基于自适应采样速率交互式概率数据关联的机动目标跟踪算法

在交互式多模型和概率数据关联算法融合的基础上,又将自适应采样速率算法融合到交互式多模型概率数据关联滤波器中,提出了自适应采样速率交互式概率数据关联算法,该算法不但能有效地跟踪高速机动的目标,且能使系统的采样间隔根据目标的运动状态做自适应调整. 仿真结果表明该算法扩大了机动目标的跟踪范围,且对高速机动的目标有很好的跟踪效果和较强的跟踪精度.     

一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.     

引入多速率模型的变结构机动目标跟踪

变结构多模型方法(VSMM)能够根据目标机动的实际情况实时确定结构不断变化的模型集合,取代传统IMM方法中的固定模型集.使参与状态估计的模型分布更集中,模型数量相对较少,从而提高算法的跟踪精度.多速率模型(Multirate)能够对原始测量数据进行多分辨分解,有效的抑制量测噪声,从而提高原始数据的信噪比.文章将多速率模型引入变结构多模型方法,提出一种新的机动目标跟踪算法多速率变结构多模型方法(MRVSMM),该方法分别从改善原始数据与改善模型集合两方面对传统IMM方法进行了突破.同时,采用多个多速率模型,并将多个模型的滤波结果相互交织实现对机动目标的全速率跟踪.仿真实验证明,该算法较传统的IMM方法跟踪精度得到了一定程度的提高.     

基于距离加权的概率数据关联机动目标跟踪算法

为了提高杂波环境下机动目标跟踪的实时性和精确性,在概率数据关联算法的基础上,引入距离加权的概念,以区分来自于目标的量测概率和来自于杂波的虚假概率,在一定程度上提高了概率数据关联算法在密集杂波环境下的非机动目标的跟踪性能.针对机动目标的跟踪,提出了一种适用于密集杂波环境下的联合交互式多模型概率数据关联跟踪算法,该算法利用距离加权的概率数据关联算法进行滤波.模拟实验结果表明:该算法可以在一定程度上提高密集杂波环境下机动目标跟踪的性能,能够更加有效、可靠地实现机动目标跟踪的目的.     

稳健的交互多模型转移概率选择算法

交互多模算法(IMM)是机动目标跟踪中最常使用的方法之一,但其计算量大、过程较复杂.针对交互多模型转移概率矩阵选取问题,结合目标机动检测理论,提出稳健的交互多模型转移概率选择算法.该方法通过判别机动和非机动目标,确定转移概率矩阵主对角线元素值,并进行了仿真实验.结果显示,新方法简便可靠,提高了总体的滤波效果.     

一种跟踪机动目标的双带宽自适应滤波器

本文研究了一个跟踪机动目标的双带宽自适应滤波器,两个不同带宽的滤泼器由不同参数的Singer模型构成。目标运动状态的估计始终是这两个滤波器输出的线性组合假设检验理论用来确定组合系数的计算。Monte-Carlo仿真结果表明,这一双带宽滤波器调整时间和对目标机动变化的反应时间都较快。     

一种适于非线性非高斯目标跟踪的MRIMMPF算法

为解决粒子滤波应用到IMM算法时计算量过大的问题,融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种采用多速率方法的交互式多模型粒子滤波(multirate interacting multiple model particle filter,MRIMMPF)算法.该算法采用多模型结构来跟踪任意机动的目标;使用一种3模型、one-third速率/全速率跟踪算法,一个one-third速率模型处理非机动或微弱机动,2个全速率模型用于机动模式,以处理非线性、非高斯问题.仿真结果表明,MRIMMPF算法在性能上并不低于交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法,但是计算量明显减小.     

一种新型机动目标跟踪算法——VDQ算法

目的 研究机动目标跟踪算法。方法 利用广义似然比技术对机动目标进行检测,既确保检测的可靠性,又满足系统实时性的要求。采用变维和估计系统状态相结合的方法,对机动目标进行跟踪,当目标机动较弱时,对系统状态用噪声方差进行估计,避免由于变维法带来的暂态误差。当目标机动较强时,则采用变维法。结果与结论 计算机仿真结果表明,这种新型机动目标跟踪算法具有良好的跟踪性能。     

卫星激光通信光束控制中的迟滞建模与补偿

为保证卫星激光通信的链路稳定,需要将接收的光束始终控制在通信中心点.由于压电陶瓷驱动的快速倾斜镜具有高刚度和快速响应等特点,作为执行机构广泛应用于卫星激光通信的精跟踪系统.但是压电陶瓷本身具有迟滞特性,给精跟踪系统的闭环控制带来了难题.传统的处理方法是在精跟踪系统内部增加一层闭环控制使快速倾斜镜达到线性化的目的,但这会极大地降低精跟踪系统的带宽.通过对快速倾斜镜结构进行分析,我们发现可以利用对称迟滞模型对其迟滞特性进行建模,进一步提出了一种基于Madelung规则的对称迟滞建模与补偿方法,能够精确地描述和补偿快速倾斜镜的迟滞特性,有效地提升光束控制带宽,从而提高通信链路的稳定性.理论仿真和实验结果验证了所提出方法的有效性.     

State Bounding 跟踪机动目标研究

提出一种用 State Bounding估计跟踪机动目标的算法。用预测集、观测集中心距检测目标机动 ,修正系统噪声集尺寸适应目标机动 ,很好地解决了用 state Bounding估计跟踪机动目标问题。模拟结果表明本算法与相应的 kalman滤波器的性能相比 ,有较好地机动目标跟踪能力