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。     

基于UKF的交互多模型算法

为了提高交互多模型算法的滤波精度,提出了基于无迹卡尔曼滤(UKF)的交互多模型算法(IMM-UKF).该算法融合了交互多模型算法对不同目标机动模式的自适应能力和UKF滤波精度高的优点.通过对机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的交互多模型算法(IMM-EKF)进行了比较,仿真结果表明了IMM-UKF具有较好的跟踪性能,减小了机动目标跟踪的均方根误差.     

基于"当前"统计模型的模糊自适应跟踪算法

“当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度，不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度，自适应各种机动情况。此外，针对多数传感器测量方程的非线性，采用性能较好的Unscented Kalman Filter代替常用的扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明，该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于“当前”统计模型的跟踪算法。     

多站雷达中机动目标高精度跟踪分析

在快速卡尔曼滤波跟踪算法的基础上,提出了一种机动目标位置和速度的高精度卡尔曼滤波算法,用于仅提供距离和测量的多站雷达系统对机动目标的高精度定位和高精度测速。多站雷达系统提供给数据处理中心的距离和信息,通过滤波迭代算法估算出目标的位置和速度。对机动目标的仿真实验结果表明,该算法不仅改善了以前文献中目标位置的定位精度,而且对目标速度也同样具有优良的测量性能。     

基于鲁棒H∞滤波的多站角度测量机动目标被动跟踪

建立了机动目标的多站被动红外搜索与跟踪（infrared search and tracking, IRST）系统的当前统计模型,基于该模型提出了机动目标跟踪的鲁棒H∞融合滤波算法。该算法将H∞滤波算法和集中融合跟踪算法相结合,对多站IRST测得的目标角度信息进行融合,可解决被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。以三个观测站进行跟踪为例,对一个高机动目标进行了仿真研究,仿真结果表明,该滤波算法比扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）算法有更高的跟踪性能,是IRST系统中一种有效的跟踪算法。     

基于当前统计模型的机动目标自适应强跟踪算法

在当前统计模型卡尔曼滤波算法的基础上,结合升半正态形模糊分布函数特性,提出了一种加速度方差两段函数自适应调整方法,该方法能自适应逼近目标真实机动并进行准确跟踪。给出了最大加速度自调整方法,克服了模型对目标最大加速度的依赖。引入强跟踪滤波算法,增强了模型对突发机动自适应跟踪的能力。理论分析和仿真结果表明,该算法提高了机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力,并保持对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且具有运算量小、跟踪精度高、易于工程化实现等优点。     

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。     

一种改进粒子滤波器在雷达目标跟踪中的应用

在实际雷达目标跟踪系统中,雷达量测常受到闪烁噪声干扰,传统卡尔曼或扩展的卡尔曼滤波算法在闪烁噪声环境下,滤波性能将急剧下降甚至滤波发散。提出了将粒子滤波与无迹变换结合的改进粒子滤波算法UPF(uncented particle filter)应用在雷达目标跟踪中,解决了闪烁噪声情况下雷达目标跟踪问题。仿真结果表明,在高斯条件下扩展的卡尔曼算法和基于无迹变换的粒子滤波算法跟踪性能相近,但在闪烁噪声环境下,随着闪烁影响的增强,扩展的卡尔曼算法跟踪性能严重下降,而UPF算法能保持较好的跟踪精度。     

非线性"当前"统计模型及自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型中人为设定时间常数的倒数α值的不合理性,对机动参数α进行建模,并基于粒子滤波的思想,结合UKF滤波算法给出适用于强机动目标跟踪的CS-UKF算法。整个算法能够实时估计参数α,并从这里出发估计目标状态。仿真结果表明在目标强机动时CS-UKF算法比经典CS-KALMAN算法收敛速度更快,状态估计更精确。     

组网雷达系统对于高加速机动目标的精确跟踪研究

针对多基地雷达系统跟踪近距离高加速机动目标的场合,提出了一种并行扩展卡尔曼滤波算法。该算法首先建立起组网雷达群跟踪目标运动形态的观测模型,然后将三维加速度矢量引入到目标的运动模型中,通过并行计算的方式,在对加速度进行合理估计的基础上对量测数据进行卡尔曼滤波跟踪分析,获得目标的精确轨迹。仿真结果表明,该算法不仅能快速精确计算目标的位置和速度,而且具有很好的瞬态特性和稳态特性。     

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。     

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.     

