EKF算法在机动模型中的应用研究

针对大多数情况下,对目标机动的先验知识了解很少,且目标在机动过程中受人为作用力的影响,很难用数学公式准确描述,只能在各种假设条件下用近似方法描述该问题,因此假设了一种机动目标模型:初始匀速直线阶段、匀速圆周运动阶段、返回匀速直线阶段,在此过程中线速度大小v保持不变。利用扩展卡尔曼(extended kalmanfilter,EKF)滤波算法进行定位跟踪,仿真结果表明,该假设模型既符合机动实际,又便于数学处理,并且滤波算法过程稳定,具有较快的收敛速度和较高的定位精度,提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时性。     

基于似然函数的自适应Singer模型滤波算法

Singer模型滤波算法可以对机动目标进行有效跟踪,但其模型参数的确定依赖于先验知识,且一旦确定,将在滤波过程中不再变化.因此,当事先确定的参数与目标机动不匹配时,跟踪精度会变得比较差.针对模型参数失配时,传统Singer模型不能有效跟踪机动目标的问题,提出一种自适应Singer模型滤波算法.在滤波过程中,构造多模型的模型似然函数,并随着滤波过程实时计算模型似然函数,根据似然函数的变化,自适应调整Singer模型加速度参数.仿真表明,该算法能够有效跟踪目标不同的机动情况,滤波效果较固定参数的Singer模型算法和离散自适应Singer模型算法更优.     

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.     

改进的截断正态概率密度模型自适应滤波算法

应用当前统计模型跟踪机动目标时,模型参数机动频率和加速度极限值需要根据经验事先设定,在假设不准确的情况下,大大降低了模型的跟踪精度。针对此问题,基于截断正态概率密度模型,提出了一种新的参数自适应跟踪滤波算法。该模型算法通过使用距离函数来表征目标进行机动的强弱状况,采用指数型调整函数自适应调整目标的加速度极限值和机动频率,从而实现了对系统状态噪声和滤波增益的自适应调整,提高了机动模型与目标实际机动情况的匹配程度,提升了滤波器的跟踪性能。仿真结果表明:与常规ACS和TGPMKF算法相比,新算法在跟踪机动目标时,性能更优。     

多传感器多机动目标跟踪的CPHD滤波算法

针对单传感器在多机动目标跟踪系统中不能很好地处理目标数目变化与突发机动的问题,提出了多传感器多机动目标跟踪的概率假设密度滤波算法.以CPHD滤波算法为理论基础,同时递推概率假设密度(PHD)函数和基数分布,避免了多目标多传感器的数据关联问题.结合自适应当前统计模型,选择3个雷达作为跟踪目标的传感器,相比于单传感器降低了信息的模糊度,提高了可信度.仿真结果比较表明了多传感器CPHD滤波算法在多目标跟踪方面的性能优势.     

基于多模型GGIW-CPHD滤波的群目标跟踪算法

针对伽马高斯逆威夏特-概率假设密度(GGIW-CPHD)滤波算法跟踪机动群目标误差较大的问题,提出基于最适高斯近似(BFG)和强跟踪的多模型GGIW-CPHD滤波的群跟踪算法.首先,在对群目标量测分割的基础上,采用BFG方法实现CPHD预测阶段的多模型融合.其次,利用强跟踪滤波(STF)中的渐消因子来修正GGIW分量的预测协方差矩阵.最后,在CPHD更新阶段完成群质心和扩展状态估计的基础上,利用多个模型对应的似然函数完成模型概率的更新.实验结果表明:所提算法能够在GGIW-CPHD框架下实现多个模型的交互,有效降低机动阶段时群目标的状态估计误差,并能有效处理群目标的合并和衍生情况.     

一种新的Jerk模型高机动目标跟踪自适应算法

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的高机动目标跟踪自适应算法STF-C-Jerk.该算法利用“当前”模型的思想,将Ｊerk项假设成为非零均值过程,更切合目标机动实际过程,同时通过引入强跟踪滤波器的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力.仿真结果表明,提出的STF-C-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的跟踪性能.     

