多扩展目标的高斯混合概率假设密度滤波器

针对多扩展目标跟踪中状态信息难以估计的问题,提出了一种可以估计扩展目标运动状态和形状信息的多扩展目标高斯混合概率假设密度(RHM-GMPHD)滤波器。首先利用描述凸星形扩展目标量测源分布的随机超曲面模型和传感器量测方程,建立扩展目标运动状态及形状信息与量测之间关系的伪量测函数;然后结合扩展目标状态预报信息,推导了扩展目标状态更新方程,递推地对扩展目标运动状态及形状信息进行估计跟踪。此外,还建立了Jaccard距离来度量RHMGMPHD滤波器对目标形状的估计性能。与联合概率数据关联(JPDA)滤波器和GMPHD滤波器相比,RHM-GMPHD滤波器不仅可以估计凸星形扩展目标的形状信息,并能有效提高对目标数和运动状态的估计精度。仿真实验表明,RHM-GMPHD滤波器对质心估计的均方根误差分别约为JPDA和GMPHD滤波器的1/3和1/2,对目标数的估计接近真实值,对形状估计的Jaccard距离一般小于0.2。     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

基于UKF光电被动目标跟踪及可观性分析

光电经纬仪在跟踪测量过程中经常会由于云层遮挡等原因,导致目标暂时丢失情形,采用数据融合技术是保证系统连续平稳跟踪的一种有效解决办法.由于在数据融合中需要估计目标的状态信息,面临着被动目标跟踪领域普遍存在的非线性估计与可观测性两大难题.采用传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法会产生较大的估计误差,并易导致滤波发散.介绍无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman:Filter,UKF)来解决非线性估计问题,同时分析了光电经纬仪在实际目标跟踪时的可观测性问题,提出在不可观测条件下保持滤波稳定的方法.Monte-Carlo仿真结果证明此算法有效、可行.     

多传感器粒子滤波融合跟踪算法

对于非线性非高斯环境中的多传感器分布式状态估计问题,提出了一种基于二阶中心差分粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,以在线自适应加权融合算法的方式得到系统最优估计.仿真结果表明,与采用扩展卡尔曼滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度.     

目标机动性未知时的多平台交互式多模型融合算法

多平台的交互式多模型（IMM）Kalman滤波器是一种比较有效的机动目标跟踪估计方法．但当目标存在未知机动时,基于模型的估计器的精度就会下降．目标跟踪中的输入估计技术可对未知机动性进行估计．本文在给出过程噪声和量测噪声相关情况下最小方差无偏（MVU）输入、状态滤波估计的基础上,提出了基于上述滤波器的分布式IMM多传感器多平台融合算法．仿真表明了该算法的有效性．     

一种基于雷达和红外的粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理雷达与红外传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.该算法通过利用量测方程的非线性分析和粒子滤波器计算状态估计值,从而以线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度,同时减小了计算量.     

高斯混合扩展目标多伯努利滤波器

针对杂波环境下多扩展目标跟踪中数据关联过程复杂的问题,提出一种可同时估计扩展目标状态和目标数的高斯混合扩展目标多伯努利(GM-ET-MBer)滤波器,该滤波器无需对测量与扩展目标进行关联。首先采用伯努利随机有限集和泊松随机有限集分别描述扩展目标的状态和观测;然后结合扩展目标状态的预测信息,推导了扩展目标状态的更新方程,并在线性高斯条件下采用高斯混合方法递推地对扩展目标的状态进行估计跟踪。与高斯混合扩展目标概率假设密度(GM-ET-PHD)滤波器相比,GM-ET-MBer滤波器有效地提高了对目标数的估计精度。仿真结果表明,GM-ET-MBer滤波器和GM-ET-PHD滤波器对目标数估计的标准偏差分别为0.267 3和0.395 3,可知所提滤波器对目标数的估计更稳定。     

不完全量测下基于机器视觉的被动跟踪算法

针对不完全量测下利用电视摄像机的单站水面目标被动跟踪问题,提出了一种基于机器视觉被动测距的联邦目标跟踪算法.首先,利用机器视觉技术设计了目标距离的被动测量方法;其次,依据测量机理将测量通道分解为机器视觉被动测距通道和传统测角通道,基于验后置信度残差检测的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)设计了双通道子滤波器,并对子滤波器估计结果进行联邦结构融合得到最终估计结果.通过OpenGL仿真目标图像和真实水面目标视频的测量结果证明了机器视觉测距的有效性,且在不完全量测下,该跟踪算法比传统基于质点的被动跟踪算法具有更高的跟踪精度.     

