基于改进“当前”统计模型和AKF的机动目标跟踪

采用"当前"统计模型设计Kalman滤波算法,实现对机动目标的自适应跟踪;并针对"当前"统计模型对机动目标跟踪中存在的缺陷,提出改进的"当前"统计模型,根据滤波估计值对最大加速度进行自适应调整,使得系统噪声方差随着目标运动情况自适应变化;此算法在没有增加任何计算量的基础上有效提高了机动目标的跟踪性能.通过对实际交通视频的仿真实验验证了算法的有效性.     

光电经纬仪对机动目标跟踪算法的研究

被动式跟踪基本上都是假定目标作匀速或匀加速直线运动,跟踪问题较为简单,一旦目标发生机动,传统的跟踪方法就无法对机动目标进行稳定的跟踪。本文采用目标的位置、速度、加速度作为状态变量,基于“当前”统计模型对机动目标进行建模,并结合Kalman算法进行滤波,仿真表明了该算法在光电经纬仪中的适用性。     

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.     

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.     

一种基于改进的“当前”统计模型自适应跟踪算法

针对工程应用中"当前"统计模型对机动频率和最大加速度经验值依赖过大,难以根据目标的加速度变化进行实时动态调整优化的问题;以及标准"当前"统计模型在跟踪非机动或弱机动目标时,精度不高的问题,在分析机动频率物理含义及其与加速度变化关系、卡尔曼滤波的新息与加速度方差关系的基础上,提出了一种高效的机动频率和加速度方差双变量自适应算法。仿真结果表明该算法能够很好地自适应目标的加速度变化;并能有效提高跟踪精度,大大提高了对非机动或弱机动目标的跟踪精度。     

一种新的Jerk模型高机动目标跟踪自适应算法

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的高机动目标跟踪自适应算法STF-C-Jerk.该算法利用“当前”模型的思想,将Ｊerk项假设成为非零均值过程,更切合目标机动实际过程,同时通过引入强跟踪滤波器的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力.仿真结果表明,提出的STF-C-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的跟踪性能.     

改进的“当前”统计模型自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型算法及其改进的算法对弱机动目标存在较大跟踪误差,同时对机动加速度极限值有依赖的缺陷。在分析传统"当前"统计模型适用范围的基础上,提出了一种改进的"当前"统计模型自适应算法。用截断正态分布来弥补修正瑞利分布的缺陷;同时在此基础上通过预测残差向量定义调整因子对模型中各参数进行自适应调整,提高了机动模型和目标运动形式的匹配程度;并对加速度均值进行了修正,使之适合于一般运动形式。最后对算法进行了仿真实验分析。结果表明,提出的模型(ACS)较经典模型(CS)及其相关改进模型(MCS)不仅弥补了对弱机动目标的跟踪的不足,对强机动目标的跟踪精度也有较大程度的提高。     

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.     

混合坐标系singer模型跟踪突发机动目标改进算法研究

针对混合坐标系下singer模型对跟踪弱机动目标初期误差出现跳变现象,且对突发机动跟踪自适应能力较差的情形,本文提出一种改进算法,通过引入渐消因子,实时调节一步预测协方差,以此调节滤波器增益,增强了滤波器跟踪突发机动目标的适应能力,同时改进了混合坐系下singer模型跟踪算法的精度.仿真结果表明,本文算法对突发机动自适应跟踪能力和弱机动目标跟踪精度都有提高     

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。     

Passive Target Tracking Based on Current Statistical Model

Bearing-only passive tracking is regarded as a nonlinear hard tracking problem. There are still no completely good solutions to this problem until now. Based on current statistical model, the novel solution to this problem utilizing particle filter （PF） and the unscented Kalman filter （UKF） is proposed. The new solution adopts data fusion from two observers to increase the observability of passive tracking. It applies the residual resampling step to reduce the degeneracy of PF and it introduces the Markov Chain Monte Carlo methods （MCMC） to reduce the effect of the “sample impoverish”. Based on current statistical model, the EKF, the UKF and particle filter with various proposal distributions are compared in the passive tracking experiments with two observers. The simulation results demonstrate the good performance of the proposed new filtering methods with the novel techniques.     

当前统计模型自适应滤波算法改进

由于"当前"统计模型自适应滤波算法对于最大加速度的过分依赖,使其对于弱机动目标并不具有较高的跟踪精度,基于"当前"统计模型自适应滤波算法的研究及目标跟踪性能的分析,提出了将目标的机动状态划分为强机动和弱机动,当目标在作弱机动运动时,可通过修正最大加速度来提高跟踪精度,分别针对常速、常加速、弱变加速三种弱机动情况进行了数学仿真,仿真结果表明,通过修正最大加速度的方法,可使该算法对于弱机动目标的跟踪精度大大提高。     

基于正态截断模型的被动传感器目标跟踪算法

被动传感器只能获得目标的角度信息而无法获得位置信息,因此单被动传感器对目标进行跟踪时难以满足可观测性条件.对单被动传感器高斯-厄米特滤波的量测模型进行扩维,建立了多被动传感器高斯-厄米特滤波模型.由于Singer模型只适用于匀速和匀加速范围内的目标运动,对于强烈的机动将引起较大的模型误差.而正态截断模型本质上是非零均值时间相关模型,能够更加真实地反映目标机动泛围和强度的变化,是目前较好的实用模型.文中基于正态截断模型提出了只有角度量测的双被动传感器高斯-厄密特机动目标跟踪算法,仿真结果表明,该方法能够对机动目标进行稳定的跟踪.     

多级修正的高机动Jerk模型研究

基于Jerk模型及当前统计模型，提出了一种多级修正的高机动Jerk模型（MJerk）．在假设机动加速度变化率（即加加速度）为非0均值指数相关随机过程的条件下，通过对Jerk模型状态分量作Taylor级数展开，得到了各状态分量的Jerk修正方程，使得机动加加速度对系统各状态分量的作用得到反映，减小了模型误差．Monte Carlo数值仿真表明，在进行高机动目标跟踪时，MJerk模型的均方根误差比Jerk模型的约减小了20％，而二者的计算量相当。     

基于粒子滤波的仅有角测量的被动跟踪

基于粒子滤波,提出了仅有角测量无源被动跟踪的新解决方法．该方法采用“当前”统计模型,使用粒子滤波算法,融合了双站测量数据．在双站测量的被动跟踪试验中,仿真结果证实了该方法能有效跟踪高度机动的目标．     

基于“当前”统计模型的模糊自适应航迹预测算法

基本的"当前"统计模型由于其机动加速度极限值固定不变,只能描述机动加速度较大的机动目标。因而基本的"当前"统计模型及其自适应滤波算法(CSAF)对机动性较强目标的预测性能较好,而对机动性较弱目标的预测误差较大。针对这个问题,新算法中设计了一种新的模糊隶属度函数,利用机动目标的"当前"加速度来自适应地调整机动加速度极限值,使"当前"统计模型可以描述具有任意加速度的机动目标。最后,运用该算法和CSAF算法对机动目标进行了航迹预测仿真实验,仿真实验结果表明,无论对于机动性较强的目标还是机动性较弱的目标,新算法的预测性能均优于CSAF算法。     

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。     

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．