基于"当前"统计模型的模糊自适应跟踪算法

“当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度，不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度，自适应各种机动情况。此外，针对多数传感器测量方程的非线性，采用性能较好的Unscented Kalman Filter代替常用的扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明，该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于“当前”统计模型的跟踪算法。     

交互式多模型算法过渡过程的仿真分析

交互式多模型(IMM)是混合估计理论中比较优越的算法。混合系统假设模式的切换能够瞬时完成。然而由于量测噪声和滤波系统惯性的作用，混合系统的模式切换具有过渡过程，对于实际运动模式切换存在漏检与误报。本文利用。Monte Carlo仿真分析了两模型IMM算法过渡过程的滤波残差的统计特性，研究结果对于分析和改进算法具有重要的意义。     

自适应跟踪算法在增强现实中的应用

介绍在增强现实应用中的一种改进跟踪算法——自适应跟踪算法。该算法根据平板图案的运动状态自动调整检测窗口参数,从而实现各种条件下对平板图案的较为稳定的跟踪。实验结果证明,在平板图案发生快速运动以及目标图案较小或者平板与摄像机平面偏角较大的情况下,该算法能在一定程度上保证跟踪的准确度和健壮性。     

基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法

建立目标机动模型是传感器目标跟踪数据处理中的一个重要环节.为了克服"当前"统计模型对非机动目标和常加速模型对机动目标跟踪性能较差的缺陷,通过对"当前"统计(CS)模型的分析研究,在常加速(CA)模型的基础上提出了一种基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法(ACA-STF).该算法利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整,并通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,从而提高了跟踪精度,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力.理论分析和仿真结果表明对于非机动和机动目标,该算法比"当前"统计模型算法具有更高的跟踪精度.     

一种光线跟踪的加速算法

本文提出了一种光线跟踪的加速算法,该算法对整体光照模型的镜面反射项进行了改进,提出了层次包围体与均匀空间划分相结合的方法,采用了一种快速方盒查找方法,消除了光线与占据多个方盒的物体多次求交。提高了光线跟踪速度。     

尺度自适应的多模型压缩跟踪算法

为了对复杂环境中的目标进行长时间的精确跟踪,在压缩跟踪算法的基础上提出一种尺度自适应的多模型压缩跟踪算法。该算法首先利用离线学习获得目标的尺度约束集,建立目标的多尺度模型,实现尺度的自适应选择;其次,利用随机投影矩阵对多尺度图像特征进行降维,减少算法计算量;最后,利用多模型分类器在线学习训练朴素贝叶斯分类器实现目标跟踪。实验结果表明,本文算法在跟踪尺度变化的目标和外观变化的目标时,跟踪性能有了较大改善,虽然处理时间有一定程度的增加但仍满足实时性的要求。     

强机动目标跟踪的两种MM算法设计与比较

现代舰艇反导中,及时、准确、有效地跟踪强机动的反舰导弹是反导武器系统中的一项关键技术.基于反舰导弹末端"蛇行机动"的运动特征,设计目标"蛇行机动"为直线运动模型和转弯运动模型的组合,并引入到构建的具有变结构的自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和固定结构的固定网格交互多模型(FGIMM)算法中,在给定的初始条件下,运用MATLAB进行Monte Carlo仿真实验,比较分析了AGIMM算法和FGMM算法的跟踪性能.结果表明:针对目标"蛇行机动"的强机动情况,所构建的AGIMM算法比FGIMM算法的估计精度高、位置和速度估计波动小,稳定性好,适应性强,具有一定的工程应用价值.     

跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。     

跟踪机动目标的多模型算法进展

对多模型算法的发展过程进行了回顾和评述。分析了固定结构多模型算法的局限性。在变结构多模型算法的实现方法中 ,介绍了激活有向图方法、自适应网格方法和有向图切换方法。通过一个仿真实例比较了固定结构与变结构多模型算法的费效比     

基于Sage-Husa算法的自适应平方根CKF目标跟踪方法

在目标跟踪中,噪声的统计特性未知可能会引起滤波精度下降甚至发散,针对该问题,提出了一种新的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。所提方法在常规Sage-Husa算法的基础上采用容积规则,推导出了一种适用于非线性系统的自适应噪声统计估计器。仿真结果显示,相对于标准的平方根容积卡尔曼,所提方法在噪声统计特性未知或时变的情况下滤波精度有显著提高。     

反舰导弹捕捉目标概率算法模型

讨论了反舰导弹末制导雷达捕捉目标的物理过程和条件,据此,采用统计理论,建立了反舰导弹末制导雷达对目标捕捉概率的数学模型;分析了与传统算法的差别和影响捕捉概率的参数,为工程技术人员提供了一套实用算法.     