采用随机矩阵的多扩展目标滤波器

针对杂波环境下多扩展目标的运动状态和形状信息的联合估计跟踪的问题,提出了一种基于随机矩阵的扩展目标跟踪算法。该算法采用具有噪声基于密度的空间聚类(DBSCAN)划分与预测划分相结合的联合划分算法对量测集进行划分,然后采用联合概率数据关联(JPDA)的软关联思想建立量测簇与扩展目标之间的对应关系,最后采用随机矩阵法对扩展目标进行估计获得运动状态和形状信息,特点是:将量测集划分为互不相交的几个簇,以使每个簇中的量测源于同一目标或杂波;建立量测簇与扩展目标之间的关联关系及状态更新。联合划分算法与DBSCAN划分的比较仿真实验表明,在有距离相近目标时采用联合划分算法比采用DBSCAN划分的滤波器的跟踪效果好得多。所提多扩展目标滤波器与ET-GMPDH滤波器的仿真实验表明,所提算法有较高的跟踪精度、较大的检测概率及较小的虚警概率。     

基于模糊逻辑四元数的平方根UKF算法

针对目标跟踪估计算法中,利用传感器离散观测建模并估计目标连续状态,进行导航解算时滤波精度低,及传统四元数扩展卡尔曼滤波算法无法满足目标姿态测量精度要求等问题,文中提出一种基于模糊逻辑四元数的平方根UKF姿态估计算法.该算法将四元数作为模糊逻辑UKF滤波器状态,应用测量的角速率完成滤波器的时间更新及量测更新,采用模糊逻辑的平方根协方差形式作为更新参数,既降低了算法的计算量和复杂度,又保证了数值的稳定性.文中还以近地卫星为例,在Matlab和C++软件上进行了仿真实验.实验结果表明:文中所提算法可保证对机器人和特征的姿态控制估计精度;可对目标实时跟踪定位并进行量测更新,抑制了姿态误差发散问题.     

天基无源方式空间目标定位跟踪算法的实现

针对空间目标定位跟踪会因受到天气、地域和时间等因素的影响而导致跟踪精度下降、滤波不稳定的问题,采用天基无源方式对空间目标进行观测、定位和跟踪;依靠光电传感器的被动测角和针对无线电信号的侦察截获;通过天基观测站获取角度量测信息,建立仅测角无源跟踪状态方程和量测方程,再分别通过EKF、UKF和SCKF三种卡尔曼滤波算法对角度量测信息进行滤波估计从而实现对空间目标的实时跟踪。仿真结果表明,天基无源方式空间目标定位跟踪算法具有精度高、滤波稳定的优点,EKF、UKF、SCKF三种滤波算法均能实现对空间目标的实时跟踪,其中以SCKF效果最佳,验证了天基无源方式空间目标定位跟踪算法的有效可行性,对军事应用具有极大意义。     

Marginalized cubature Kalman filtering algorithm based on linear/nonlinear mixed-Gaussian model

Aiming at improving the estimation accuracy and real-time of nonlinear system with linear Gaussian sub-structure,a novel marginalized cubature Kalman filter is proposed in Bayesian estimation framework. Firstly,the marginalized technique is adopted to model the target system dynamics with nonlinear state and linear state separately,and the two parts are estimated by cubature Kalman filter and standard Kalman filter respectively. Therefore,the linear part avoids the generation and propagation process of cubature points. Accordingly,the computational complexity is reduced.Meanwhile,the accuracy of state estimation is improved by taking the difference of nonlinear state estimation as the measurement of linear state. Furthermore,the computational complexity of marginalized cubature Kalman filter is discussed by calculating the number of floating-point operation. Finally,simulation experiments and analysis show that the proposed algorithm can improve the performance of filtering precision and real-time effectively in target tracking system.     