基于强跟踪UKF的航天器自主导航间接量测滤波算法

针对广义卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)缺乏对系统异常的在线自适应调整能力、导致滤波器精度降低的问题,提出了一种将强跟踪滤波(strong tracking filter, STF)和UKF相结合的滤波算法,并进一步采用部分状态信息作为间接观测量,同时量测噪声方差阵实时调整,从而避免了对观测方程求取Jacobi矩阵的过程,使滤波器的设计得到简化。将该算法应用于航天器自主导航系统中,仿真结果表明,该算法在系统出现突变或缓变异常时,能够迅速检测出异常,在保证较高估计精度的同时,提高了系统的可靠性。     

基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法.该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法.滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现.最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性.     

基于UT变换的机动辐射源单站被动跟踪IMM算法

针对机动辐射源的单站被动跟踪初始估计误差大,可观测性弱,并且可以得到观测量有限的问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度对机动辐射源进行跟踪的UKF-IMM算法。将其和传统推广卡尔曼滤波交互多模型(EKF-IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,UKF-IMM方法增强了EKF-IMM的滤波稳定性,提高了滤波收敛速度和跟踪精度。     

一种新的自适应机动目标跟踪算法

在＂当前＂统计（CS）模型基础上,提出了一种新的机动目标自适应滤波算法,当前统计模型-修正强跟踪滤波（CS-MSTF）算法。新算法在保留＂当前＂统计模型及强跟踪滤波器（STF）对一般机动目标跟踪精度高的优点的同时,作出以下改进：针对强跟踪滤波器在机动部分获得完美性能的同时,非机动部分的精度却不理想的缺陷,对预测误差协方差及渐消因子的计算作出修正,同时改进机动部分和非机动部分的精度;将目前常用的估计误差协方差的计算公式采用更加可靠的Joseph公式,增强了数值的稳定性和算法的鲁棒性。蒙特卡罗仿真表明,新算法的性能优于当前统计模型-强跟踪滤波（CS-STF）算法,能够进行有效估计。

Abstract：

Based on the ＂current＂ statistical model,a new adaptive maneuvering target tracking algorithm,CS-MSTF,was proposed. The new algorithm,keeping the merits of high tracking precision that the ＂current ＂ statistical model and strong tracking filter（STF） have in tracking maneuvering target has made the modifications as such：First,STF has the defect that it achieves the perfert performance in maneuvering segment at a cost of the precision in non-naneuvering segment,so the new algorithm modifies the prediction error covariance matrix and the fading factor to improve the tracking precision both of the maneuvering segment and non-maneuvering segment; The estimation error covariance matrix was calculated using the Joseph form,which is more stable and robust in numerical. The Monte-Carlo simulation shows that the CS-MSTF algorithm has a more excellent performance than CS-STF and can esitmate efficiently.     

基于强跟踪滤波器的PMSM无速度传感器DTC策略

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)对模型误差鲁棒性差的问题,提出了基于强跟踪滤波器(STF)的永磁同步电机(PMSM)无速度传感器直接转矩控制(DTC)策略,该方法利用永磁同步电机定子坐标系下的非线性数学模型和强跟踪滤波技术建立了STF观测器,从而实现了对电机定子磁链、转速和转子位置的实时在线观测。仿真结果表明,STF观测器可以准确地观测出电机定子磁链和转速,同时与EKF观测器相比,该观测器对于系统参数摄动、外部干扰等系统模型失配具有更强的鲁棒性。