引入多速率模型的变结构机动目标跟踪

变结构多模型方法(VSMM)能够根据目标机动的实际情况实时确定结构不断变化的模型集合,取代传统IMM方法中的固定模型集.使参与状态估计的模型分布更集中,模型数量相对较少,从而提高算法的跟踪精度.多速率模型(Multirate)能够对原始测量数据进行多分辨分解,有效的抑制量测噪声,从而提高原始数据的信噪比.文章将多速率模型引入变结构多模型方法,提出一种新的机动目标跟踪算法多速率变结构多模型方法(MRVSMM),该方法分别从改善原始数据与改善模型集合两方面对传统IMM方法进行了突破.同时,采用多个多速率模型,并将多个模型的滤波结果相互交织实现对机动目标的全速率跟踪.仿真实验证明,该算法较传统的IMM方法跟踪精度得到了一定程度的提高.     

二进制偏移载波最小均方误差预滤波无模糊跟踪方法

针对全球导航卫星系统所使用的二进制偏移载波(BOC)调制信号存在跟踪模糊的问题,提出了一种最小均方误差预滤波(MMSES)无模糊跟踪方法。在分析预滤波代价函数的基础上,首先推导经过相关后的噪声功率项表达式,然后根据最小均方误差准则,以宽度较窄的三角形单峰无模糊相关函数为赋形目标,给出包含噪声项的滤波函数最优解,最后采用预滤波器结构设计出赋形相关器。仿真结果表明,MMSES无模糊跟踪方法能够适用于各种相位和阶数的BOC信号,得到主峰宽度为0.2×10-6 s的单峰相关函数,且在处理高阶调制信号时的跟踪误差在载噪比为25～45dB.Hz范围内,比BPSK-Like方法减少了50%以上,多径误差在延时为0～1.5×10-6 s范围内比BPSK-Like方法减少0.8m。     

融合运动状态信息的高速相关滤波跟踪算法

为解决相关滤波(Discriminative Correlation Filter,DCF)算法在快速运动、遮挡、尺度变化等复杂情景下的跟踪失败问题,提出一种融合运动状态信息的高速相关滤波目标跟踪算法.在传统DCF算法基础上做出以下改进:(1)在跟踪框架中融入卡尔曼(Kalman)滤波器,利用目标运动状态信息对预测运动轨迹进行修正,以解决目标复杂运动时易跟丢问题,提高跟踪精度;(2)训练一个独立的尺度相关滤波器进行目标尺度预测,并利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征降维处理,提高跟踪速度;(3)提出一种高置信度更新策略判断是否对位置滤波器进行模板更新,以及是否采用Kalman滤波器预测位置作为目标位置.最后在OTB-100数据集上进行算法测试,提出算法平均精度与成功率分别达到74.8%与69.8%,平均帧率为84.37帧/s.相较其他几种主流算法,本文算法有效提高跟踪性能,并保证了跟踪速度,满足实时性要求,在遮挡、背景模糊、运动模糊等复杂情况下能够保持良好的跟踪效果.     

基于跑滑系统约束的航空器滑行跟踪算法

为解决大型机场场面易冲突的问题,研究了将基于跑滑系统和管制约束的变结构多模型算法应用于机场场面目标的跟踪.本文首先建立了复杂跑滑结构下的数学建模方法、跑滑结构约束下跟踪状态修正方法和基于管制指令约束的航空器与跑滑系统的自适应匹配方法.与传统场面目标跟踪不同,本文利用跑滑系统和管制指令约束的最大后验概率估计来激活和终止模型集,进而解决机场场面航空器跟踪过程中模型集切换和路段匹配问题.基于上述方法,本文通过结合最大后验概率估计提出了一种新的交互式多模型算法,改善了场面目标的跟踪性能.仿真结果表明:与交互式多模型算法和变结构交互式多模型算法相比,本文所提出的方法能有效地跟踪机场场面目标,显著提高了跟踪精度.     

基于平方根UKF的水下纯方位目标跟踪

为了避免被动跟踪中非线性性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,该文将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法应用到水下仅测角目标跟踪.利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,解决了标准无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中由于计算误差和噪声等因素有可能引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度和可靠性.仿真结果表明,SR-UKF非线性滤波算法应用于水下仅测角目标跟踪系统是有效的,而且滤波精度、稳定性和收敛时间明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准UKF算法.     

