基于高斯混合概率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法

针对杂波环境下多扩展目标跟踪中航迹起始和量测集划分问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法。在航迹起始阶段利用最近邻指数法对量测集进行聚类趋势分析,接着通过改进OPTICS (ordering points to identify the clustering structure)算法,建立一个增广数据集排序来表示量测集的密度结构,该算法对参数选择、初始点选择均不敏感,可以滤除量测集中的杂波。仿真结果表明,在航迹起始阶段本文所提算法在保证起始性能的同时计算代价明显减少,在量测集划分过程中,所提算法能够有效划分不同形状、密度的扩展目标,自适应地确定划分数目,减少算法运行时间。     

空基外辐射源定位系统的观测站航迹优化

针对空基外辐射源定位(airborne passive coherent location, APCL)系统容易出现可观测性差、定位性能不稳定的问题,提出了观测站航迹优化算法以提高系统的定位跟踪性能。首先,建立APCL系统的二维运动学模型与量测方程,并选取系统可观测度和几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)作为优化指标,推导出航迹优化函数。然后,使用加权离散搜索优化算法控制观测站机动至最优观测位置,并以容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)为工具,对目标和外辐射源进行定位跟踪。仿真结果表明,观测站采用航迹优化算法能大幅提高系统定位的稳定性,显著减小跟踪估计误差。     

空基外辐射源定位系统的观测站航迹优化

针对空基外辐射源定位(airborne passive coherent location, APCL)系统容易出现可观测性差、定位性能不稳定的问题,提出了观测站航迹优化算法以提高系统的定位跟踪性能。首先，建立APCL系统的二维运动学模型与量测方程,并选取系统可观测度和几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)作为优化指标,推导出航迹优化函数。然后，使用加权离散搜索优化算法控制观测站机动至最优观测位置,并以容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)为工具,对目标和外辐射源进行定位跟踪。仿真结果表明,观测站采用航迹优化算法能大幅提高系统定位的稳定性,显著减小跟踪估计误差。     

单频网外辐射源雷达目标航迹维持新方法

通常雷达数据处理在航迹维持阶段,仅存在目标与量测的数据关联问题。单频网外辐射源雷达多个发射站同频同时发射相同的波形,因此还存在量测与发射站的关联问题。该文针对单频网外辐射源雷达目标跟踪的航迹维持阶段,重点研究了单频网下发射站—目标—量测三者的数据关联问题,通过将量测与发射站的关联融入常规的目标与量测的关联过程,使得发射站、目标和量测的多维关联问题转化为二维分配问题,得到了一种适用于单频网的航迹维持新方法,仿真和实测数据验证了该方法的有效性。     

基于新息检验的分布式雷达网虚假航迹鉴别

针对电子战飞机(electronic combat air vehicle, ECAV)编队对分布式雷达网的航迹欺骗干扰,提出了一种基于新息检验的分布式雷达网虚假航迹鉴别方法。首先,分析了ECAV引入的虚假目标位置误差,研究了其对雷达量测所造成的影响。在此基础上,采用Kalman滤波对虚假航迹进行跟踪,并在跟踪的过程中提取归一化新息平方,利用统计假设检验实现单部雷达对航迹真实性的判决,采用 m/n 逻辑加强判决结果的可靠性,突出了雷达网在信息融合方面的优势。仿真结果表明,该方法能够实现对虚假航迹的准确鉴别。     

一种小舵角旋回水下目标的被动检测方法

在复杂水声条件下,针对采用典型运动样式的水下目标的被动检测难题,研究了一种自适应随机Hough变换检测前跟踪方法对水下旋回运动目标进行检测。首先,根据水下目标旋回运动特点,推导了小舵角旋回运动方程。其次,通过构建自适应关联声纳浮标检测组,采用三浮标最小方差交叉定位技术,完成了浮标声纳覆盖阵量测信号预处理。然后,针对水下目标旋回运动的不同阶段,提出了自适应随机Hough变换检测方法,得到了初始检测航迹。最后,通过对初始检测航迹进行点迹优化,实现了水下目标检测。仿真结果表明,在小测角误差、复杂水声及低信噪比条件下,该方法的平均检测概率达到60%以上,整体性能优于现有权威检测方法水平。     

