基于鲁棒H∞滤波的多站角度测量机动目标被动跟踪

建立了机动目标的多站被动红外搜索与跟踪（infrared search and tracking, IRST）系统的当前统计模型,基于该模型提出了机动目标跟踪的鲁棒H∞融合滤波算法。该算法将H∞滤波算法和集中融合跟踪算法相结合,对多站IRST测得的目标角度信息进行融合,可解决被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。以三个观测站进行跟踪为例,对一个高机动目标进行了仿真研究,仿真结果表明,该滤波算法比扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）算法有更高的跟踪性能,是IRST系统中一种有效的跟踪算法。     

引入目标灰度信息的多假设跟踪方法

在传统的多假设跟踪(MHT)算法中,航迹置信度函数仅利用了目标的位置信息。对于红外搜索与跟踪(IRST)系统中的目标跟踪,还有目标灰度信息可以利用,因此在IRST系统的MHT算法中加入目标的灰度信息来重新构造航迹置信度函数和航迹启动条件,增强了算法抑制虚警的能力。通过跟踪5个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,仿真结果表明,新的算法可以减少航迹数目、减少系统计算时间,并使算法具有更强的抑制噪声的能力。     

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。     

杂波环境下多传感器跟踪的数据融合

本文介绍了一种在杂波环境下,利用两个传感器跟踪一个高度机动目标的算法。该算法是由以下两个算法相结合组成：（１）适合杂波环境下机动目标跟踪的概率数据关联滤波算法;（２）适合高度机动目标跟踪的混合多模算法。文中给出了这种新算法的一个计算机模拟结果。     

非全测状态下的机动目标跟踪

针对空空导弹制导过程中可能出现测量信息不全的情况,以机动目标的“当前”统计模型为基础,在螺旋机动目标模型下对机动目标进行了跟踪滤波。在深入研究了扩展卡尔曼滤波算法、衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法的基础上,利用改进的强跟踪滤波算法进行了非全测状态下的机动目标运动信息估计。仿真实验表明:改进的强跟踪滤波算法不仅能很好地完成速度和距离跟踪;如果加上多普勒速度测量,改进的强跟踪滤波算法还可跟踪上加速度。仿真结果表明了改进的强跟踪滤波算法的有效性。     

基于双波段红外辐射信息的机载无源定位算法

针对纯方位被动定位跟踪技术收敛时间偏长无法满足空战要求的问题, 通过增加观测方程的测量信息,提出了一种基于双波段红外无源辐射信息的被动定位算法,建立了双波段融合定位的数学模型,给出了相应的卡尔曼滤波方程,然后对模型进行了仿真验证.该方法在传统被动定位测量方程中增加了红外光谱辐射信息,提高了无源定位的收敛速度和精度.此外,由于改进数学模型把长波段红外辐射信息增加到测量方程中,提高了机载红外搜索跟踪系统在目标前半球进行跟踪的能力,非常有利于飞机实现对空中目标的全向探测.     

基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法

提出—种基于雷达/红外传感器神经网络融合的机动目标跟踪算法，利用神经网络的非线性逼近能力，将神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个非线性估计器，该算法可以对来自红外成像传感器的补充信息加以充分利用，进行机动检测，把计算负荷转移到神经网络，在改善跟踪性能的同时又保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单。仿真结果表明所提出的跟踪滤波算法在跟踪应用上优于—般的非线性估计算法，它最明显的优点就是减少了数字计算上的复杂性，提高了跟踪算法的快速性。     

基于IMM的UK-GMPHDF算法在多机动目标跟踪中的应用

为解决非线性系统滤波的非线性和多机动目标跟踪问题,提出了一种基于交互多模型(IMM)的无迹卡尔曼实现的高斯混合概率假设密度滤波(UK-GMPHDF)算法.该算法结合了IMM算法对不同目标机动模型的自适应能力和UK-GMPHD滤波精度高、计算量小的优点.此外,滤波器利用UK-GMPHD滤波,不仅避免了难以解决的数据关联问题,而且可以联合估计目标数和目标状态.在非线性系统和杂波环境下,通过对多机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于单模型的UK-GMPHDF算法进行了比较,仿真结果表明了基于IMM的UK-GMPHDF算法具有较好的跟踪性能,大大提高了多机动目标跟踪精度,减少了跟踪的多目标误差.     

