交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势

系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势.通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨.     

制导雷达自适应旁瓣对消研究

制导雷达中若使用常规自适应旁瓣对消方法,辅助天线中的期望信号会引起测角误差.如果不采取应对措施,雷达无法对目标进行有效跟踪.提出了一种改进的自适应旁瓣对消方法,该方法中的辅助天线方向图在期望信号方向形成了零点,因而能够消除由于辅助天线中期望信号的存在而引起的测角误差.理论分析和计算机仿真结果表明改进方法是有效的.     

图像跟踪系统中机动目标预测的实现

针对装甲车上的图像跟踪系统,提出了一种机动目标预测方法.将目标的运动分解为两部分,即全局运动和局部运动,并根据各自的动态特性分别进行预测.以局部运动预测为重点,通过对机动目标跟踪技术的研究,建立起性能优良的跟踪滤波器,并将其扩展到预测滤波器中对目标的未来运动状态进行预测,从而提出了"交互式多模型预测算法".仿真结果表明,该算法具有预测精度高、自适应能力强的特点,同时给出了计算方法.     

一种基于Jerk模型的机动目标单站无源定位算法

针对采用非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法IMM-Jerk。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用经过UKF滤波改进的交互多模(IMM)算法对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标的跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和跟踪系统的稳定性。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对IMM-Jerk算法的研究方向进行了讨论。     

单星对卫星的仅测角被动定轨跟踪方法研究

针对单星对卫星被动定轨时使用经典轨道根数作为状态变量可能存在奇点且测量方程变量及相应坐标转换缺乏物理意义等问题,提出一种新的基于J2000.0惯性系的单星对卫星扩展Kalman滤波仅测角被动定轨跟踪方法,并对测量方程中的变量及其坐标转换进行明确定义;同时对状态预测方程、状态转移矩阵及测量雅可比矩阵进行详细推导,最后通过STK6.0仿真场景产生的数据对算法在不同初始状态误差和测角精度下的性能进行对比分析和仿真验证。多次仿真结果表明:该算法实现了单颗高轨卫星(准同步轨道)通过仅测量角度对圆轨道(e=0)低轨卫星辐射源的被动定轨和跟踪,当测角精度优于平均角度变化量时,滤波收敛所需时间及估计误差都大大减小,且该算法对滤波初始误差也具有较好的适应性。     

去偏转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

在雷达目标跟踪中 ,扩展卡尔曼滤波 (EKF)和转换坐标卡尔曼滤波 (CMKF)得到了广泛的应用。但当目标方位角的测量误差与目标斜距的乘积较大时 ,传统的EKF和CMKF的滤波性能会大大降低。推导了有测速元时的去偏转换卡尔曼滤波 (DCMKF)算法 ,仿真结果表明DCMKF的精度比EKF与CMKF有了很大的提高     

数据融合技术在C3I系统中的应用

通过对数据融合技术在C3i系统中应用的探讨,说明了数据融合技术是未来C3I系统中一个重要的技术领域,对于增强C3i系统的作战效能具有重要的作用.     

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。     

基于红外图像的小目标检测与跟踪方法

为了能在强杂波、低信噪比的情况下检测小目标,人们提出了许多针对小目标检测与跟踪的方法。介绍了基于红外图像的小目标检测和跟踪的各种方法和最新进展,重点讨论了灰度形态法、小波变换法、最优时空非线性滤波法用于小目标检测与跟踪的原理,并指出了今后的发展和研究方向。     

蚁群算法在光电载荷标校中的应用

针对空中平台光电载荷安装误差的梗准问题,提出了一种利用蚁群算法实现动态标校的方法.通过光电裁荷测量得到的目标方位角、俯仰角和平台导航信息,结合GPs转化得到的方位角、俯仰角真值,建立了基于最优估计理论的目标函数,并利用蚁群算法求得了系统的安装误差.通过蒙特卡洛模拟仿真,验证了该方法能够较为准确地标定出安装误差;通过校准,有效避免了由安装误差引起的结果有偏,使得目标跟踪结果收敛至真值附近.