基于Kalman滤波算法的视频跟踪技术在交通道路中的应用

Kalman滤波是目标跟踪系统中比较常用的一种跟踪算法,本文将自适应波门跟踪与Kalman滤波跟踪算法相结合,克服了以往跟踪算法计算量大,目标识别错误,目标丢失等问题。并利用了MATLAB对Kalman滤波算法建模仿真,验证滤波跟踪效果明显,能够满足系统的实时准确跟踪的要求。     

基于模糊逻辑和机动检测的AGIMM跟踪算法

针对机动目标高机动和多阶段运动的特性,单模型跟踪算法难以实现精确跟踪的问题,提出一种基于模糊逻辑和机动检测的AGIMM跟踪算法。考虑现有的AGIMM算法网格模型收敛速度慢和机动检测方法过于依赖模型后验概率的问题,首先引入模糊逻辑算法计算机动检测的可信度,然后利用机动检测可信度信息、目标的机动信息和模型的后验概率调整跟踪模型集的结构,克服了AGIMM算法模型收敛速度慢的不足,实现了模型与目标运动模式的快速匹配。仿真结果表明:与AGIMM算法和固定结构交互式多模型算法相比,文中提出的算法使得不同条件下的位置跟踪误差分别至少降低5.6%和15.1%,说明该算法具有更快的模型收敛速度和更高的目标跟踪精度。     

基于模型动态切换的运动目标实时跟踪

针对视频监控系统中运动目标的跟踪问题,提出了一种基于模型动态切换的实时跟踪方法.在运动目标分割之后,跟踪系统有效判定运动目标的遮挡状态,对未遮挡的运动对象采用基于区域的跟踪模型,对于相互重叠的运动对象采用基于SIFT特征的窄基线图像匹配模型.基于区域的跟踪模型采用简单的目标区域特征以及运动预测属性,实现快速地跟踪.基于SIFT特征的图像匹配模型利用被跟踪目标在相邻图像帧之间很小的尺度和外形变化以及基于目标区域位置预测出的有限运动范围,实现快速的窄基线小范围SIFT特征匹配和跟踪.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂遮挡场景下的多目标实时跟踪.     

一种适于非线性非高斯目标跟踪的MRIMMPF算法

为解决粒子滤波应用到IMM算法时计算量过大的问题,融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种采用多速率方法的交互式多模型粒子滤波(multirate interacting multiple model particle filter,MRIMMPF)算法.该算法采用多模型结构来跟踪任意机动的目标;使用一种3模型、one-third速率/全速率跟踪算法,一个one-third速率模型处理非机动或微弱机动,2个全速率模型用于机动模式,以处理非线性、非高斯问题.仿真结果表明,MRIMMPF算法在性能上并不低于交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法,但是计算量明显减小.     

基于多模型GGIW-CPHD滤波的群目标跟踪算法

针对伽马高斯逆威夏特-概率假设密度(GGIW-CPHD)滤波算法跟踪机动群目标误差较大的问题,提出基于最适高斯近似(BFG)和强跟踪的多模型GGIW-CPHD滤波的群跟踪算法.首先,在对群目标量测分割的基础上,采用BFG方法实现CPHD预测阶段的多模型融合.其次,利用强跟踪滤波(STF)中的渐消因子来修正GGIW分量的预测协方差矩阵.最后,在CPHD更新阶段完成群质心和扩展状态估计的基础上,利用多个模型对应的似然函数完成模型概率的更新.实验结果表明:所提算法能够在GGIW-CPHD框架下实现多个模型的交互,有效降低机动阶段时群目标的状态估计误差,并能有效处理群目标的合并和衍生情况.     

一类非线性不确定时滞系统的多模型切换H∞跟踪控制

考虑了当系统存在不确定和外界干扰的情况下,一类非线性不确定时变时滞系统的多模型切换H∞跟踪控制的设计问题。利用时滞T-S模糊模型对非线性不确定时滞系统进行建模,将输入空间划分为若干个区域,在每一区域内设计局部T-S模型和控制器,这样在模糊规则数相同的情况下由于模糊论域的变小从而提高了逼近精度;在不确定性满足增益有界的条件下,得到了该类时变时滞非线性系统满足闭环稳定和H∞跟踪控制性能的充分条件,通过求解一组线性矩阵不等式(LMI),获得模糊H∞跟踪控制律,基于Lyapunov稳定性理论,证明了在此控制律下闭环系统渐进稳定;根据所选定的变量,通过多模型切换控制,将相应的区域控制器切换为全局控制器,而其他控制器不起作用,实现对整体非线性系统的逼近与控制。     

