稳健的可变速率机动目标跟踪方法

为了解决带宽受限的多传感器跟踪系统中机动目标的精确跟踪与带宽的有效利用这一主要矛盾,提出了一种稳健的可变速率机动目标跟踪方法.通过对系统中的非线性部分的分析,明确了目标机动、输入数据速率对跟踪系统模型不确定性的影响,从而得到以目标机动特性为依据动态调节数据采样频率的稳健跟踪方法.仿真试验表明,该方法在稳健跟踪的同时减少了系统通信负担,尤其适用于通信带宽受限的机动目标跟踪系统.     

基于并行处理机制的多基地雷达多目标跟踪算法

针对用多基地雷达系统跟踪近距离多高速机动目标的场合,提出了一种基于并行处理机制的跟踪 算法。该算法将整个观测数据的关联过程拆分成若干个并行子关联进程,并将确定目标的跟踪过程拆分成 两个并行的三维子进程,同时对距离和拟测值及多普勒速度拟测值进行迭代滤波。仿真结果表明,该算法不 仅能够在杂波中快速精确地跟踪多个机动目标,而且具有很好的收敛特性和稳定性。     

基于距离加权的概率数据关联机动目标跟踪算法

为了提高杂波环境下机动目标跟踪的实时性和精确性,在概率数据关联算法的基础上,引入距离加权的概念,以区分来自于目标的量测概率和来自于杂波的虚假概率,在一定程度上提高了概率数据关联算法在密集杂波环境下的非机动目标的跟踪性能.针对机动目标的跟踪,提出了一种适用于密集杂波环境下的联合交互式多模型概率数据关联跟踪算法,该算法利用距离加权的概率数据关联算法进行滤波.模拟实验结果表明:该算法可以在一定程度上提高密集杂波环境下机动目标跟踪的性能,能够更加有效、可靠地实现机动目标跟踪的目的.     

基于混合坐标系下的自适应α-β滤波器

针对雷达目标,观测和处理了在不同坐标系下的数据,提出了一种混合坐标系下的自适应α-β滤波算法来跟踪机动目标。该算法以自适应α-β滤波器为基础,将直角坐标系和球面坐标系下的算法相结合,克服了这两种坐标系下滤波算法的不足,对机动目标有很好的跟踪效果。仿真表明,该算法的跟踪性能优于单一坐标系下的自适应α-β滤波器,尤其适用于TWS雷达多机动目标跟踪情况。     

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.     

一种新型机动目标跟踪算法——VDQ算法

目的 研究机动目标跟踪算法。方法 利用广义似然比技术对机动目标进行检测,既确保检测的可靠性,又满足系统实时性的要求。采用变维和估计系统状态相结合的方法,对机动目标进行跟踪,当目标机动较弱时,对系统状态用噪声方差进行估计,避免由于变维法带来的暂态误差。当目标机动较强时,则采用变维法。结果与结论 计算机仿真结果表明,这种新型机动目标跟踪算法具有良好的跟踪性能。     

一种强机动目标自适应跟踪算法

针对强机动目标跟踪精度不高的问题,提出了一种强机动目标自适应跟踪算法(HMIMM-CV/CAT)。首先通过机动检测区别目标的机动性能,分别应用Kalman滤波和交互多模算法对目标进行跟踪。其次对机动段交互多模算法,给出一组转弯模型离散模型集,在目标机动时通过角速度估计在离散模型集中遴选出一个最匹配的模型参加交互计算,使模型更加逼近目标真实运动模式,且不增加参与交互运算模型数量。蒙特卡罗仿真结果表明,该算法与几种类似算法相比,更加适用于强机动目标。     

基于正态截断模型的被动传感器目标跟踪算法

被动传感器只能获得目标的角度信息而无法获得位置信息,因此单被动传感器对目标进行跟踪时难以满足可观测性条件.对单被动传感器高斯-厄米特滤波的量测模型进行扩维,建立了多被动传感器高斯-厄米特滤波模型.由于Singer模型只适用于匀速和匀加速范围内的目标运动,对于强烈的机动将引起较大的模型误差.而正态截断模型本质上是非零均值时间相关模型,能够更加真实地反映目标机动泛围和强度的变化,是目前较好的实用模型.文中基于正态截断模型提出了只有角度量测的双被动传感器高斯-厄密特机动目标跟踪算法,仿真结果表明,该方法能够对机动目标进行稳定的跟踪.     

