基于UKF的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（CT）模型,采用无迹卡尔曼滤波（UKF）方法和自适应网格（AG）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,即：基于UKF的自适应网格交互式多模型（UKF-AGIMM）算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本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     

一种改进的二进制检测传感器网络解析目标跟踪算法

对二进制检测传感器网络的解析目标跟踪算法进行了研究,提出了一种改进的解析目标跟踪算法.改进算法与原算法相比,不需要外推判断目标的相关运动参数,而是在目标通过3个以上传感器节点时,一次性地确定目标的速度和直线运动轨迹,易于实现.仿真实验表明:该算法能够较精确地解算出目标的运动参数,适用于部署稀疏、节点采样时间间隔较大、节...     

多自主水下航行器编队控制系统设计

针对在大范围海域完成搜索和侦察任务的多自主水下航行器(Multiple AUV,MAUV)系统,提出一种MAUV控制系统的体系结构和编队航路点跟踪控制算法.控制系统采用分层递阶体系结构,包含任务规划层、控制协调层、运动控制层和执行控制层.而编队控制算法则采用"领航者-跟随者"法,基于横向跟踪控制,领航者沿连接航路点的直...     

基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法

非机动或弱机动目标的跟踪精度和稳定性问题一直困绕着人们,根据机动目标"当前"统计模型和均值与方差自适应滤波算法,建设性提出了基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法,并以仿真实验给予了验证.     

扎实做好征兵平时准备工作

近年来,四川省营山县注重加强平时征兵准备工作,切实抓好兵役登记、预征对象研究和跟踪管理,确保了征兵任务的圆满完成。一是兵役登记突出"实"。科学把握登记时机,严格落实登记程序,每年会同县教育、公安等部门对适龄青年进行注册登记,切实做到不     

一种新的高脉冲重复频率雷达多假设跟踪方法

高脉冲重复频率雷达目标跟踪时面临解距离模糊问题。现有方法需要在每个驻留时间内至少2帧检测到目标才能解距离模糊,新近提出的多假设方法虽然可以克服这一不足,但当模糊区间发生变化时会出现解距离模糊错误的情况。针对该问题,提出一种新的多假设方法,基于统计距离最小原则获取正确假设区间以实现目标跟踪,从而克服了现有多假设方法的不足。仿真表明该方法的收敛速度和跟踪精度均优于现有多假设方法。     

基于均值漂移交互多模型粒子滤波算法

针对交互多模型粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法(Mean Shift)与交互多模粒子滤波(PF)算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,在提高定位精度的同时减少所采用的粒子数,减少了算法的运行时间.通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤...     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.     

单个非顺序量测的异步航迹融合算法

针对雷达航迹中存在的非顺序量测问题,在标准卡尔曼滤波的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了用于解决单个非顺序量测一步滞后和多步滞后问题的异步航迹融合算法.通过在原A1算法和Al1算法的基础上融入平滑算法,提出了改进的A1算法和Al1算法,并进行仿真试验.仿真结果表明,改进后的算法能更准确有效的进行目标跟踪.     

单站纯方位目标跟踪系统可观测性分析

针对单站纯方位目标跟踪系统的可观测性,在研究国内外有关状况的基础上,给出了单站纯方位目标运动分析的问题描述,综述了国内外的研究和发展情况,给出了由观测可观测性的一些结论和证明.其中对某些经典的结论给出了简单、明了的证明方法,这些有助于该问题的深入理解和研究.