固定站无源目标跟踪简化UKF算法仿真研究

与EKF类算法相比,基于不敏变换(UT)的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法因为不存在线性化误差从而具有更好的性能,不过存在运算量较大的问题。建立了具有线性状态方程的固定单站无源目标跟踪模型,以此为研究背景在满足L+λa=nx+λ=常数的情况下由扩维UKF算法推导出了简化UKF算法并进行了仿真分析。仿真结果表明在满足推导条件时简化UKF算法可以在降低运算量的同时保持和扩维UKF同样的定位性能,具有较强的实用性。     

基于UKF的单站无源定位与跟踪双向预测滤波算法

提出了一种新的滤波算法,以加快滤波算法的收敛速度和提高滤波的估计精度。反向预测与更新提高了上一时刻状态估计的精度,减小了当前时刻的状态预测误差。利用更准确的初始条件经过正向预测与更新,能得到当前状态更精确的估计值。计算机仿真结果表明,本算法的滤波性能优于传统的迭代滤波算法,既提高了滤波的估计精度,又加快了算法的收敛速度。     

基于UKF的双平台无源融合跟踪方法

针对存在配准偏差的双平台无源融合跟踪系统,提出了基于扩维Unscented卡尔曼滤波的配准跟踪一体化方法,在跟踪算法中,采用模糊调度方法调节＂当前＂统计模型参数,引入渐消因子,能够在状态发生突变时,迅速调整系统参数,提高了系统的抗机动目标自适应能力。仿真结果表明,这种跟踪算法能够较好地解决双平台无源融合跟踪系统中的配准偏差问题。     

杂波环境下目标无源跟踪算法

针对杂波（虚假量测）环境下的目标无源跟踪问题进行了研究,并给出了只测角情况下相应的跟踪算法。该算法在利用修正增益扩展卡尔曼滤波(modified gain extended Kalman filter, MGEKF)对目标进行无源纯方位跟踪的同时,通过建立波门对不同时刻的测量数据进行选择,然后利用角度测量数据计算落入波门内的有效测量数据的概率（包括波门内所有有效量测均为虚假量测的概率和第i个有效回波是正确的概率）,并以这些概率值作为权值对目标状态进行加权融合,实现杂波环境下对目标的实时纯方位无源跟踪。同时,仿真分析对文中所提算法的可行性和有效性进行了验证。     

基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.     

UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用

利用了一种用于非线性系统的,基于无迹变换的Kalman滤波算法的一个新的扩展方法—UKF,推导了应用于方位角预测和纯方位跟踪两个方面的UKF滤波算法,并给出了具体步骤。仿真说明了在目标跟踪领域,应用该方法比以往EKF类的方法在滤波精度上明显提高,并且在实际应用中,由于该算法实现简单、计算量小而增强了可用性。     

基于时频差的高阶强跟踪UKF算法

针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将改进的强跟踪滤波算法与基于高斯概率密度高阶导的无迹卡尔曼滤波算法(high order probability density derivative, HUKF)相结合,提出了高阶强跟踪无迹卡尔曼滤波方法(high order strong tracking UKF, HSUKF)。该算法采用高斯概率密度函数高阶导数的极值作为Sigma样点进行无迹转换,通过样本点捕捉更高阶的中心矩来提高非线性变换近似精度。将改进的强跟踪滤波算法引入到HUKF中,通过渐消因子修正预测新息协方差和预测互协方差矩阵,强迫新息正交,在不增加计算复杂度的前提下提高了算法在状态发生突变时的适应能力。将本文算法应用于时差频差的无源跟踪中,通过对目标状态发生突变的跟踪问题进行数值仿真和实例论证表明HSUKF算法兼具了计算复杂度低和估计精度高的特性,且在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能。     

快速强跟踪UKF算法及其在机动目标跟踪中的应用

当系统模型不能正确描述真实系统时,强跟踪无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)能很好地弥补传统UKF鲁棒性差的不足,保证滤波精度,但需要额外使用无迹变换,极大地增加计算量。针对这一问题,利用Taylor展开分析渐消因子在UKF中的机理,建立渐消因子近似引入方法,提出快速强跟踪UKF。基于统计浮点运算次数的方法定性分析计算量,表明快速强跟踪UKF计算量与传统UKF相近。根据滤波收敛性判据,讨论了强跟踪UKF的收敛性。仿真实例证明,快速强跟踪UKF滤波精度与强跟踪UKF相差无几,计算量大幅降低。     

基于无源时差定位系统的机动目标跟踪算法

将交互式多模型(IMM)算法应用到具有隐蔽性的无源时差定位系统中,找到了一种适合于无源时差定位系统跟踪机动飞行目标的混合模型即常速度(CV)模型与Singer模型组成的混合CV Singer模型。在各种现有算法中,基于该混合模型的交互多模型算法可获得较好的定位跟踪效果。另外,将该混合系统与CV CA模型组成的混合系统进行了比较,进一步证明了该混合模型的有效性。     

空基无源相干定位系统的机动目标跟踪算法

针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响,提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法.首先建立了机动目标跟踪的系统模型,并确定了多模型集.然后基于多模型思想,将模型交互步骤增加到状态预测步骤之后,对状态预测值进行交互融合,得到最优的状态预测值.为解决固定的马尔可夫转移概率导致系统跟...     