舰艇箔条质心干扰模型与仿真研究

舰艇箔条质心干扰模型是舰艇防御仿真系统的重要组成部分,在大地经纬度高度坐标系内它构建了包括舰艇.干扰云,导弹模型及能确定反舰导弹末制导雷达跟踪点空间位置的质心干扰效果评判三维模型等.应用这些模型,对导弹攻击舰艇、干扰弹发射、干扰云干扰导弹的全过程中舰艇、干扰云和导弹的空间位置,速度及方向进行了实时的仿真计算.通过仿真说明模型是可行的.     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点 ,并提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行了比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度     

电机驱动机械手的鲁棒自适应跟踪控制算法

针对包含电机动态特性的机械手非匹配不确定模型,提出了一种鲁棒自适应跟踪控制算法.该控制算法通过引入非线性阻尼和加入"σP-修正"项的参数自适应律,确保了闭环系统的所有信号全局一致有界,且能使跟踪误差按指数速率收敛到零的小邻域内.理论分析和仿真结果说明了该控制算法的可行性和有效性.     

一种自适应鲁棒跟踪模糊控制新算法

针对一类非线性不确定系统 ,在用T S模糊系统对未知聚拢不确定函数进行逼近的基础上 ,利用系统的耗散理论 ,系统地提出了一种自适应鲁棒跟踪模糊控制新算法。该算法基于一个新的Lyapunov函数 ,不仅可以使控制算法避免其它自适应控制算法中时常存在的奇异问题 ,而且还可以使自适应学习参数的数目减至最少 ,便于工程实现 ,并可确保闭环系统渐近稳定 ,系统的跟踪误差为零。经仿真研究表明 ,所提出的算法是有效的     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪的算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点。提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度。     

固定站无源目标跟踪简化UKF算法仿真研究

与EKF类算法相比,基于不敏变换(UT)的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法因为不存在线性化误差从而具有更好的性能,不过存在运算量较大的问题。建立了具有线性状态方程的固定单站无源目标跟踪模型,以此为研究背景在满足L+λa=nx+λ=常数的情况下由扩维UKF算法推导出了简化UKF算法并进行了仿真分析。仿真结果表明在满足推导条件时简化UKF算法可以在降低运算量的同时保持和扩维UKF同样的定位性能,具有较强的实用性。     

基于STAGE的反舰导弹装备应用仿真研究

反舰导弹装备应用研究是水面舰艇装备形成战斗力的关键环节。本文给出了一种基于STAGE的反舰导弹装备应用研究仿真平台,介绍了其模型框架、仿真实现和仿真流程,并对某型反舰导弹进行了建模和装备应用仿真研究。结果发现该型导弹搜捕方案存在技术问题,在对导弹的优化方案和改进方案进行统计分析之后,指出该仿真平台具有较好的实用价值。     

空空导弹红外成像导引头建模与仿真

红外成像导引头仿真平台是分析导引头性能的重要手段,通过分析红外成像导引头仿真系统的设计要求,建立了仿真系统的总体结构,主要包括红外图像合成系统、成像探测系统、图像处理系统和平台伺服控制系统,并描述了各子系统的功能、组成、模型原理和工作过程。它们模拟了导引头接收目标红外辐射、从背景和干扰中检测识别目标并进行跟踪的过程。给出了系统的实现途径和攻击仿真实例,验证了系统的有效性,表明系统可用于改进导引头的性能设计。     

四维跟踪在制导雷达中的应用

本文分析了相参积累的两种方法及窄带滤波器法在四维跟踪中的应用。文中就工程中几个具体问题提出了解决的办法。最后指出四维跟踪固有的缺点。