再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。     

最小二乘滤波在目标跟踪中的应用

根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,基于最小二乘法通过设计综合预测器的方法,并结合坐标变换得出目标的预测位置信息。这种方法结合了线性预测器与平方预测器的特点,对于目标跟踪过程中的预测更加贴近,且能减少跟踪算法的计算量;对于实现导弹的稳定跟踪具有一定的应用价值。     

自适应模型更新的长时目标跟踪算法

针对相关滤波器在实际应用的长时跟踪场景中,可能出现的例如光照与尺度变化、运动模糊、被遮挡等情况,导致算法失效、跟踪的目标丢失等问题,以快速判别尺度空间跟踪算法(fDSST)为基准算法,提出一种将置信度用于更新和遮挡判定并加入了重检测模块的长时目标跟踪算法,将历史峰值均值和历史APCE置信度均值作为基准,进行模板自适应更...     

粒子滤波算法的关键技术应用

针对基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波器出现退化现象的原因,以无敏粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(ASIR)及采样重要再采样(SIR)等改进的粒子滤波算法为例,对消除该缺陷的关键技术(优化重要密度函数及再采样)进行了分析研究.说明通过提高重要密度函数的似然度、引进当前测量值、预增和复制大权值粒子等方式,可以有效改善算法性能.最后通过对一无源探测定位问题进行仿真,验证了运用该关键技术后,算法的收敛精度和鲁棒性得到进一步增强.     

SINS/GPS 组合导航系统的修正自适应滤波方法

模型误差和噪声是导致SINS/GPS组合导航计算发散的主要原因.提出了一种适用SINS/GPS组合导航计算的残差监控加权修正自适应卡尔曼滤波方法,利用滤波残差的均值和方差不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,提高了滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性,显著改善了组合导航系统的定位精度.通过SINS/GPS组合导航系统仿真,验证了方法的可行性.     

一种新的线性最优滤波器的设计与研究

针对一类未知机动目标设计了一种线性最优滤波器.该滤波器采用有限记忆模型作为滤波模型,模型参数用动态最小二乘方法辨识得到.由此得到的滤波器称为基于辨识有限记忆模型的线性最优滤波器.有限记忆模型克服了时间多项式模型(如CV模型、CA模型、Singer模型等)对目标物理特性的依赖性,它从目标运动轨迹入手对目标运动特性进行描述,更适合于战场未知目标的跟踪滤波.通过原理分析和Monte Carlo仿真实验验证了该滤波方法的有效性,并且和Kalman滤波方法进行了比较.     

基于免疫遗传算法的无人机航路规划

基于免疫遗传算法的原理,建立了一种在三维复杂地形下,协同考虑地面等待和任务执行两阶段的无人机航路规划模型.首先,使用了生成三维等效地形图的方法;其次,根据所得的地形图,提出了一种改进的分组寻优免疫遗传算法用于搜索最优航路,提高了搜索效率.该算法先用预处理解空间和免疫记忆特性的方法来产生初始解群体,再用免疫遗传算法的特性搜索满足无人机机动特性约束的航路点集,最后使用准均匀B样条曲线,将航路点连接起来的有向线段进行修改、光顺,使航路安全可飞.仿真的结果证明采用的模型是合理有效的.     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

参数和非参数滤波算法在贝叶斯估计问题中的比较

在贝叶斯估计问题中常用的滤波算法有两大类,一类是适用于非线性问题的,在卡尔曼滤波算法基础上发展出来的各种参数滤波算法,如扩展的卡尔曼滤波,拟线性卡尔曼滤波及近年提出的基于Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波算法等;另一类是基于蒙特卡洛仿真技术的非参数滤波算法--粒子滤波.两类跟踪算法在实际问题中都得到了广泛应用.从原理上对这两类算法中的四种具体算法进行了介绍,重点分析了每种算法的长处及不足,可为实际应用中算法的选择提供依据.