基于强跟踪滤波器的纯方位机动目标跟踪算法

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于强跟踪滤波器的机动目标跟踪算法.该算法在目标机动跟踪中通过实时调节增益阵,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力,避免了修正增益协方差(MGEKF)算法中所寻找的观测量修正函数不准确而引起较大的误差.同时对量测模型非线性问题采用伪量测变换估计器(PLE)予以解决,它具有形式简单,计算量小的优点.最后将该算法与MGEKF算法相比较,Monte Carlo仿真结果验证了提出算法的优越性.     

目标跟踪系统性能评估研究

与算法仿真评估不同的是,对实际目标跟踪系统评估需要解决航迹的目标源归属判断问题。提出一种适用于实际系统的性能评估方法。首先构造航迹与量测之间的统计距离,判断每一拍航迹的目标源归属,然后根据最大似然估计原则确定整条航迹的目标源归属。给出了航迹自动起始成功率、虚假航迹自动起始概率和目标失跟率等性能指标,并针对超视距雷达的＂三低＂特性,用IMMPDA算法进行验证。方法在低检测率和高杂波密度环境下评估的结果非常逼近真实结果,为系统设计和测试提供了一个有效的依据。     

基于关联的自适应新生目标强度CPHD滤波

量测驱动的自适应新生目标强度基数概率假设密度(adaptive target birth intensity cardinalized probability hypothesis density,ATBI-CPHD)滤波器可以在新生目标强度未知的情况下进行多目标跟踪,然而该方法利用所有量测产生新生目标,没有考虑关联问题。为此,本文提出了一种基于数据关联的改进算法。首先,给出了ATBI-CPHD在高斯混合CPHD(Gaussian mixture CPHD, GMCPHD)框架下的实现。其次,在GMCPHD滤波框架下采用一种基于量测标签的方法进行量测估计关联,并引入高斯元标签进行航迹保持,在此基础上提出了一种航迹管理方法。最后采用量测波门进行量测量测关联,利用关联后的量测产生新生目标。仿真结果表明,该算法可以在提高跟踪效果的同时提升计算效率。     

基于干扰观测的欠驱动无人艇自适应航迹跟踪控制算法

研究了欠驱动无人艇在外界干扰条件下的航迹跟踪控制问题,提出了一种基于干扰估计与补偿的航迹跟踪控制算法,实现了风浪流干扰环境下航迹的精确跟踪。算法引入纵向误差作为状态变量对扩张干扰观测器进行设计,实时估计干扰的稳态分量,相比于传统的基于输出反馈干扰估计算法,其灵活性、可控性更高;同时基于纵向跟踪误差的状态估计误差,设计扩张干扰观测器变增益因子,相比于基于常增益观测器的航迹跟踪算法其能够在实现干扰补偿的前提下,有效减小航迹跟踪收敛段的震荡。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了级联控制系统与干扰观测系统在平衡点的半全局指数稳定性,通过仿真对比实验及分析证明了所提航迹跟踪算法的有效性和先进性。     

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。     

基于扩展量测的球坐标系中水下目标跟踪算法的研究

基于自适应高斯模型，提出了球坐标系中扩展量测的水下目标跟踪，导出了目标模型和目标运动状态的坐标转换公式，推导了基于扩展量测的球坐标系目标跟踪算法，给出了Monte carlo仿真结果。结果表明：本文提出的跟踪算法不但能够提高目标距离的稳态跟踪精度，而且能够提高目标方位角和俯仰角的稳态跟踪精度，改善系统的动态收敛特性。     

