高斯和粒子滤波器及其在被动跟踪中的应用

为提高被动跟踪性能,提出了一种高斯和粒子滤波方法。在建立目标被动跟踪模型的基础上,使用高斯和滤波(GSF)近似目标状态的后验密度,利用粒子滤波方法处理GSF中的均值和方差计算问题,推导了高斯和粒子滤波器(GSPF)应用的具体算法步骤,使用机动目标被动跟踪仿真实例,与其它滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和RMSE误差。仿真结果表明,对于机动目标被动跟踪问题,GSPF不仅具有较高的跟踪精度,而且与一般粒子滤波器相比,GSPF具有较好的跟踪稳定性和较低的计算量。     

分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪

针对分布式被动传感器网的特点，提出了一种异步采样条件下机动目标跟踪方法。该方法采用交互式多模型概率数据互联滤波器跟踪机动目标。为启动滤波器，采用最大似然法估计目标初始状态；为适应异步观测条件，提出了马尔可夫转移概率计算方法。仿真实验表明，在分布式被动传感器网中采用该算法能有效进行机动目标跟踪。     

基于自适应扩展H∞滤波的机动目标被动跟踪

为提高对机动目标的跟踪效果,提出了一种基于扩展H_∞滤波的自适应交互多模多被动传感器机动目标跟踪算法。利用简化的Sage-Husa自适应滤波器与交互多模相结合,对多被动传感器测得的目标角度信息进行融合,解决了被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,将扩展H_∞滤波器作为模型条件滤波器,通过调节扩展H_∞滤波器参数和量测噪声预测协方差矩阵,增强了对外界干扰的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法比扩展卡尔曼滤波交互多模算法和标准交互多模算法具有更高的跟踪性能,在多站被动红外搜索与跟踪中是一种有效的跟踪算法。     

基于鲁棒H∞滤波的多站角度测量机动目标被动跟踪

建立了机动目标的多站被动红外搜索与跟踪（infrared search and tracking, IRST）系统的当前统计模型,基于该模型提出了机动目标跟踪的鲁棒H∞融合滤波算法。该算法将H∞滤波算法和集中融合跟踪算法相结合,对多站IRST测得的目标角度信息进行融合,可解决被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。以三个观测站进行跟踪为例,对一个高机动目标进行了仿真研究,仿真结果表明,该滤波算法比扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）算法有更高的跟踪性能,是IRST系统中一种有效的跟踪算法。     

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。     

非均匀稀疏采样环境自适应α-β滤波算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法.算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间间隔和目标速度来设计跟踪指数,且根据被动传感器系统的实际观测情况,推导了观测误差标准差的表达式;最后,在保证算法稳定性的前提下,给出了自适应滤波器参数设计方法.实验结果表明,提出算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能要好于工程中常用的α-β滤波器,且算法设计简单,能够工程实现.     

基于交互式多模型算法跟踪临近空间目标

由于目前机动目标模型越来越向模块化、并行计算的方向发展,对目前算法计算效率提出了更高的要求。对于临近空间超声速机动目标一般采用多种机动模型跟踪,单一模型已经很难满足高精度跟踪的需要。因此需要使用基于多种模型进行交叉耦合的交互式多模型（interacting multiple model, IMM）算法,这种算法特点与临近空间目标高速、高机动特性相适应。同时考虑到扩展卡尔曼滤波 (extended Kalman filter, EKF) 算法对强非线性对象滤波效果不好, 无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法对于此类问题,可以很好地加以解决。仿真对比试验表明,交互式多模型〖CD*2〗无迹卡尔曼滤波(interacting multiple model unscented Kalman filter, IMM UKF)算法优于单一模型EKF算法。     

基于IMM的UK-GMPHDF算法在多机动目标跟踪中的应用

为解决非线性系统滤波的非线性和多机动目标跟踪问题,提出了一种基于交互多模型(IMM)的无迹卡尔曼实现的高斯混合概率假设密度滤波(UK-GMPHDF)算法.该算法结合了IMM算法对不同目标机动模型的自适应能力和UK-GMPHD滤波精度高、计算量小的优点.此外,滤波器利用UK-GMPHD滤波,不仅避免了难以解决的数据关联问题,而且可以联合估计目标数和目标状态.在非线性系统和杂波环境下,通过对多机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于单模型的UK-GMPHDF算法进行了比较,仿真结果表明了基于IMM的UK-GMPHDF算法具有较好的跟踪性能,大大提高了多机动目标跟踪精度,减少了跟踪的多目标误差.     

无线传感器网络中的分布式目标被动跟踪算法

为提高目标被动跟踪性能,并降低无线传感器网络（WSN）中的能量开销,提出了一种新的分布式信息粒子滤波（IPF）算法。根据目标的当前位置,将WSN中的结点动态组织成簇,建立分布式跟踪结构。利用信息扩展卡尔曼滤波器结合最新的观测量,产生粒子滤波的建议分布,详细推导了基于动态分簇结构的IPF具体实现步骤。建立机动目标跟踪的WSN仿真环境,比较了三种跟踪算法的性能和通信数据量。仿真结果表明,IPF具有较高的跟踪精度,与集中式粒子滤波算法的跟踪性能接近,而且降低了节点间的通信数据量。     

