基于机动频率自适应的目标跟踪算法

利用观测新息在目标机动时发生变化的信息，设计了一种自适应的机动目标跟踪算法，通过对目标状态误差的估计，从而自适应的改变机动频率，使跟踪算法与目标的真实状态更接近，该算法具有运算量小、跟踪精度高、易于工程化实现的特点。     

机动目标跟踪中一种改进的自适应卡尔曼滤波算法

针对“当前”统计模型中预先设置机动频率和加速度极限值造成对目标跟踪精度不高的问题,提出一种新的参数自适应算法.该算法利用目标前后2个时刻的加速度均值代替“当前”统计模型中只利用前一时刻的加速度值作为当前时刻的加速度均值,推导出了机动频率自适应,再利用加速度方差与加速度变化量之间存在的正比线性关系,推导出了加速度方差自适应,避免了由于参数设置不合理而造成的跟踪误差.理论分析和仿真结果表明,改进算法有效提高了目标跟踪精度,仿真结果验证了改进算法的有效性.     

考虑目标航向机动信息的机动目标跟踪算法

传统的机动目标跟踪算法大多过于依赖所采用的目标运动模型,没有充分利用目标量测序列中携带的其它有用信息,当目标机动时跟踪性能下降较大。针对该问题,提出了利用目标航向机动序列修正传统跟踪算法滤波值的新算法。仿真结果表明,该算法比传统跟踪算法的跟踪精度高,是一种简单有效的自适应机动目标跟踪算法。     

机动目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糊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。     

基于输入估计的机动目标跟踪方法

机动目标跟踪方法有变维滤波、输入估计和交互式多模等方法。由于输入估计法采用常速模型作为状态方程对目标进行滤波跟踪,避免了模型集设计而成为研究的热点,但传统输入估计方法跟踪机动目标时存在机动检测时延较长和估计精度不高的缺点。针对这些问题,对输入估计算法进行了改进。采用变检测窗长度提高机动检测的响应速度,通过对检测窗内信息序列的修正显著提高了估计精度。仿真结果表明所提出的算法比原有算法的跟踪性能有显著提高,且对加速度随时间变化的机动也有一定的跟踪性能。     

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。     

目标状态的“全面”自适应估计

本文根据“全面”自适应的思想,建立了一种新的目标状态估计器——“全面”自适应估计器,通过目标动态特性识别、特征参数辨识和“全面”自适应模型集的结合,达到了跟踪估计目标各种运动的“全面”自适应能力.利用Monto-Carlo仿真表明,本文提出的新估计器具有所期望的良好性能.     

空基多平台多传感器机动目标自适应跟踪

在空战中，需要基于空中移动平台对机动目标进行自适应跟踪．由于机动目标“当前”统计模型符合实际目标的动力特征，所以文中基于该模型，针对空基多平台多传感器环境，推导了机动目标跟踪的状态方程和测量方程，并给出了机动目标自适应跟踪算法．Monte—Carlo仿真表明，该方法能有效地估计出机动目标的运动状态．     

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。     

用于机动目标跟踪的多模型概率假设密度滤波器

针对概率假设密度(PHD)滤波器在多目标跟踪问题中无法解决目标发生较大机动时的目标丢失问题,提出了一种多模型概率假设密度(MM-PHD)滤波器.这种MM-PHD滤波器在粒子PHD滤波器的基础上,使用多模型方法对滤波器中每个描述目标状态的粒子的状态进行更新,再将更新后的粒子代入传统的PHD滤波器中用于估计目标的PHD的分布.该滤波器结合PHD滤波器和多模型方法的特点,可用于目标数未知的多机动目标跟踪,且对目标的数量和状态的估计更加准确.多机动目标跟踪的仿真实验表明,与已有方法相比,该滤波器对目标数的估计与真实情况基本一致,描述多目标状态估计误差的Wasserstein距离值降低了50%以上.     

一种移动机器人跟踪机动目标的方法

针对机器人跟踪机动目标,提出了一种完整探测、估计的方法.利用单目视觉定位被跟踪目标的方位,再融合激光数据来获取目标的空间位置.基于"当前"统计模型,将获取到空间位置作为观测信息,采用自适应卡尔曼滤波算法,对机动目标进行跟踪,并准确预测其位置、速度及加速度信息.为验证本方案,使用一个Pioneer 3-AT作为主动机器人,及一个AmigoBot机器人作为被跟踪目标进行实验.结果显示,提议的方案可行,其精度满足实际应用的要求.     

一种新的双基阵纯方位机动目标跟踪算法

针对方位测量方程的非线性问题,提出了一种基于改进的自构建神经模糊网络（SONFIN）的双基阵纯方位机动目标跟踪算法。该算法首先利用目标方位角信息,对其进行目标特征提取,然后利用小波基函数所具有的时频局部分析能力,提出了用小波基函数来代替高斯基函数这一策略。仿真结果表明,神经模糊网络可实现双基阵纯方位机动目标的实时跟踪,并且改进后的网络跟踪性能要优于高斯基网络。