变结构交互式多模型滤波和平滑算法

针对机动目标跟踪问题，提出了一种变结构交互式多模型滤波和平滑算法。首先，对多模型滤波和平滑问题进行了简单描述，并给出了前向交互式多模型滤波和后向交互式多模型平滑的数学模型；然后，建立了变结构交互式多模型算法的精确模型，模型子集之间并行独立运行，通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果；最后，对变结构交互式多模型算法的滤波数据进行平滑处理，得到了变结构交互式多模型滤波和平滑算法。所提算法将前向滤波和后向平滑相结合，提高了目标跟踪精度。仿真结果表明，变结构交互式多模型滤波和平滑算法的跟踪效果优于其他方法。     

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。     

一种新型的速度和加速度估计器

将扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器相结合,形成了一种新型的速度和加速度估计器,它在跟踪位移和估计速度的同时能一并估计出加速度.虽然扩张状态观测器本身对量测噪声已经具有较好的滤波特性,但为了减小时间延迟,不能使滤波参数过大,这样会使估计出的加速度噪声稍高,需再用递归线性平滑牛顿预测器对加速度进行二次滤波.仿真结果表明,由扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器构成的滤波估计器在仅有位置量测信号且在噪声较大的情况下能有效地估计出速度和加速度,最终得到的速度和加速度估计信噪比高且时间延迟小.该估计器主要用于运动控制和机动目标跟踪中.     

非全测状态下的机动目标跟踪

针对空空导弹制导过程中可能出现测量信息不全的情况,以机动目标的“当前”统计模型为基础,在螺旋机动目标模型下对机动目标进行了跟踪滤波。在深入研究了扩展卡尔曼滤波算法、衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法的基础上,利用改进的强跟踪滤波算法进行了非全测状态下的机动目标运动信息估计。仿真实验表明:改进的强跟踪滤波算法不仅能很好地完成速度和距离跟踪;如果加上多普勒速度测量,改进的强跟踪滤波算法还可跟踪上加速度。仿真结果表明了改进的强跟踪滤波算法的有效性。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于改进粒子滤波的光电目标跟踪算法研究

在光电目标跟踪与定位中,结合扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的优点和目标跟踪的非线性特征,提出了一种非线性系统的基于当前统计模型的自适应扩展卡尔曼粒子滤波算法,根据光电目标的测量信息修正加速度方差,消除随机误差和噪声的干扰,提高预测的精度。通过MonteCarlo对比仿真实验表明该算法正确有效,定位精度较高,滤波效果得到改善,同时增强了稳定性,优于一般的EKF、PF和EPF算法,为光电目标的精确跟踪与定位的实现提供一种新的方法。     

基于修正的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法

目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降, 通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter, STF)可以提升滤波算法的自适应性, 但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足, 针对上述问题, 在平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter, SRCKF)的基础上, 提出一种基于修正的自适应SRCKF算法。该算法通过设置判定门限和修正准则, 直接对状态预测值或滤波增益进行修正以平衡先验的预测值和后验反馈的量测值在滤波中所占的比重, 进而减小状态估计误差。仿真结果表明, 所提算法具有在目标状态突变和量测非线性时的良好滤波性能和数值稳定性, 同时相比较需要计算渐消因子的STF算法, 该算法在计算量和收敛速度上具有优势。     

基于新息正交性抗野值的自适应的α-β-γ滤波跟踪器

针对传统α-β-γ滤波器抗野值能力差和受跟踪精度与收敛速度之间的矛盾以及系数固定的影响而难以跟踪强机动性目标的局限性,设计了一种基于新息正交性抗野值的自适应的α-β-γ滤波跟踪器。该滤波器通过判断α-β-γ滤波新息序列估计值的正交性质是否丧失而判别出观测值中是否存在野值,采用活化函数对新息序列进行加权修正,利用活化函数的性质,恢复新息序列原有的统计特性和正交性,从而达到抗野值的目的。同时,根据目标机动性的变化,利用跟踪误差调整模糊集系统的输出,在保证精度的前提下,得到自适应的系数值,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了跟踪精度与收敛速度之间的矛盾。计算机仿真结果表明,在满足所要求精度的前提下,该算法可以克服传统算法的局限性,解决野值剔除问题,并有效跟踪强机动性目标。     

基于修正卡尔曼滤波的目标跟踪

分析了卡尔曼滤波算法在目标状态发生突变和运动模型建立不准确时估计精度降低,甚至发散的原因,对比自适应渐消卡尔曼滤波算法,提出了一种通过直接修正预测值来提高卡尔曼滤波算法精度、改善算法性能的修正算法。修正的算法通过设置判定准则和修正准则,实时修正预测值,在滤波初始阶段可迅速降低估计误差、提高稳态时的滤波精度、缩短收敛时间;当目标发生状态突变时,可消除或降低由于目标状态突变造成的滤波跟踪精度下降、滤波发散的问题;当目标运动建模不准确时,可消除或降低由于建模不准确带来的模型误差。仿真实例说明了算法的有效性和较强的实际应用指导意义。     

基于标签随机有限集滤波器的多扩展目标跟踪算法

针对现有随机有限集(random finite set, RFS)扩展目标滤波器不能输出航迹的问题,提出了基于标签RFS滤波器的多扩展目标跟踪算法。该算法首先采用随机超曲面模型将目标建模为星-凸扩展形态,然后利用标签策略表征集合中的离散元素,结合基于延迟逻辑的多假设跟踪理论,采用N 次回扫策略对多帧量测进行平滑处理。仿真实验结果表明,该算法可以在目标跟踪过程中形成完整航迹并对目标扩展形态进行有效估计,特别是在低信噪比探测场景中,所提算法跟踪精度明显优于传统RFS滤波算法,进一步提高了滤波器的稳定性和有效性。     