Fuzzy Variable Structure Control of Photovoltaic MPPT System

In order to reduce chattering phenomenon of variable structure control, a fuzzy variable structure control method is adopted and applied in the photovoitaic maximum power point tracking （MPPT） control system. Firstly, the electric features of PV cells and a dynamic model of photovoitaic system with a DGDC buck converter are analysed. Then a hybrid fuzzy variable structure controller is designed. The controller is composed of a fuzzy variable structure control term and a supervisory control term. The former is the main part of the controller and the latter is used to ensure the stability of the system. Finally, the conventional variable structure control method and the fuzzy variable structure control method are applied respectively. The comparing of simulation results shows the superiority of the latter.     

基于模糊趋近律的自适应滑模变结构控制

针对一类非线性不确定系统,把自适应模型跟踪控制和模糊控制与趋近律相结合,提出一种新的自适应模糊滑模变结构控制方案.不仅消除了滑模变结构控制固有的高频颤动现象,对模型不确定性和外部干扰具有较强的鲁棒性,而且改善了系统到达段的品质,同时跟踪误差可收敛到零的一个邻域内.仿真结果也表明了该方案的正确性.     

具有降阶模型的多模型鲁棒自适应控制

针对传统鲁棒自适应控制器暂态性能差的缺点,提出了多模型鲁棒自适应控制方法.对于包含未建模动态的自适应控制系统,首先采用正则化技术把系统未建模动态转化为系统有界扰动,并利用系统低阶模型设计多模型鲁棒自适应控制器,最后证明了系统BIBO稳定以及跟踪误差有界.仿真实验说明所提出的方法能获得较好的控制效果.     

基于模糊自适应整定PID的水下焊缝跟踪

针对水下焊接过程中焊缝跟踪控制的难点问题,设计了一种用于水下焊缝跟踪的模糊自适应整定PID(比例-积分-微分)控制器,采用模糊控制器充当调节器,在线调整PID控制器的3个参数,利用PID作为控制器,实现控制量的输出;讨论了该控制器的设计方法,并在相应模型的基础上进行了带扰动的控制模拟.仿真结果表明,该模糊自适应整定PID控制器的动态响应快、超调量小、稳态精度高、抗干扰能力强,能够满足水下焊缝跟踪的要求.     

Fuzzy Modeling, Tracking Control and Synchronization of the Rossler''''s Chaotic System

IntroductionInrecentyears,therehasbeenincreasinginterestinthestudyofchaoticsysteminthefieldofnonlinearscience[12].Chaosisastochasticlikeprocessoccurringinacertainsystem.Ononehand,allthetheoryofautomaticcontrolisbasedonthemathematicalmodeloftheobjectundercontrol.Aswellknown,withrespecttoasimplesystem,thesystemmodelingapproachmainlyincludesmechanismmodelingandsystemidentification,andthesemethodsareeffectivewithahighprecisionandreliability.However,withrespecttocomplexsystem,itisnouseofthetraditi…     

一种跟踪参考输出的加热炉温控系统

提出了加热炉广义对象模型概念和一种跟踪参考输出的模糊自适应控制方案,以及最佳炉温工艺曲线专家系统构成及根据产品质量模糊评价的概念,系统仿真证明了上述方案的有效性。     

集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度,运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法的状态估计模型。对该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者提高了43.7%,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越。     

集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度,运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法的状态估计模型。对该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者提高了43.7%,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越。     

基于模糊自适应谐振理论的彩色目标跟踪系统

提出了一种在变光照条件下进行彩色图像分割和目标跟踪的方法 .通过在色度、饱和度、亮度HSI(hue ,satura tion ,illumination)空间自组织非监督地进行颜色聚类 ,使用增加、削减和融合聚类的方法 ,寻找适当的聚类数量 ,使目标跟踪更加精确 .该方法基于模糊自适应谐振理论 (fuzzyadaptiveresonancetheory ,FuzzyART) ,具有在线升级目标颜色模型的能力 ,可以克服环境光线变化所带来的影响 .在复杂背景和变光照条件下的目标跟踪实验结果证实了该方法的有效性 .