近空间飞行器鲁棒自适应Backstepping控制

针对变体近空间飞行器(near space vehiele, NSV)大包络、多模态的特性,研究其姿态的鲁棒自适应跟踪控制问题。首先,提出标称变体NSV切换非线性系统的单一且光滑主控制器设计方法,以解决因飞行模态切换引起的主控制舵面跳变。其次,针对切换瞬间复合干扰存在不连续的问题,给出一组同步切换的改进干扰观测器设计方法。将改进干扰观测器的输出与光滑的主控制律相结合组成不确定变体NSV切换非线性系统的复合控制器。采用平均驻留时间分析法证明所提出的控制方法可以保证闭环不确定变体NSV切换非线性系统的稳定性。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于量测转换与输入估计的机动目标跟踪算法

针对雷达系统中机动目标的跟踪问题,提出输入估计(input estimation,IE)与无偏量测转换（unbiased converted measurement,UCM）相融合的自适应算法。用无偏量测转换技术将观测量转换到直角坐标系,使得在极坐标系内应用IE成为可能;提出检测窗内加速度阶梯变化的假设并推导相关模型,使得单个输入估计器能够跟踪各种变化机动。仿真分析表明,算法与基于多滤波器并行工作的交互式多模型相比,跟踪精度相当,但运算量大大降低,因此适用于对性能和实时性要求较高的场合,有很好的应用前景。     

基于自适应滤波的高超声速滑翔目标三维跟踪算法

针对临近空间高超声速滑翔飞行器机动模式复杂,单一运动学模型难以完成三维跟踪的问题,提出一种三维跟踪方法.将飞行器机动弹道分为纵向和横向弹道,根据飞行器机动特性,在纵向上将加速度建模为零均值的二阶时间自相关随机过程,在横向上采用Singer模型和匀加速模型进行交互多模型(interactive multiple mode...     

无动力无人机进场阶段三维Dubins路径跟踪方法

针对无人机进场阶段失去推力后,如何使其跟踪一条给定进场路径这一特殊情况,提出了一种3维Dubins路径跟踪方法,该方法首先利用Dubins曲线解决无人机故障位置任意性及其路径求解实时性高的路径规划问题;然后为了跟踪所生成的3维Dubins路径,设计了一种基于切换平面的自适应非线性制导方法,其中切换平面用来解决圆弧制导与直线制导之间的过渡问题,而自适应规则降低横纵向制导律之间的相互影响,从而提高了系统的跟踪精度。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于FCM的多传感器融合多目标跟踪的数据关联

数据关联是实现多目标跟踪的核心技术之一,也是实现多传感器信息融合的前提。本文采用改进的模糊c-均值法求解关联概率,并通过在不同的传感器所对应的观测空间上建立多目标运动状态的投影,将单传感器数据关联算法推广到多传感器信息融合系统,从而可在密集杂波环境中实现对多目标的数据关联和精确跟踪。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

挠性航天器旋转机动的输入成形变结构控制

研究了挠性航天器单轴旋转机动的输入成形变结构控制方法。该方法首先根据带扰动估计的滑模控制(SMCPE)方法,导出了针对刚体模型设计的、对系统模型不确定性以及非线性扰动具有较强鲁棒性的SM-CPE控制律,并在分析等效系统的基础上,提出了基于输入成形的变结构控制方案。该方案通过指令的输入成形,使得航天器能按照指定的性能机动,同时对机动过程中的弹性振动和残余振动具有较快的抑制作用。指令的输入成形是通过不断地改变滑动模超平面实现的,本文给出了一种改变该超平面的分段取固定值的算法。同时给出了设计该控制律的数字仿真实例,并作了比较,仿真结果验证了该设计的有效性。     

基于修正IEKF的IRST系统多站融合跟踪

针对红外搜索跟踪(infrared search and track, IRST)系统单站情况下的弱可观测强非线性问题,提出了一种基于修正迭代扩展卡尔曼滤波(modified iterated extended Kalman filter, MIEKF)的多站融合跟踪算法。按照高斯-牛顿迭代方法对IEKF中的测量更新进行修正,并推导了最大似然迭代终止条件,减小了非线性滤波的线性化误差。结合集中式融合跟踪算法,应用于IRST系统多站目标跟踪。以三站为例进行仿真研究,结果表明所提算法的跟踪性能要优于EKF和UKF。