弹道式再入目标跟踪方法对比分析

地基雷达对弹道式再入目标进行滤波跟踪时主要存在两个导致滤波误差增大的不确定因素,一是弹道系数未知,二是不可准确确定过程噪声协方差矩阵。为此,采用交互式多模型无敏滤波（iterative multiple model unscented filter, IMM UF）算法对弹道式再入目标进行跟踪,选取不同的弹道系数初值和过程噪声协方差矩阵构成合适的模型集合进行了仿真分析,并将其滤波结果与扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）和无敏滤波（unscented filter, UF）的滤波结果进行了对比分析,同时还分析比较了IMM UF和自治多模型（autonomous multiple model, AMM）UF算法的跟踪滤波性能。从仿真结果可以看出,采用的IMM UF算法和相应的模型集合可以在先验信息缺少的情况实现对弹道式再入目标更高精度的跟踪。     

时变转移概率IMM-SRCKF机动目标跟踪算法

给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF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.     

一种简化的交互多模式算法

通过对交互多模式(IMM)算法在机动目标跟踪中的分析,发现该算法在实现过程中滤波模式的确定和模式间转移概率的确定,要求具有一定的经验知识,对不能获得准确先验知识的研究带来了一定的困难。针对这种情况,研究了一种简化的IMM算法跟踪模型,该模型通过检测目标是否发生机动,自适应调整Kalman滤波(KF)的部分参数,从而实现不受IMM算法中有限模式集合限制的机动目标跟踪。通过仿真实验,证明了该算法在机动目标跟踪性能方面与IMM算法具有相似的效果,而在计算复杂度和对先验知识的要求方面有所降低     

适用于模型失配时的改进IMM算法

机动目标难以跟踪的主要原因是无法找到一个准确的模型来描述目标的运动,即此时目标运动模型是失配的。现今交互式多模型（interacting multiple-model, IMM）算法是一种常用的用于机动目标的跟踪算法。推导分析了现有的典型IMM滤波算法在跟踪机动目标时存在的不足,提出了一种更适用于运动模型失配情况下机动目标跟踪的改进IMM算法。该算法对在跟踪机动目标时滤波器的新息序列的均值特性进行推导分析,改进了IMM算法中模型概率的计算方法,提高了模型概率计算的准确性,从而提高对机动目标的跟踪精度。建立了典型的机动目标跟踪场景,将改进后的IMM算法和原有的典型IMM算法的跟踪性能进行了对比研究,并对模型转换概率的准确性进行了分析,仿真结果验证该改进算法的有效性。     

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。     

一种姿态角辅助的IMMPF算法

交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法把粒子滤波(PF,Particle Filter)引入交互式多模型估计(IMM)算法,从而能够有效地解决非线性、非高斯机动目标跟踪问题.首次把姿态角信息引入到针对空中机动目标跟踪的IMMPF算法中,通过姿态角测量与当前运动模式的模糊关联来辨识目标的机动模式,然后把辨识结果与IMMPF算法的后验粒子权值相融合,以提高算法本身的模型分辨能力;对机动目标跟踪的仿真实验表明,该方法能够有效地改善原跟踪算法的跟踪精度和稳定性.     

基于IMM算法的机场场面运动目标跟踪

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型（interacting multiple model, IMM）滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后,利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)与IMM相结合的UKF-IMM算法对场面雷达监视的飞机的运动进行了跟踪建模,并将UKF IMM算法与基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalmam filter, EKF）的EKF-IMM和基于当前统计模型的单模型跟踪算法进行仿真比较。结果表明,UKF-IMM跟踪算法在雷达场面跟踪方面具有更大的应用价值。     

空间机动目标跟踪的改进自适应IMM算法

针对使用模型似然函数比对传统交互多模型(interacting multiple model, IMM)算法模型转移概率实时修正存在奇异的问题, 基于所提修正函数给出一种改进自适应IMM算法。首先, 将白噪声模型与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法结合, 设计了非机动模型EKF1及机动模型EKF2作为IMM算法模型集。其次, 预报模型采用适应椭圆参考轨道的非线性相对轨道动力学方程以提高模型预报精度。最后, 分析了速率量测信息对减小机动目标跟踪峰值误差的作用。仿真结果表明, 改进的模型转移概率自适应IMM-EKF算法跟踪精度明显提高, 且优于比较的现有方法; 引入速率量测信息后, 最大峰值误差及估计精度得到了改善。     

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。     

基于交互多模型的分组δ-广义标签多伯努利算法

为了解决马尔科夫跳变系统广义标签多伯努利滤波器在多机动目标跟踪场景需要计算大量模式假设分支,并且需要频繁对假设分支进行剪枝,导致算法存在计算量过高并且影响跟踪精度的问题,提出一种基于交互多模型的分组δ-广义标签多伯努利滤波器.滤波器采用航迹分组策略,不同组的航迹独立进行关联映射与分支权重计算,降低了关联的计算复杂度,可...     

基于目标机动模式识别的VSMM算法

针对定结构多模型在高机动目标跟踪算法中存在计算量大、计算时间长、难以满足系统实时性等问题,提出了基于目标机动模式识别的变结构多模型算法。该算法能够选取与目标运动状态相匹配的模型集合,具有时变性、自适应性的优点。通过运用少量的运动模型组成一个模型组,然后不同的运动模型组合形成不同的模型组,以模型组代替原先定结构模型中的多模型,根据跟踪检测到的目标运动模式来选择是否更换模型组,从而用少量运算得到较为精确的次优解。仿真结果表明,该算法在跟踪强机动目标中不但能够有效降低计算量,而且可以使模型集合和目标的运动状态更好地匹配,从而提高目标跟踪精度。     

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...     

一种跟踪机动目标的变结构交互多模型滤波算法

将当前统计模型和变结构多模型估计算法相结合,阐述了变结构多模型算法的基本思想,研究和设计了一种用于跟踪机动目标的变结构交互多模型算法。计算机仿真显示该算法能有效提高交互多模型估计器的费效比。