IMM算法在飞行目标无源跟踪中的研究

高速空中目标的运动状态多变,用单一跟踪模型很难描述目标的特性.通过分析飞行目标的空中运动关系,利用IMM(interacting multiple model)算法,结合CV(constant velocity),CT(constant turn)和PVT(planar variable turn)模型对空中高速飞行目...     

一种机动目标跟踪的IMM模型优化设计方法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出了一种使用2个模型实现对机动目标跟踪的多模型算法,采用当前统计模型和扩展后的常速模型组成的模型集进行交互.该算法不受目标转弯率大小和变化的限制,对目标运动模式的未知参数变化的适应性较强.该算法对目标的跟踪精度优于传统的使用3个以上模型交互的IMM-CV/CT算法,仿真结果证明了该算法的有效性.     

GPU加速的高超声速目标双通道IMM跟踪算法

提出一种改进的双通道交互多模型(IMM)算法,使用x和y维残差的边缘分布独立表征预测误差的似然函数,使滤波模型在不同维度与目标运动中分别匹配.首先分析了残差-似然函数-模型概率更新之间的映射关系,证明算法的可行性和有效性,然后引入图形处理器(GPU)并行运算平台,设计了通道级-模型级嵌入式并行方案,提高算法的实时性.仿真表明:相比于传统基于CPU平台下的IMM算法,该算法预测误差与真实噪声似然分布契合度更高、实时性更强、跟踪误差更小.     

机动目标的模糊多模型跟踪算法

设计了一种基于模糊逻辑推理的机动目标多模型跟踪新算法（FMMTA）,把量测新息对其协方差的逆的加权二次函数作为模糊推理系统的输入,并通过模糊逻辑推理得到模型集中各模型的匹配度,代替了交互式多模型（IMM）算法中的模式概率计算,降低了计算的复杂度。该算法将测量空间的不确定性映射到模糊空间,从而解决了从测量空间的不确定性到模式空间不确定性的模糊推理问题,并将模糊推理与多模型卡尔曼滤波结合,进行并行处理,有利于机动目标的实时跟踪。Monte Carlo仿真结果表明,在模糊规则设计恰当的情况下,FMMTA算法相对于IMM算法在降低机动目标位置和速度的跟踪误差方面更有效。     

目标跟踪下的Kalman算法与IMM算法性能比较

介绍了Kalman滤波算法原理和IMM滤波算法原理,并进行了两种算法的仿真与性能比较。     

曲线模型的自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种基于曲线模型的自适应跟踪算法.算法中设计了一种角速度估计方法,即通过采用内嵌交互多模型方法针对目标的角度进行实时滤波,获得目标的角速度和角加速度,从而自适应调整与目标转弯相关的法向加速度和切向加速度.算法简化了计算复杂度,扩大了适用范围.仿真试验证明了该算法的有效性.     

多传感器多机动目标跟踪的CPHD滤波算法

针对单传感器在多机动目标跟踪系统中不能很好地处理目标数目变化与突发机动的问题,提出了多传感器多机动目标跟踪的概率假设密度滤波算法.以CPHD滤波算法为理论基础,同时递推概率假设密度(PHD)函数和基数分布,避免了多目标多传感器的数据关联问题.结合自适应当前统计模型,选择3个雷达作为跟踪目标的传感器,相比于单传感器降低了信息的模糊度,提高了可信度.仿真结果比较表明了多传感器CPHD滤波算法在多目标跟踪方面的性能优势.     

禁忌搜索粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

雷达目标跟踪量测系统常受到闪烁噪声干扰,导致传统滤波算法的滤波性能急剧下降甚至发散。针对标准粒子滤波算法存在粒子退化的缺陷,重采样环节引入禁忌搜索思想,提出了禁忌搜索扩展卡尔曼粒子滤波算法,驱散局部最优的粒子集,使其向全局最优位置靠近,提高采样粒子的有效性。结合交互多模型（IMM）,将算法与IMM-PF算法进行仿真比较,结果表明该算法对机动目标具有较优的跟踪性能。     

交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法

提出了一种交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法.该算法利用Kalman滤波器反馈控制系统估计运动状态进行预测和修正,并为运动目标建立模型;利用当前车辆的信息对下一帧目标的位置进行预测,以便缩小目标的搜索范围和搜索时间,从而快速跟踪车辆.利用车辆的外接矩形框大小、质心等特征对车辆进行特征匹配,为交通视频中的车辆建立对应关系,利用新的系统参数更新模型,获得车辆的轨迹,如此反复,从而实现对车辆的跟踪.实验结果表明,此算法运算速度很快,对于车辆这样的快速运动目标,也具有较好的跟踪效果.     