无线传感器网络下的粒子滤波分布式目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下的机动目标跟踪问题,提出了一种描述目标机动加速度的目标状态空间模型,以此模型为基础开发出基于粒子滤波的单目标和多目标跟踪算法.基本思想是:在状态空间中通过寻找一组传播的随机样本来获得近似后验概率分布,并以样本均值代替积分运算,从而求得最小状态方差估计.仿真结果表明,所提算法可以较好地解决无线传感器网络环境下的机动目标跟踪问题,速度跟踪精度、机动加速度跟踪精度均较经典分布式粒子滤波算法分别提高20%、27%.     

基于交互式多模型Kalman滤波的手势跟踪算法

针对任意变形手势跟踪过程中,手势运动轨迹方向发生改变时,传统滤波跟踪算法跟踪精度迅速下降的问题,提出了一种基于交互式多模型Kalman滤波的改进型手势跟踪算法。该算法在传统非机动状态空间模型的基础上增添了两个机动模型,以更加准确的描述手势的状态空间。首先采用三个不同模型分别描述不同的目标运行模式;同时,以模型匹配似然函数为基础更新模型概率;最终组合所有滤波器修正后的状态估计值以得到最优状态估计。实验对比结果表明,该算法能够取得较高地跟踪精度。     

约束仅方位跟踪粒子滤波器研究

该文研究了杂波干扰下适用于平面机动目标实时定位的粒子滤波器的设计和实现.运用贝叶斯递推方法,分析了通用粒子滤波算法.应用马尔可夫链理论,建立了目标机动的多模式模型.针对约束仅方位跟踪(CBOT)的实际条件,推导了粒子滤波器中的最优重要密度公式.综合粒子滤波算法和约束仅方位跟踪理论,得出了约束仅方位跟踪粒子滤波器的伪码.对约束仅方位跟踪粒子滤波器的研究表明:在目标受到道路图之类的约束假设下,可以去除对本站作特定机动的要求;可在杂波环境中、目标作任意非线性机动的情况下,实现仅方位跟踪;跟踪定位距离大、角度宽;采用最优重要密度,可大大减少粒子数,降低计算量.     

IMM算法在车辆机动目标跟踪中的应用

针对高速公路车辆的机动目标跟踪问题,采用交互多模型算法(IMM)中的2个模型分别表示车辆的匀速运动状态和匀加速运动状态,并结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行蒙特卡洛仿真.仿真结果表明该算法不仅可以在匀速运动时将关键测量噪声减低,而且在机动模型中保证状态估计量比未滤波的雷达测量值精确,同时可以对运动模型进行准确的识别,从而改善路面机动目标的跟踪性能,提高车辆的安全性和可靠性.因此,交互多模型算法可以满足高速车辆机动目标跟踪的要求.     

三维纯方位目标跟踪的可观测性需求分析

在三维环境下,分别研究了匀速直线运动目标、匀加速运动目标及一阶延迟目标加速模型的可观测需求.构造了伪测量方程,应用线性系统理论可观测的Grammian判据,避免了复杂的非线性微分方程求解,并且可以处理更为一般的目标机动情况,而不局限于N阶目标动态模型.通过可观测充分必要条件的分析表明,一些类型的观测器机动不满足可观测条件;对于一阶延迟目标加速模型,观测器加速度阶次不必高于目标加速度阶次,这与以前的研究结论是不同的,文中所采用的方法对一般的纯方位测量问题也是有效的.     