基于自适应采样速率交互式概率数据关联的机动目标跟踪算法

在交互式多模型和概率数据关联算法融合的基础上,又将自适应采样速率算法融合到交互式多模型概率数据关联滤波器中,提出了自适应采样速率交互式概率数据关联算法,该算法不但能有效地跟踪高速机动的目标,且能使系统的采样间隔根据目标的运动状态做自适应调整. 仿真结果表明该算法扩大了机动目标的跟踪范围,且对高速机动的目标有很好的跟踪效果和较强的跟踪精度.     

State Bounding 跟踪机动目标研究

提出一种用 State Bounding估计跟踪机动目标的算法。用预测集、观测集中心距检测目标机动 ,修正系统噪声集尺寸适应目标机动 ,很好地解决了用 state Bounding估计跟踪机动目标问题。模拟结果表明本算法与相应的 kalman滤波器的性能相比 ,有较好地机动目标跟踪能力     

DWMT系统中滤波器组的新设计

研究了ＤＷＭＴ系统中的综合／分析滤波器组．基于系统对运算复杂度和子信道间频谱隔离特性的要求，我们采用了ＥＬＴ快速算法，并在滤波器优化设计过程中，用最大误差最小化准则替代了原ＥＬＴ算法中的最小均方误差准则     

基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法

针对复杂环境下雷达目标跟踪系统易受外界干扰引入噪声污染分布问题,为了保证系统实时可靠,提出了一种基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法(innovation-based adaptive extended Kalman filter, IAEKF)。通过建立系统新息统计特性,构造系统与量测噪声函数,将新息协方差直接引入滤波器增益矩阵计算,在不增加计算代价的同时,改善算法的自适应性。仿真实验表明,在雷达测量系统受时变噪声污染分布影响下,IAEKF算法相比EKF算法跟踪精度高,算法可行且有效,具有一定的工程研究价值。     

主被动雷达分层融合机动目标跟踪仿真研究

以目标跟踪为主要目的,对主被动雷达基于改进算法的分布式分层融合进行了仿真研究。仿真研究验证了基于固定指数加权模糊自适应EKF滤波算法的主被动雷达分层融合系统,能够显著提高目标跟踪精度且稳定性好。同时验证了分布式分层融合跟踪性能,明显优越于分布式平均加权融合方法。     

压制干扰下雷达网点目标概率多假设跟踪算法

针对压制干扰下雷达网跟踪中使用概率多假设跟踪(PMHT)算法航迹丢失率高的问题,提出了一种基于数据压缩的雷达网点目标概率多假设跟踪(DC-PPMHT)算法.该算法先将各雷达在压制干扰下由于检测概率下降出现目标暂消的量测数据在空间对准后进行串行合并和点迹合成,并计算数据压缩后各量测点迹的检测概率,然后把计算得到的压缩点迹和检测概率送入点目标PMHT滤波器中进行跟踪.DC-PPMHT算法在压制干扰下的雷达网跟踪中可以降低航迹丢失率,提高航迹跟踪的精度.仿真结果表明,与PMHT算法相比,DC-PPMHT算法在各雷达采取抗干扰措施前、后的航迹丢失率分别降低了4.7％和1.2％.     

