基于MCSM的自适应跟踪算法

针对基于"当前"统计模型的算法跟踪突发强机动目标性能下降的问题,提出了一种通过强机动自适应检测调整模型参数的改进算法。该算法利用残差统计距离的概率分布设置目标强机动的检测门限,根据目标的机动水平联合调整模型的机动频率、最大机动加速度以及滤波器增益,在保持"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度的前提下,增强了系统对突发强机动目标的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法扩大了跟踪机动目标的动态范围,提高了跟踪性能。     

基于当前统计模型的机动目标自适应跟踪算法

当前统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法对强机动目标具有很好的跟踪效果,但当机动目标为弱机动和非机动时算法跟踪性能较差。针对这一问题,提出了采用铃形函数作为模糊隶属函数对模型中加速度极值进行修正的自适应滤波算法,调整加速度稳定时的系统过程噪声方差,提高算法的跟踪精度。同时,借鉴强跟踪滤波算法的渐消自适应滤波因子思想,针对加速度突变的情况引入渐消因子对修正的加速度极值进行调节,提高算法在加速度突变情况下的跟踪速度。仿真实验结果表明,算法对弱机动目标和非机动目标的跟踪具有良好的效果。     

基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法

建立目标机动模型是传感器目标跟踪数据处理中的一个重要环节.为了克服"当前"统计模型对非机动目标和常加速模型对机动目标跟踪性能较差的缺陷,通过对"当前"统计(CS)模型的分析研究,在常加速(CA)模型的基础上提出了一种基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法(ACA-STF).该算法利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整,并通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,从而提高了跟踪精度,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力.理论分析和仿真结果表明对于非机动和机动目标,该算法比"当前"统计模型算法具有更高的跟踪精度.     

基于"当前"统计模型的模糊自适应跟踪算法

“当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度，不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度，自适应各种机动情况。此外，针对多数传感器测量方程的非线性，采用性能较好的Unscented Kalman Filter代替常用的扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明，该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于“当前”统计模型的跟踪算法。     

自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical, CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square root cubature Kalman filter, SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKF STF)算法和交互式多模型(interacting multiple model, IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMM SCKF算法,实时性有明显改善。     

基于自适应CS模型的IMM算法

目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical, CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式多模型(interacting multiple model, IMM)的基础上,提出了一种交互式多自适应模型(interacting multiple adaptive model, IMAM),该模型通过采用两个自适应CS模型,能够有效消除目标状态突变造成模型误差急速增大的问题,提高了模型的准确度和适应性。其次,在IMAM的基础上,结合修正卡尔曼滤波(amendatory Kalman filter, AKF)的思想,提出了IMAM-AKF算法,该算法通过修正最终的状态融合估计值,有效地降低了目标机动造成的模型误差,进一步提高了机动目标跟踪的性能。最后,结合自适应渐消卡尔曼滤波(adaptive fading Kalman filter, AFKF)的思想,提出了IMAM-AFAKF算法。仿真结果表明,无论是强机动还是弱机动,IMAM-AFAKF算法都具有较好的跟踪性能。     

模糊自适应强跟踪卡尔曼滤波器研究

针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzystrongtrackingKalmanfilter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与标准差,并根据模糊规则动态调整弱化因子,从而对强跟踪滤波器中多重次优渐消因子进行自适应调整,进一步提高滤波器的估计性能。仿真结果表明,该改进滤波器跟踪机动目标的精度高于常规卡尔曼滤波器和强跟踪卡尔曼滤波器。     

一种带加速度补偿的H∞次优滤波目标跟踪算法

提出一种带加速度补偿的H∞次优滤波跟踪算法。该跟踪算法通过不断调整H∞滤波器的参数γ来逼近H∞最优滤波器。同时,引入一个加速度估计器和一个机动检测器,加速度估计器通过目标最近三点的位置来估计目标当前加速度值,机动检测器用来检测目标是否机动,当检测到目标机动时,则启动加速度估计器计算加速度,并利用该值对目标状态估计值进行补偿。从而使得该跟踪算法不仅对目标机动具有鲁棒性,而且所得到得估计误差方法最小。仿真结果表明,所提出的目标跟踪算法对高机动目标有良好的跟踪效果。     

机动运动辐射源的单站无源定位自适应算法

利用目标到达角(DOA)和到达时间(TOA)作为测量数据,采用最优加权最小二乘估计和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,通过加速度方差对滤波增益的修正,完成机动加速度方差自适应算法,实现了对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法在无源定位系统中有一定的参考价值.     