基于逐点交汇的双星无源定位方法及误差分析

为了利用双星自身运行轨迹及对空间飞行器的观测数据实现对目标的准确定位,建立基于测向公垂线中点的两站侧向交叉定位模型,逐点交汇定位求解目标运行轨迹,然后对误差偏移量进行分析,发现选取测向公垂线中点作为观测目标位置的偏移量不稳定,不符合系统误差稳定性的要求。基于此,将各观测线的公垂线集合所组成的曲面近似展成平面矩形,化空间曲线轨道为平面直线,重新建立逐点定位模型,并进行误差的评估;修正数据后重新定位精度明显提高。     

基于期望极大化算法的转弯机动目标跟踪

针对目标做转弯机动时产生的运动模式的不确定性问题，提出了基于期望极大化（EM）算法的转弯机动目标跟踪算法，采用转弯速率来描述目标的转弯机动，并将转弯速率作为待估量，用EM算法对转弯速率序列进行估计，从而获得对目标状态的精确估计．最后，给出了该算法的批处理形式和递推形式．新算法有效地提高了目标的跟踪精度．Monte—Carlo仿真表明，与标准的交互式多模型算法相比，批处理EM算法使目标的位置和速度的跟踪精度提高了70％以上，当转弯速率处于稳态时，递推EM算法使目标的位置和速度的跟踪精度提高了20％以上．     

基于机动动作元的敌机战术机动在线识别方法

敌机战术机动动作的在线识别可为空战态势感知、任务规划和辅助决策提供重要参考信息.针对雷达数据不能提供敌机姿态信息,导致战术机动动作难以直接描述的问题,提出了一种基于空战机动动作元的两级识别方法.首先分析了雷达传感器提供的特征信息;其次根据战术动作的航迹曲线,将空战战术动作分解为11种基本的机动动作元,降低了动作描述的复杂度;然后采用随机森林和支持向量机设计了两级识别方法,层级1利用航迹参数识别机动动作元,层级2根据动作元序列和运动参数识别战术动作.通过对仿真飞行数据进行验证,表明机动动作元能有效描述典型机动动作,提出的方法能够实现敌机战术机动的准确在线识别.      

一种改进的变结构交互多模型被动跟踪算法

针对干扰环境下跟踪机动目标时常常无法获得距离信息的问题,提出了一种新的被动跟踪算法对目标进行精确的跟踪定位。算法针对被动跟踪中状态与量测之间存在的非线性关系,首先采用最小二乘原理对角度量测进行预处理,然后以预处理结果作为输入,进行交互多模型滤波,从而减小非线性量测方程的线性化过程带来的误差。然而,交互多模型滤波中所采用的固定结构模型集并不能保证跟踪精度,为解决这一问题,算法引入序列似然比检测对模型集进行调整,使模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力,从而减小模型之间的竞争,确保跟踪效果。为了验证新算法的有效性,在相同实验条件下,用2种算法分别对同一设定轨迹进行仿真估计,结果表明,新算法可以进一步提高跟踪精度。     

电子束曝光机工件台结构的设计研究

根据激光定位光栅扫描电子束曝光机工件台具有的特点，设计了ｘ向用静压气浮导轨结构，实现快速扫描；ｙ向采用机械滚珠导轨，满足间歇步进运动，即走一步、停一段时间再走一步、为保证在高速运动下的稳定性，将机械驱动系统、激光测量和计算机组成一个闭环控制系统，利用计算机不断采样叠代，选择合适的校正系数适时校正，实现了快速运动精确达到预定位置。采用双频激光高精度测量定位，从误差分析出发，对结构进行了改善，保证了最终精度。     

基于室内照明区域人员定位的探讨

首先根据照明灯的照明光路构建照明模型确定定位区域并且建立定位向量,然后通过对室内照明灯场景的分析,将定位场景分为三大类,在第一类和第二类中分别采用定位向量的方法实现目标的区域定位,在第三类中采用常见的三边定位方法实现对目标的定位,最后针对实际环境对实验结果产生的误差,尝试采用线性最小二乘法精确计算方法进一步优化定位结果。     

目标航迹在转弯状况下自适应滤波算法的研究

在分析机动目标在弯道飞行状况下的运动特点后推导了一个建立在以弯道曲率中心为极点的极坐标系上的目标模型并提出了一个自适应滤波算法.在自适应滤波算法中引进了对曲率中心参数的修正以及采用似然比判据检测进入(或退出)机动状态的时刻.计算结果表明,该算法具有较强的跟踪弯道飞行目标的能力,且计算量增加不多.