融合视觉与雷达数据的改进粒子滤波车辆目标跟踪

针对视觉跟踪中由于尺寸变化累积误差导致目标丢失的问题,提出一种融合视觉与毫米波雷达数据的改进粒子滤波车辆跟踪算法。首先,引入遗传算法改善标准粒子滤波中的粒子退化与粒子衰退问题,根据退化程度计算动态自适应的遗传交叉概率,并利用高斯分布替代平均分布计算种群适应度。然后,将图像HSV直方图特征与改进粒子滤波算法结合,实现车辆多目标跟踪。最后,通过雷达目标投影点与视觉跟踪框的位置关系实现关联匹配,利用深度信息修正跟踪框的位置与尺寸。实验结果表明,相对于标准粒子滤波,改进的粒子滤波算法可以使平均跟踪准确率与精度分别提高22.1%与21.1%。相对于仅采用视觉跟踪,融合雷达数据的跟踪算法能够使车辆目标跟踪精度再次提高9.2%。     

一种主／被动雷达协同探测跟踪算法

为了提升地面防空武器系统对干扰目标的探测跟踪能力,结合装备武器系统主/被动雷达的技术特点,以及其良好的优势互补性,研究设计了一种主/被动雷达协同探测跟踪模式,并基于交互式多模型算法和不敏滤波算法在处理强机动目标和非线性问题上的优势,以及系统实时性要求的考虑,提出了一种改进的自适应交互式多模型不敏滤波算法.通过Monte Carlo仿真,与主/被动雷达单独跟踪效果相比较,其性能得到了较大改善,也进一步验证了主/被动雷达协同探测跟踪模式及改进算法的有效性和优越性.     

基于自适应DBSCAN的雷达目标跟踪算法

直接对三坐标航管一次雷达点迹录取器中录取到的点迹进行航迹起始、跟踪等处理后,会形成大量虚警,运算量大。进行目标跟踪时,候选点迹集合数量庞大是造成目标跟踪过程运算量大的主要原因。文中基于动态自适应DBSCAN聚类算法,结合经典卡尔曼滤波跟踪算法,提出了动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,来减少候选点迹集合数量。实验结果证明,本文提出的算法实现了无效点迹数的减少、航迹质量的提高以及运算时间的下降。通过动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,能迅速跟踪到三坐标航管一次雷达探测到的目标并形成目标航迹,可以及时发现黑飞目标,将对正常民航飞机飞行的干扰降到最低。     

基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法

在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示雷达对目标任务的调度效益,根据调度效益最大准则建立并利用遗传算法求解资源调度模型。对仿真结果分析表明,该方法能够提高组网认知雷达的整体效能。     

组网雷达自适应数据融合跟踪算法

针对高速、机动目标的实时、精确跟踪问题,提出一种能在线调整组网雷达中各雷达权值的自适应数据融合算法。按照一定的规则寻找最佳的权系数,使融合后目标的状态估计值最优;把输入信号用作自适应滤波器的量测信号,利用新息相关的自适应滤波算法对状态方程及量测方程中误差的变化调节增益矩阵的大小,同时根据自适应滤波的状态偏差输出信号与当前的量测数据,运用模糊推理规则对组网雷达系统中各雷达的权值进行在线调节;系统输出结果即为自适应数据融合下目标的最优状态估计值。仿真结果验证了该算法在跟踪精度和收敛速度上的优越性,实现了组网雷达系统对目标的自适应跟踪。     

基于改进优先级的相控阵雷达任务调度方法

针对相控阵雷达多目标跟踪中的资源调度的问题,提出基于改进优先级的任务调度方法。该方法将目标对雷达的威胁引入到目标任务优先级设计当中,首先,定义目标威胁度,根据目标和雷达的各项参数指标,将信息熵综合决策与主观权重法相结合,计算出目标的威胁度值;然后,将目标的威胁度值、任务工作方式优先级以及任务截止期进行综合规划,得到目标任务的综合优先级,最后对目标威胁度的计算和任务的调度分别进行仿真。仿真结果表明,方法对目标威胁程度的计算结果符合不同威胁度等级目标跟踪资源分配的需求,对高威胁任务的执行优于传统方法,具有一定的优越性。