机动目标的模糊自适应跟踪算法

在当前统计模型的基础上，提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA)。该算法使用了模糊推理技术，使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整，提高了系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。蒙特卡罗仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于自适应滤波的高超声速滑翔目标三维跟踪算法

针对临近空间高超声速滑翔飞行器机动模式复杂,单一运动学模型难以完成三维跟踪的问题,提出一种三维跟踪方法.将飞行器机动弹道分为纵向和横向弹道,根据飞行器机动特性,在纵向上将加速度建模为零均值的二阶时间自相关随机过程,在横向上采用Singer模型和匀加速模型进行交互多模型(interactive multiple mode...     

基于AEPSO-SVM算法的雷达HRRP目标识别

针对雷达自动目标识别中的高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)识别问题,提出自适应进化粒子群(adaptive evolution particle swarm optimization, AEPSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的目标分类识别方法。该算法利用非线性自适应惯性权重的调整以适应粒子寻优的非线性变化过程,采用分阶段调节加速因子增强粒子在进化过程中的学习能力,通过引入局部搜索算子在增加粒子多样性的同时有效避免了粒子陷入局部最优陷阱。通过改进的PSO算法优化SVM参数,建立分类识别器模型。将该AEPSO-SVM模型应用到雷达HRRP目标识别中,实验结果表明,该算法对于高分辨雷达目标识别精度高、鲁棒性强。     

基于自适应和模糊控制的新型XY平台同步控制研究

高性能XY平台普遍应用于集成电路(IC)制造和封装设备中.为获得较高加速度,提出了一种单边双直线电机冗余驱动的新型XY定位平台.冗余驱动系统在高速和高加速运动时均存在同步运动精度问题.针对X轴向双直线电机的同步驱动控制,建立了冗余驱动数学模型,并基于模型参考自适应控制和自适应模糊控制算法,设计了运动控制器,确保了同步运动精度.仿真结果表明,在较高加速度运动时,系统具有良好的静态、动态性能和较高的同步运动精度.     

考虑自动驾驶仪动态特性与攻击角约束的模糊自适应动态面末制导律

在大口径舰炮制导炮弹打击近岸机动目标的末制导段,考虑自动驾驶仪二阶动态特性与攻击角约束,基于模糊自适应逼近与动态面控制提出一种末制导律。构建二维弹目相对运动模型,运用扩张状态观测器估计目标加速度。为零化视线角的跟踪误差与视线角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端动态面滑模,设计模糊自适应系统逼近变结构项,削弱自动驾驶仪的控制指令抖振。通过Lyapunov第二法证明了闭环系统中视线角的跟踪误差与视线角速率均一致最终有界。仿真实验表明:该制导律使制导炮弹在打击具有不同加速度形式的目标时,均具备较好的末制导性能。     

基于参数估计的步进频ISAR成像运动补偿方法

分析了基于步进频雷达运动目标的回波信号模型,讨论了目标运动对ISAR成像的影响,针对当目标有速度或加速度时会造成高分辨距离像移位和畸变,并使二维像散焦的情况,提出了一种基于高斯包络线性调频信号自适应分解、高分辨距离像互相关法及多普勒横向像最小熵法的运动补偿算法。该算法利用高斯包络线性调频信号自适应分解得到回波多普勒调频率和目标运动的加速度,通过距离像移动对目标运动速度进行初估计,并用高分辨距离像互相关法及多普勒横向像最小熵准则提高目标速度及加速度的估计精度,然后进行运动补偿。该算法计算量小,估计精度高,仿真结果验证了它补偿效果好,能获得清晰的ISAR像。     

一种频域自适应最大似然时延估计算法

提出了一种基于平方相干函数的频域自适应最大似然时延估计算法。该算法构造了一种广义相位数据最大似然加权函数,并通过自适应估计输入信号的平方相干函数加以实现。算法的性能分析和仿真实验表明,该算法有更好的时延估计精度、收敛速度和跟踪性能,能够有效提高低信噪比环境下的低空目标被动声探测的时延估计性能。