杂波环境下IRST系统的单站机动目标跟踪算法研究

在IRST(红外搜索与跟踪)系统的角测量信息基础上,增加了红外探测器对目标红外辐射的响应信息这一测量项,并以相邻两次测量的目标红外光谱辐射功率之比作为伪测量,构造了杂波环境下机动目标跟踪的IMM-PDAF跟踪算法。目标红外辐射响应信息的引入,使IRST系统由一个弱观察系统变为一个可观察系统;伪测量目标红外光谱辐射功率之比的构造,消除了目标红外光谱辐射强度不确定所产生的不良影响。通过跟踪一个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,仿真结果表明:本算法对杂波环境下的机动目标能进行有效的跟踪,而且跟踪的精度也令人满意。     

基于VSMM的GMCPHD滤波算法在多机动目标跟踪的应用

针对交互多模型(interacting multiple model, IMM)在多机动目标跟踪算法中存在的缺陷以及目标跟踪精度问题,提出了基于变结构多模型（variable structure multiple model, VSMM）的高斯混合基数概率假设密度（Gaussian mixture cardinalized probability hypothesis density, GMCPHD）滤波算法。该算法利用了VSMM具有自适应性、时变性的特点,达到了在某一时刻能够选取与目标运动模式相匹配的模型集合的目的,相比于IMM考虑的仅是固定的模式集合具有很强的优越性。此外,GMCPHD滤波算法不仅避免了数据关联问题,而且通过高斯分布递推PHD函数的同时递推基数分布。最后,利用雷达作为传感器,对跟踪机动目标进行仿真,证明VSMM相比于IMM对于多机动目标跟踪更具有优越性,同时验证了VSMM GMCPHD滤波算法具有提高机动目标跟踪精度,减小跟踪误差的作用。     

基于最小二乘滤波起始的机动目标被动跟踪方法

针对仅有量测角的机动目标跟踪给出了基于最小二乘法的滤波器起始方法。该方法减少了伪量测估计方法的估计偏差,同时克服了基于最大似然估计算法计算复杂和容易陷入局部极值点的不足。该起始算法与交互式多模型(IMM)算法相结合实现了对机动目标的被动跟踪。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于SINGER模型的实时误差配准算法及分析

系统误差配准是多平台、多传感器目标跟踪的关键环节,可以有效地估计雷达跟踪系统误差,并进行准确误差补偿。若不进行精确的系统误差配准,则可能导致多平台、多传感器跟踪系统对目标融合跟踪的错误或对同一目标产生多条航迹,从而导致系统性能恶化。给出了基于目标SINGER运动模型的扩维卡尔曼滤波算法。通过仿真实验分析了误差配准精度与机动频率的关系,结论为针对不同机动频率目标进行雷达跟踪系统的误差配准提供理论参考。     

Bearings-only fusion tracking for maneuvering target with wavelettransform in three dimensional space

1.INTRODUCTION Passivesensordoesnotgenerateelectromagneticwaveand thereforecannotbefoundbyopponent.Thischaracter madeitplayinganimportantroleintargettrackingappli cationwhereradarhastraditionallybeenused.However,forpassivesensor,thedistancebetween sensorandtargetisusuallynotavailable.Tosolvethis problem,twowaysareusuallyadopted:passivesensor withintermittent workingactivesensortracking[1],two ormoreplatformsbearings onlytracking[2,3].Inthis work,bearings onlytrackingwithtwoplatformsisstud…     

模糊数据互联滤波器及其在机动目标跟踪中的应用

为解决机动目标跟踪过程中的数据关联问题，提出了模糊数据互联滤波器，分析了其工作机理，并将其应用于机动目标跟踪中。与概率数据互联滤波器不同，在进行数据关联时，模糊数据互联滤波器饭定目标当前转弯率在一定范田内取位，其预测中心不再是一个点，而是一线段；在计算洲量的权重系数时，依据的是洲量距该线段的距离。仿真实验表明，杂波环境下对机动目标跟踪时，采用模糊数据互联滤波器降低了航迹丢失率。     

多模型标签多伯努利机动目标跟踪算法

针对标准标签多伯努利(labeled-multi-Bernoulli, LMB)算法只考虑了单个运动模型的问题,提出了一种适用于跳转马尔科夫系统的多模型标签多伯努利(multiple model-LMB, MM-LMB)算法。首先对目标状态进行扩展,将多模型思想引入LMB算法得到了新的预测和更新方程,并给出了算法的序贯蒙特卡罗实现。仿真实验表明,MM-LMB算法能对多机动目标进行有效跟踪,在复杂探测环境下跟踪精度优于多模型概率假设密度(multiple model probability hypothesis density, MM-PHD)算法和多模型势平衡多目标多伯努利(multiple model cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli, MM-CBMeMBer)算法;所提算法计算量当目标相距较远时低于MM-PHD和MM-CBMeMBer,目标聚集时增长速度快于对比算法。     

基于ANFIS的自适应机动目标状态估计算法

针对基于当前统计(current statistics,CS)模型的机动目标状态估计算法对机动目标加速度的极限值依赖性大的缺陷,提出了一种利用自适应神经网络-模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)自适应调整目标状态噪声方差的方法。首先利用ANFIS算法对目标机动强度进行估计,进而对目标状态噪声协方差矩阵进行自适应调整;然后利用粒子滤波(particle filter, PF)算法对目标状态进行估计。仿真结果表明,与该方法能够有效提高目标状态估计的精度。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。