基于IMM算法的机场场面运动目标跟踪

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型（interacting multiple model, IMM）滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后,利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)与IMM相结合的UKF-IMM算法对场面雷达监视的飞机的运动进行了跟踪建模,并将UKF IMM算法与基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalmam filter, EKF）的EKF-IMM和基于当前统计模型的单模型跟踪算法进行仿真比较。结果表明,UKF-IMM跟踪算法在雷达场面跟踪方面具有更大的应用价值。     

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。     

弹道式再入目标跟踪方法对比分析

地基雷达对弹道式再入目标进行滤波跟踪时主要存在两个导致滤波误差增大的不确定因素,一是弹道系数未知,二是不可准确确定过程噪声协方差矩阵。为此,采用交互式多模型无敏滤波（iterative multiple model unscented filter, IMM UF）算法对弹道式再入目标进行跟踪,选取不同的弹道系数初值和过程噪声协方差矩阵构成合适的模型集合进行了仿真分析,并将其滤波结果与扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）和无敏滤波（unscented filter, UF）的滤波结果进行了对比分析,同时还分析比较了IMM UF和自治多模型（autonomous multiple model, AMM）UF算法的跟踪滤波性能。从仿真结果可以看出,采用的IMM UF算法和相应的模型集合可以在先验信息缺少的情况实现对弹道式再入目标更高精度的跟踪。     

空间机动目标跟踪的改进自适应IMM算法

针对使用模型似然函数比对传统交互多模型(interacting multiple model, IMM)算法模型转移概率实时修正存在奇异的问题, 基于所提修正函数给出一种改进自适应IMM算法。首先, 将白噪声模型与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法结合, 设计了非机动模型EKF1及机动模型EKF2作为IMM算法模型集。其次, 预报模型采用适应椭圆参考轨道的非线性相对轨道动力学方程以提高模型预报精度。最后, 分析了速率量测信息对减小机动目标跟踪峰值误差的作用。仿真结果表明, 改进的模型转移概率自适应IMM-EKF算法跟踪精度明显提高, 且优于比较的现有方法; 引入速率量测信息后, 最大峰值误差及估计精度得到了改善。     

基于EKF及弹道方程的弹道目标跟踪滤波器设计

针对地面跟踪雷达多目标、低数据率、高跟踪精度要求,提出了基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法。建立了导弹被动段精确的质心运动方程,改进了EKF算法,经过与传统的基于常加速模型的EKF算法和基于弹道运动方程的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法比较,验证了基于弹道运动方程的EKF具有低数据率下滤波精度高、计算量小等优点,解决了地面跟踪雷达实际中遇到的问题。     

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。     

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。     

时变转移概率IMM-SRCKF机动目标跟踪算法

给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF算法。     

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。     

机场三维态势呈现中IMMKF平滑ADS-B数据

针对基于广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)数据进行机场三维态势呈现的应用,研究了在态势显示的第一步,ADS-B数据精度不高、不平滑问题,预处理后数据可以用于后续插值生成高帧率的航迹数据。交互式多模型卡尔曼滤波(interacting multiple model Kalman filter, IMMKF)算法可以较好地解决机场场面运动目标ADS-B轨迹数据的实时平滑问题。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后利用卡尔曼滤波Singer模型与IMM相结合的IMMKF算法对场面飞机的ADS-B轨迹进行了跟踪滤波,达到目标轨迹光滑的效果。实验结果表明,与多种经典的滤波方法相比, IMMKF方法在保证了光滑性的情况下跟踪失败概率低,可实时计算,精度能满足要求。     

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。     

超低空拦截导弹武器系统的UKF-IMM目标跟踪算法

针对超低空拦截导弹武器系统的特点,提出了运用基于交互多模型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF-IMM)对来袭目标进行状态估计的滤波方法.根据来袭目标的运动特点建立了特定的模型集,模型集由CV模型、比例导引模型和"当前"统计模型组成.每个模型分别采用UKF滤波器进行滤波,UKF-IMM滤波器的输出为各滤波器状态输出的概率加权融合.仿真结果表明,该模型集能够概括超低空拦截导弹拦截目标的运动样式,模型之间切换迅速,滤波算法收敛速度快.运用UKF-IMM滤波算法能够实现超低空拦截导弹火控系统对来袭目标及时准确地跟踪.     

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.     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

基于IMM的UK-GMPHDF算法在多机动目标跟踪中的应用

为解决非线性系统滤波的非线性和多机动目标跟踪问题,提出了一种基于交互多模型(IMM)的无迹卡尔曼实现的高斯混合概率假设密度滤波(UK-GMPHDF)算法.该算法结合了IMM算法对不同目标机动模型的自适应能力和UK-GMPHD滤波精度高、计算量小的优点.此外,滤波器利用UK-GMPHD滤波,不仅避免了难以解决的数据关联问题,而且可以联合估计目标数和目标状态.在非线性系统和杂波环境下,通过对多机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于单模型的UK-GMPHDF算法进行了比较,仿真结果表明了基于IMM的UK-GMPHDF算法具有较好的跟踪性能,大大提高了多机动目标跟踪精度,减少了跟踪的多目标误差.     

基于低轨星网的多目标协同跟踪滤波技术

低轨高密度星网因其覆盖范围广、能够对弹道目标进行全程跟踪而受到广泛的重视。针对低轨星网对多弹道目标协同跟踪问题,提出一种基于卡方分布和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的多目标协同跟踪滤波算法。该方法首先在卡方分布的假设下,设计了一种基于测量平面的数据关联指标函数,实现量测值的分配;在此基础上采用变结构滤波框架对多弹道目标进行状态更新;最后给出了多目标状态估计性能的评估指标。数值仿真实验证明,所提算法可以有效地实现多目标在测量平面上的数据关联,并以较少的计算量对多目标进行准确估计。     

基于机会约束规划的机会阵雷达功率资源管理算法

研究了在进行多目标跟踪时机会数字阵列雷达(opportunistic digital array radar, ODAR)的功率资源管理问题。针对复杂多变的环境和未知的目标信息所导致的不确定性,建立了基于随机和模糊机会约束规划(chance constraint programming, CCP)的多目标稳健功率资源管理模型。模型引入随机变量表征雷达总发射功率,引入模糊变量表征每个目标的RCS,以贝叶斯克拉美罗界(Bayesian Cramer Rao lower bound, BCRLB)作为目标跟踪精度的衡量标准,将随机模拟和模糊模拟都嵌入到遗传算法(genetic algorithm,GA)当中,从而预测出下一时刻满足给定置信水平的各目标最优的功率分配,然后根据求解出来的功率分配情况,利用无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman filter, UKF)进行目标跟踪。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。     

基于量测转换序贯滤波的GMPHD机动目标跟踪

针对多普勒雷达杂波环境下的多机动目标跟踪, 提出了一种基于去相关无偏量测转换序贯滤波的多模型高斯概率假设密度算法。针对量测的非线性, 将位置量测进行无偏量测转换, 将多普勒量测进行去偏量测转换, 并通过序贯滤波方式提高跟踪精度。针对多目标的机动性, 在高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GMPHD)中引入多模型思想对模型相关的高斯分量进行预测、更新处理。仿真结果显示, 所提算法可以在杂波环境中实现有效的机动多目标跟踪, 与无迹卡尔曼多模型GMPHD相比不仅跟踪精度提升了38.15%, 而且大大改善了算法效率; 与无迹卡尔曼最适高斯近似GMPHD相比, 在效率上有小幅度的增加, 且跟踪精度提升了36.47%。     

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。