机动目标的模糊自适应跟踪算法

在当前统计模型的基础上，提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA)。该算法使用了模糊推理技术，使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整，提高了系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。蒙特卡罗仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于Jerk模型的单站无源定位跟踪算法研究

针对非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法Jerk-UKF。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用UKF滤波的思想对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和稳定性。仿真试验表明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对Jerk-UKF算法的研究方向进行了讨论。     

一种新的常增益机动目标跟踪方法：α-β-γ-δ模型

针对目前机动目标跟踪的Jerk模型存在计算复杂度高的不足,同时受α-β-γ模型的启发,提出了一种基于Jerk模型的常增益跟踪算法:α-β-γ-δ模型,并根据时常系统的状态估计协方差在一定条件下将收敛到一个稳态值这一性质,从理论上推导出了上述新模型申α、β、γ和δ的计算公式.仿真结果表明,该算法的滤波精度比α-β-γ滤波算法高,且运算量远远小于Jerk模型算法.     

高度机动目标异步航迹融合算法

在现代空战中，由于作战的需要，飞机运动会出现高度机动的情况。讨论了高度机动模型（Jerkmodel）目标跟踪问题，根据机载传感器中不同类型传感器的特点，提出了在高度机动模型下基于坐标转换Kalman滤波的异步目标跟踪融合算法。仿真结果表明，该算法可以有效地改善跟踪高度机动目标的性能。     

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。     

基于模糊推理的机动目标跟踪

针对"当前"统计模型算法对目标强机动时跟踪精度下降的问题,提出一种改进算法。该算法在"当前"统计模型的基础上,采用双滤波器并行结构,提取目标的状态信息,使用模糊推理的方法求解调节因子,通过调节因子实时调整滤波器的预测协方差,在保证对目标弱机动跟踪精度的同时,提高了目标发生强机动时的跟踪精度。仿真结果表明目标强机动时,该算法的跟踪精度明显高于"当前"统计模型算法。     

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。     

基于自适应CS模型的IMM算法

目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical, CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式多模型(interacting multiple model, IMM)的基础上,提出了一种交互式多自适应模型(interacting multiple adaptive model, IMAM),该模型通过采用两个自适应CS模型,能够有效消除目标状态突变造成模型误差急速增大的问题,提高了模型的准确度和适应性。其次,在IMAM的基础上,结合修正卡尔曼滤波(amendatory Kalman filter, AKF)的思想,提出了IMAM-AKF算法,该算法通过修正最终的状态融合估计值,有效地降低了目标机动造成的模型误差,进一步提高了机动目标跟踪的性能。最后,结合自适应渐消卡尔曼滤波(adaptive fading Kalman filter, AFKF)的思想,提出了IMAM-AFAKF算法。仿真结果表明,无论是强机动还是弱机动,IMAM-AFAKF算法都具有较好的跟踪性能。     

基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法

建立目标机动模型是传感器目标跟踪数据处理中的一个重要环节.为了克服"当前"统计模型对非机动目标和常加速模型对机动目标跟踪性能较差的缺陷,通过对"当前"统计(CS)模型的分析研究,在常加速(CA)模型的基础上提出了一种基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法(ACA-STF).该算法利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整,并通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,从而提高了跟踪精度,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力.理论分析和仿真结果表明对于非机动和机动目标,该算法比"当前"统计模型算法具有更高的跟踪精度.     

机动目标跟踪的多模型多机动策略算法

在机动目标运动过程中引入机动决策的概念,建立了具有多个运动模式与多种机动决策的目标运动模型.并针对目标运动的多模式与多机动决策的特点,提出了一种多个运动模型与多种机动决策共同交互的机动目标跟踪算法.最后利用计算机仿真手段对所提出的交互式多模型多机动策略跟踪算法进行了验证,仿真结果显示此目标跟踪算法对于跟踪以多种机动策略实时机动的目标不仅是有效的,而且较之传统的交互多模型算法,跟踪性能更加优越.     

Multiple model tracking algorithms based on neural network and multiple process noise soft switching

A multiple model tracking algorithm based on neural network and multiple-process noise soft-switching for maneuvering targets is presented. In this algorithm, the “current” statistical model and neural network are running in parallel. The neural network algorithm is used to modify the adaptive noise filtering algorithm based on the mean value and variance of the “current” statistical model for maneuvering targets, and then the multiple model tracking algorithm of the multiple processing switch is used to improve the precision of tracking maneuvering targets. The modified algorithm is proved to be effective by simulation.     

基于MCSM的自适应跟踪算法

针对基于"当前"统计模型的算法跟踪突发强机动目标性能下降的问题,提出了一种通过强机动自适应检测调整模型参数的改进算法。该算法利用残差统计距离的概率分布设置目标强机动的检测门限,根据目标的机动水平联合调整模型的机动频率、最大机动加速度以及滤波器增益,在保持"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度的前提下,增强了系统对突发强机动目标的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法扩大了跟踪机动目标的动态范围,提高了跟踪性能。     

基于VSMM的GMCPHD滤波算法在多机动目标跟踪的应用

针对交互多模型(interacting multiple model, IMM)在多机动目标跟踪算法中存在的缺陷以及目标跟踪精度问题,提出了基于变结构多模型（variable structure multiple model, VSMM）的高斯混合基数概率假设密度（Gaussian mixture cardinalized probability hypothesis density, GMCPHD）滤波算法。该算法利用了VSMM具有自适应性、时变性的特点,达到了在某一时刻能够选取与目标运动模式相匹配的模型集合的目的,相比于IMM考虑的仅是固定的模式集合具有很强的优越性。此外,GMCPHD滤波算法不仅避免了数据关联问题,而且通过高斯分布递推PHD函数的同时递推基数分布。最后,利用雷达作为传感器,对跟踪机动目标进行仿真,证明VSMM相比于IMM对于多机动目标跟踪更具有优越性,同时验证了VSMM GMCPHD滤波算法具有提高机动目标跟踪精度,减小跟踪误差的作用。     

基于IMM-CSRF的多平台机动目标被动跟踪方法

针对仅有角度测量信息条件下,单平台的机动目标被动跟踪存在固有的强非线性和弱可观测性问题,研究多平台融合机动目标被动跟踪技术,提出了集中式漂移瑞利滤波器(centralized shifted Rayleigh filter,CSRF)来解决多平台目标被动跟踪问题,进一步提出并推导了基于交互式多模型的集中式漂移瑞利滤波器(interacting multiple model centralized shifted Rayleigh filter,IMM CSRF),实现对机动目标的被动跟踪。仿真实验表明,该算法跟踪精度高,稳定性好,具有良好的实际应用价值。     

基于AGIMM的临近空间机动目标跟踪滤波算法

由于临近空间高超声速目标的机动形式复杂,单一模型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。提出了一种自适应网格交互多模型跟踪算法用于临近空间高超声速机动目标的跟踪问题。所提方法能够处理自适应时变模型集合,随时调整当前时刻使用的模型数量,相比于固定结构交互式多模型算法极大减少了计算量,计算效率和跟踪精度更高,数值仿真结果验证了所提算法的有效性。     

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...