三维AoA目标跟踪的二次约束卡尔曼滤波算法

在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。     

基于几何关系的多导弹协同跟踪算法

多武器平台同时探测、处理机动目标信息, 一定程度上可以提高目标的跟踪精度, 特别是对于多导弹协同作战而言, 协同跟踪目标即可以为作战系统提供全面的协同控制情报, 也可以为每枚导弹提供精确的制导信息.论文基于交互多模与几何关系思想, 设计了多导弹协同跟踪目标算法.首先,建立了目标运动学模型, 给出了多导弹和目标之间的几何关系,并以此为基础,建立了多导弹协同跟踪目标模型; 其次, 基于交互多模思想,将多导弹获取的目标信息进行交互, 通过协同滤波算法计算出目标滤波状态值;最后, 对协同滤波算法进行仿真验证.研究表明:相对于信息不共享的情况, 多导弹协同跟踪目标能够取得更好的跟踪效果, 对多导弹协同作战具有重要的参考意义.     

基于强跟踪滤波器估计的最优融合方法

在分布式雷达数据处理模式中 ,数据融合是获得较精确的目标轨迹的主要环节。为克服卡尔曼滤波器对初始值敏感、鲁棒性差和对机动目标跟踪性能差的缺陷 ,通过利用各传感器的观测数据 ,采用强跟踪滤波器对目标进行跟踪 ,以改善目标状态估计的精度。对判定源于同一目标的状态估计值 ,给出了一种估计状态线进行性组合的最优融合准则。得出了实际数据的实验结果。     

一种强跟踪自适应状态估计器及其仿真研究

分析了强跟踪滤波器中新息方差近似计算方法的不足,提出了一种基于衰减记忆思想来近似计算新息方差的改进强跟踪滤波器。然后,对于过程噪声水平未知的目标状态估计问题,在Sage-Husa过程噪声水平自适应估计算法的基础上,一旦通过基于新息的滤波器发散判据检测到可能出现的发散现象,提出用改进的强跟踪滤波器进行抑制,极大地提高了滤波算法的鲁棒性。对三种典型的目标机动形式进行的Monte-Carlo仿真结果进一步验证了新提出算法的有效性。     

基于UD分解的改进型强跟踪滤波器

带多重次优渐消因子的强跟踪滤波器在计算舍入误差的影响下,估计状态的均方误差矩阵会失去非负定性,从而导致滤波发散的现象.在UD分解算法的基础上,提出了一种改进型带多重次优渐消因子的强跟踪滤波器.通过对引入渐消矩阵的一步预测均方误差矩阵进行UD分解,并将分解矩阵应用于滤波器量测信息的更新过程中,增强了算法的数值稳定性.此外,根据UD分解的结果给出了渐消矩阵的最小二乘解算方法,在提高渐消因子计算效率的同时摆脱了对先验知识的依赖性.仿真结果表明了算法的有效性.     

Modified joint probabilistic data association with classification-aided for multitarget tracking

Joint probabilistic data association is an effective method for tracking multiple targets in clutter, but only the target kinematic information is used in measure-to-track association. If the kinematic likelihoods are similar for different closely spaced targets, there is ambiguity in using the kinematic information alone; the correct association probability will decrease in conventional joint probabilistic data association algorithm and track coalescence will occur easily. A modified algorithm of joint probabilistic data association with classification-aided is presented, which avoids track coalescence when tracking multiple neighboring targets. Firstly, an identification matrix is defined, which is used to simplify validation matrix to decrease computational complexity. Then, target class information is integrated into the data association process. Performance comparisons with and without the use of class information in JPDA are presented on multiple closely spaced maneuvering targets tracking problem. Simulation results quantify the benefits of classification-aided JPDA for improved multiple targets tracking, especially in the presence of association uncertainty in the kinematic measurement and target maneuvering. Simulation results indicate that the algorithm is valid.     

多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。     

基于矩阵S1/2范数的红外目标跟踪

目前使用的很多红外目标跟踪系统在目标背景复杂、目标形体较小、目标受到遮挡等情况下会发生目标丢失现象,针对这一问题,在粒子滤波框架下,提出了一种基于矩阵S_1/2范数的红外目标跟踪算法。首先,围绕上一帧被跟踪目标的状态对当前帧目标粒子进行采样;然后,将采样的目标粒子进行筛选,并将筛选后的粒子整体输入到基于矩阵S_1/2范数和l_1,1范数联合表示的最小化问题模型,并求解其最优解;最后,根据候选目标粒子在目标字典和背景字典表示下系数的差异确定最优目标粒子,即为当前帧跟踪结果。实验结果表明,相比经典的类似目标跟踪算法,该算法能够对复杂背景、目标形体弱小、目标受到遮挡等多种情况下的红外目标进行有效跟踪,并具有更强的鲁棒性和更好的时效性。     

基于辐射能量缩减约束的双机雷达协同目标跟踪方法

辐射能量减缩是提高机载雷达射频隐身性能的有效途径。针对目标跟踪过程中辐射能量的减缩量约束, 首先通过分析双机雷达协同的目标回波信噪比, 分别从双机与目标距离比和目标雷达散射截面积推导了其对雷达总辐射能量减缩值的贡献; 然后针对雷达目标跟踪过程中的采样间隔算法, 分析了基于滤波残差的递推法与其他两种方法的目标跟踪精度与仿真计算效率; 最后利用交互式多模型卡尔曼滤波算法与基于滤波残差的递推采样间隔法仿真, 验证了目标跟踪过程中双机雷达辐射能量的减缩量, 并仿真了有源无源协同目标跟踪对双机雷达总辐射能量减缩值的贡献。实验结果表明，本文设计的跟踪策略具有更佳的隐身性能。