一种精确的前向散射雷达三维目标跟踪方法

针对一般测量精度下初始状态估计误差大,导致滤波易发散的问题,提出了一种基于解析推导和Leven-berg-Marquardt算法的初始状态估计方法,能够在目标参数测量精度不高的情况下获得比较精确的初始值;针对滤波过程计算量太大、收敛速度慢的问题,结合精确的初始状态估计值和扩展卡尔曼滤波(EKF)实现了前向散射雷达三维目标的精确跟踪.通过仿真和比较分析表明,EKF算法跟踪精度高,收敛速度快,且计算量小.     

迭代无味卡尔曼滤波的目标跟踪算法

针对目标跟踪迭代无味卡尔曼滤波(IUKF)算法中跟踪精度较差的问题,提出一种基于状态扩展技术的改进迭代无味卡尔曼滤波(IIUKF)算法.新算法首先将观测噪声扩展进状态,构造关于扩展状态的零噪声观测方程,然后在观测迭代过程中将最新的扩展状态后验估计代入更新公式,进行观测迭代更新.相比IUKF算法,IIUKF算法不仅形式上更为简洁,而且避免了IUKF算法中先验估计和观测噪声非统计正交的问题,滤波精度更高.数值仿真表明,IIUKF算法的跟踪误差比IUKF算法减小了20%以上.     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

雷达低仰角目标跟踪的测角误差实时补偿算法

为提高雷达对低空目标的跟踪精度, 提出了一种基于渐消记忆递推最小二乘法的测角误差实时估计算法。 该算法利用不同设备同时对目标进行跟踪, 得到不同的观测结果。 利用渐消记忆递推最小二乘法对不同的观测结果进行处理, 赋予不同的权值, 得到最终的测角误差估计值。 通过理论分析, 构建多径环境模型, 对该算法的效能进行验证。 仿真结果表明, 由该方法得到的测角误差估计结果估计误差小, 同时可有效减小测角误差的抖动, 得到稳定的测角误差估计结果。     

非均匀分布量测下的扩展目标跟踪方法

针对雷达方位角变化导致散射源统计特性改变的问题,提出了一种非均匀分布量测下的扩展目标跟踪方法.算法通过轮廓质心法和接受-拒绝采样法产生伪量测,并构建了分层无迹卡尔曼滤波器(hierarchical unscented kalman filter,HUKF)来估计运动状态和形状参数.实验结果表明,相比于传统的无迹卡尔曼滤...     

Maneuvering target tracking algorithm based on CDKF in observation bootstrapping strategy

The selection and optimization of model filters affect the precision of motion pattern identifica-tion and state estimation in maneuvering target tracking directly.Aiming at improving performance of model filters, a novel maneuvering target tracking algorithm based on central difference Kalman filter in observation bootstrapping strategy is proposed.The framework of interactive multiple model ( IMM) is used to realize identification of motion pattern, and a central difference Kalman filter ( CDKF) is selected as the model filter of IMM.Considering the advantage of multi-sensor fusion method in improving the stability and reliability of observation information, the hardware cost of the observation system for multiple sensors is adopted, meanwhile, according to the data assimilation technique in Ensemble Kalman filter( EnKF) , a bootstrapping observation set is constructed by in-tegrating the latest observation and the prior information of observation noise.On that basis, these bootstrapping observations are reasonably used to optimize the filtering performance of CDKF by means of weight fusion way.The object of new algorithm is to improve the tracking precision of ob-served target by the multi-sensor fusion method without increasing the number of physical sensors. The theoretical analysis and experimental results show the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.     

基于修正扩展卡尔曼序贯滤波的信息融合算法

针对基于扩展卡尔曼滤波的融合算法存在滤波精度不高的问题,将修正扩展卡尔曼滤波算法与集中式序贯融合算法相结合,用于毫米波雷达和红外传感器目标融合跟踪。即先对毫米波雷达进行修正扩展卡尔曼滤波,再将滤波结果与红外传感器进行融合滤波。仿真结果表明该算法能够提高对机动目标的跟踪精度,增强跟踪系统对环境变化的适应能力。     

杂波环境下基于红外传感器和雷达融合的机动目标跟踪算法

提出一种在密集杂波环境下多传感器机动目标跟踪算法,在利用雷达测量数据的基础上,融合红外(IR)传感器获得的精确角度信息来提高机动目标跟踪性能。通过计算机仿真,该算法较传统概率数据关联(PDA)对于航迹跟踪成功率和位置估计的准确率更为有效。