基于UKF的混合坐标系下运动

针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,首先研究了混合坐标下的推广卡尔曼滤波(EKF)算法,充分利用了直角坐标系下状态方程的线性特性和修正极坐标系下观测方程的线性特性,并针对两坐标系间协方差矩阵变换的舍入误差,推导了一种混合坐标系下的UKF算法,并将其应用于运动辐射源的无源定位跟踪中。计算机仿真表明该算法提高了收敛速度和定位精度。     

改进四元数无味卡尔曼滤波算法

针对四元数无味卡尔曼滤波计算量较大等问题,提出一种改进的四元数无味卡尔曼滤波算法,通过四元数与修正罗德里格斯参数的线性变换,避免了四元数无味卡尔曼滤波中,四元数与误差罗德里格斯参数频繁切换所带来的计算量增大的问题,从而降低了算法的计算量。推导了修正罗德里格斯参数出现奇异值时,改进四元数无味卡尔曼滤波的奇异值避免的转换公式。在捷联惯性导航系统/全球卫星定位系统(strapdown inertial navigation system / global positioning system,SINS/GPS)直接式位置松组合仿真试验中,对比了乘性扩展卡尔曼滤波、四元数无味卡尔曼滤波和改进四元数无味卡尔曼滤波的估计性能,证明了所提出算法的有效性。     

基于MCMC无味粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔可夫链-蒙特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)无味粒子滤波的目标跟踪算法.该算法采用无味卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)生成粒子滤波的提议分布,来代替传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果,然后在无味粒子滤波的基础上融合了典型的MCMC抽样算法(Metropolis Hastings,MH),从而可以减少传统粒子滤波未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响.融合后的算法将当前量测信息融入到滤波过程中,并使采样粒子更加多样化.实验结果表明,该算法较传统方法在跟踪精度方面有显著的提高.     

Modified unscented Kalman filter using modified filter gain and variance scale factor for highly maneuvering target tracking

To improve the low tracking precision caused by lagged filter gain or imprecise state noise when the target highly maneuvers, a modified unscented Kalman filter algorithm based on the improved filter gain and adaptive scale factor of state noise is presented. In every filter process, the estimated scale factor is used to update the state noise covariance Qk, and the improved filter gain is obtained in the filter process of unscented Kalman filter （UKF） via predicted variance Pk｜k-1, which is similar to the standard Kalman filter. Simulation results show that the proposed algorithm provides better accuracy and ability to adapt to the highly maneuvering target compared with the standard UKF.     

基于平方根UKF的车辆组合导航

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点,将一种新的非线性滤波方法--平方根UKF方法(SRUKF)用于车辆GPS/DR组合导航中.和普遍采用的EKF方法相比,SRUKF方法不仅提高了车辆组合定位的精度和稳定性;而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的Jacobi-an矩阵的计算,算法更简单,也更加易于实现.为了检验其有效性,将两种方法分剐对车辆GPS/DR组合导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明SRUKF方法明显优于EKF方法,是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤波方法,真正实现了车辆低成本、高精度的实时定位.     

基于平方根UKF的多传感器融合再入段目标跟踪研究

为了提高再入段目标跟踪的精度,将平方根不敏卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）算法与多传感器分布式融合算法相结合,提出了基于平方根UKF的多传感器融合跟踪算法。在各个独立的传感器中利用平方根UKF滤波器进行状态估计,然后通过分布式融合方法融合各传感器的状态估计值得到全局的状态估计值和误差协方差,将全局误差协方差进行加权对各传感器进行分配更新。通过仿真验证,基于平方根UKF的多传感器融合跟踪算法具有较高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合跟踪算法。     

Modified unscented particle filter for nonlinear Bayesian tracking

A modified unscented particle filtering scheme for nonlinear tracking is proposed, in view of the potential drawbacks （such as, particle impoverishment and numerical sensitivity in calculating the prior） of the conventional unscented particle filter （UPF） confronted in practice. Specifically, a different derivation of the importance weight is presented in detail. The proposed method can avoid the calculation of the prior and reduce the effects of the impoverishment problem caused by sampling from the proposal distribution, Simulations have been performed using two illustrative examples and results have been provided to demonstrate the validity of the modified UPF as well as its improved performance over the conventional one.     

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(quad-ratic constraint Kalman filter,QCKF)算法.首先引入涉及所有观测噪声项的...