基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪

为了消除机动目标多模型跟踪中人为因素对跟踪精度的影响，提出了一种新的基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪算法．该算法通过对Baum辅助函数的最大化实现隐马尔科夫模型状态转移概率的参数估计，并将估计结果用于交互式多模型算法的设计中，构造出时变马尔科夫状态转移概率的交互式多模型算法，有效地降低了人为因素对机动目标跟踪精度的影响．通过对一个机动目标的跟踪对比，说明了该算法比传统的交互式多模型算法具有更小的跟踪误差和良好的模型跟踪概率．     

自适应模型集交互式多模型算法

针对交互式多模型(IMM)算法的目标跟踪精度问题,提出了一种自适应模型集IMM算法.利用IMM算法中的模型概率含义,并以此对模型集的收缩比例因子进行设计,这样模型集通过向中心模型收敛可完成自适应调整,而自适应调整过程能有效、实时地利用观测信息.仿真实验结果表明,所提算法能有效跟踪机动目标,而且比IMM算法的跟踪精度更高,但其受到目标机动模型的先验性的限制.     

适于无源阵列跟踪的粒子滤波交互多模型算法

针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。在交互阶段,对各模型的相应粒子进行输入交互;在滤波阶段,抽取N个采样点,得到估计采样,从而求得估计输出和有关函数;在混合阶段,获得状态向量的后验条件概率密度函数,通过这个后验概率密度便可获得状态向量的估计量。与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了本文新算法的正确性和有效性。     

自适应多速率交互式多模型算法

为提高交互式多模型算法性能，在交互式多模型算法的框架下引入了“当前”统计模型和多速率常速模型，开发了自适应多速率交互式多模型算法．Monte Carlo仿真结果表明，自适应多速率交互式多模型算法在减少计算量的同时，跟踪滤波效果优于采用常速和常加速模型的标准交互式多模型算法．     

一种改进的变结构交互多模型被动跟踪算法

针对干扰环境下跟踪机动目标时常常无法获得距离信息的问题,提出了一种新的被动跟踪算法对目标进行精确的跟踪定位。算法针对被动跟踪中状态与量测之间存在的非线性关系,首先采用最小二乘原理对角度量测进行预处理,然后以预处理结果作为输入,进行交互多模型滤波,从而减小非线性量测方程的线性化过程带来的误差。然而,交互多模型滤波中所采用的固定结构模型集并不能保证跟踪精度,为解决这一问题,算法引入序列似然比检测对模型集进行调整,使模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力,从而减小模型之间的竞争,确保跟踪效果。为了验证新算法的有效性,在相同实验条件下,用2种算法分别对同一设定轨迹进行仿真估计,结果表明,新算法可以进一步提高跟踪精度。     

机动巨标跟踪的自适应混合多模算法

本文介绍了用于机动目标跟踪的自适应混合多模算法.这个算法不需要预先定义模型,它利用一个二级卡尔曼滤波器来估计目标的加速度,这个加速度被用于混合多模算法中具有不同确定性加速度的子滤波器中.文中给出了自适应混合多模算法的一个计算机模拟结果并和无自适应混合多模算法的结果进行了比较.     

一种用于杂波中机动目标跟踪的自适应关联波门设计方法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟现象的问题,提出一种新的自适应关联波门设计方法。该方法在综合交互多模型概率数据关联算法的基础上进行关联波门设计,当波门内不存在有效量测时,首先以最大机动水平对应的模型误差协方差对关联波门进行适当扩大,确保量测点迹进入波门。然后假定目标的机动能力已知,在目标运动状态的预测范围内利用观测信息寻找最小均方误差意义下的最优波门中心。该方法可以从根本上改善关联概率,从而降低失跟率,提高目标跟踪精度。仿真结果表明,与传统关联波门设计方法相比,该方法的失跟率降低了30%~40%,而且目标机动时的跟踪精度提高了20%~30%。实测数据同样验证了该方法的有效性。     

模型集自适应的交互多模型辅助粒子滤波算法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出一种基于目标转弯率模型的模型集自适应交互多模型辅助粒子滤波算法(AMSIMMAPF).采用转弯率模型实时辨识目标的角速度,根据辨识到的角速度来更新交互多模型的模型集.利用辅助粒子滤波可以避免粒子权值退化、样本衰减,不受线性模型高斯噪声限制的特点,各模型滤波选用辅助粒子滤波算法以提高跟踪精度.理论分析和仿真结果表明,与交互多模型粒子滤波算法相比,本算法具有跟踪精度高,计算量小的特点.     

跟踪门对多目标跟踪系统性能的影响

讨论了密集目标环境下跟踪门门限对多目标跟踪系统性能的影响。在略去杂波的情况下,以方差压缩比作为跟踪系统性能的衡量指标,对跟踪门性能进行了理论分析。给出了矩形跟踪门配合K alm an滤波算法和PDA关联算法的仿真数据。提出了一种跟踪门门限的选取方法,将离线仿真得到的门限直接应用于跟踪系统,门限计算复杂减小,适用于对速度要求较高的跟踪系统。     

中央差分多模型算法在蛇形机动目标跟踪问题中的应用

将中央差分卡尔曼滤波算法整合融入多模型算法,提出一类中央差分多模型算法并将其应用于典型的非线性跟踪问题,针对蛇形机动目标进行仿真验证。结果表明,和经典非线性多模型滤波器相比,该算法具有更高的估计精度和更快的收敛速度,且计算量适中,易于实现实时跟踪。