差很快收敛到零误差,闭环系统稳定,具有良好的动态特性。     

“动中通”系统中的跟踪识别技术

天线跟踪与卫星识别是"动中通"系统中的关键技术.首先在对各种跟踪方式比较分析的基础上,提出了一种基于惯性制导、程序跟踪和圆锥扫描跟踪的组合天线跟踪方案,缩短了系统搜索卫星的时间,提高了天线跟踪卫星的精度;而后通过分析卫星可供识别的特征,提出了应用解码后的数据流特征进行识别卫星的方案,降低了系统对传感器部件的精度要求,降低了系统成本.     

一种基于轮廓自扩展的GVF算法

针对Snake算法及GVF算法对初始轮廓覆盖区域敏感性的缺陷,提出一种轮廓自扩展方法,从而使初始轮廓能够有效地覆盖目标所在区域,达到对目标的完整搜索;将其应用到目标跟踪中,根据下一帧中目标与当前帧设置的轮廓的交叉,通过自扩展初始轮廓可以很快将目标划为搜索区域之内.实验表明,基于轮廓自扩展方法的GVF方法可以实现对目标轮廓的完整提取;在目标跟踪中可以自动、有效地跟踪目标.     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

基于遗传算法的低探测概率稳态滤波器优化

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.     

天波超视距雷达扩展综合概率数据关联算法

考虑到天波超视距雷达径向速率量测与径向距离量测之间的关系以及径向速率量测精度较高的特点,提出了一种天波超视距雷达扩展IPDA算法.该算法利用当前时刻径向速率、径向距离的预测值和相应的量测构造出运动一致性因子,并推导了一致性因子的概率密度函数.在此基础上,利用一致性因子和马氏距离计算回波与目标的互属概率,从而减小异常点的影响、提高估计的精度.天波超视距雷达目标跟踪仿真结果表明:扩展IPDA算法在起始快速性、航迹起始概率、跟踪精度和稳定跟踪率等方面优于IPDA算法,同时其计算量只略大于IPDA算法的计算量.     

距离波门拖引干扰中的关键参数设计

为了对雷达的距离跟踪系统进行有效干扰,在介绍距离波门拖引干扰过程的基础上,分析了雷达距离跟踪系统对距离波门拖引干扰的响应结果,指出了干信比、跟踪波门宽度和跟踪带宽对成功进行距离波门拖引干扰时选取拖引速度的影响.然后假设雷达采用Ⅱ型距离跟踪系统,对距离波门拖引干扰过程进行了仿真,验证了分析结果的正确性.