一种基于目标运动模型的可变固定延迟的平滑算法

近来，对于机动目标跟踪的问题已经提出很多平滑方法。其中相互作用多模型一概率数据关联固定延迟算法（IMMPDAS）对在杂波环境下跟踪机动目标提供了一个较为有效的解决方法。然而，在此标准的平滑算法中，对于每一种模型采用相同的延迟间隔。提出了一种新的基于IMMPDA状态扩展系统的算法。它的改进性在于针对每种模型的复杂性采取不同的平滑延迟步幅，从而计算量将会大大降低，并且使用将更加灵活。通过对一个高度机动目标的多传感器跟踪的仿真实例来进行验证。仿真结果表明提出的平滑算法精度上与原有的平滑算法相差无几，都比已有的IMMPDA算法在航迹估计精度上有了显著提高，但却有更小的计算量。     

基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法.该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法.滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现.最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性.     

机载雷达、红外、电子支援措施协同跟踪与管理

针对辐射限制下的目标跟踪问题,提出了一种机载雷达、红外传感器(infrared search and track, IRST)、电子支援措施(electronic support measure, ESM)协同跟踪与管理的方法。针对雷达、红外、ESM量测时间不一致的特点,采用顺序处理结构的多传感器集中式融合方式对目标进行跟踪,利用跟踪过程中的预测协方差与预定门限进行比较控制雷达辐射,并分析了红外、ESM不同间歇时间、不同控制门限与雷达辐射时间的相对关系。研究结论有助于提高作战飞机的抗侦察和抗干扰能力,从而提升整体的生存能力。     

基于多域网络的红外目标跟踪算法

随着红外探测器性能的不断提升, 红外目标跟踪在智能安防等领域的应用越来越广泛。然而红外图像分辨率较低, 依赖其进行目标跟踪仍然是一个制约相关应用发展的难题。针对红外图像分辨率低的特点, 以多域网络为模型算法框架, 结合目标运动过程中的尺寸变化特点, 提出了一种基于多域网络的红外目标跟踪算法。为了评估算法性能, 分别在VOT-TIR2016数据库和AMCOM红外数据上进行了实验。实验结果表明, 目标尺度预测机制能够显著提高算法的跟踪精度。     

基于自适应扩展H∞滤波的机动目标被动跟踪

为提高对机动目标的跟踪效果,提出了一种基于扩展H_∞滤波的自适应交互多模多被动传感器机动目标跟踪算法。利用简化的Sage-Husa自适应滤波器与交互多模相结合,对多被动传感器测得的目标角度信息进行融合,解决了被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,将扩展H_∞滤波器作为模型条件滤波器,通过调节扩展H_∞滤波器参数和量测噪声预测协方差矩阵,增强了对外界干扰的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法比扩展卡尔曼滤波交互多模算法和标准交互多模算法具有更高的跟踪性能,在多站被动红外搜索与跟踪中是一种有效的跟踪算法。     

空空导弹红外成像制导系统仿真研究

围绕着红外成像空空导弹制导跟踪算法研究和评估的需要,提出了一种红外成像制导系统仿真实现的方法.方法采用空气动力学开源软件FlightGear和计算机图形学的函数库,在仿真中采用目标和导弹的六自由度模型,提供了必要的目标和导弹的动力学特性以及目标红外辐射特性.仿真系统中每个模块都可以根据自己的研究需要加载不同的算法,而且对不同的导引头设置起来很简单,有效保证导弹制导系统制导和跟踪算法的研究和调试需要.目前该系统已在某型红外成像空空导弹的制导系统跟踪算法研究中获得应用,并取得了很好的效果.     

Neural fuzzy inference network approach to maneuvering target tracking

In target tracking study, the fast target maneuver detecting and highly accurate tracking are very important.And it is difficult to be solved. For the radar/infrared image fused tracking system, a extend Kalman filter combines with a neural fuzzy inference network to be used in maneuvering target tracking. The features related to the target maneuver are extracted from radar, infrared measurements and outputs of tracking filter, and are sent into the neural fuzzy inference network as inputs firstly, and then the target's maneuver inputs are estimated, so that, the accurate tracking is achieved. The simulation results indicate that the new method is valuable for maneuvering target tracking.     

脉冲多普勒雷达距离拖引目标序贯滤波跟踪方法

建立一个包含欺骗过程参数的滤波模型,在估计目标状态的同时,对目标距离拖引欺骗的相关参数进行估计。用一个递归滤波器估计回波平均功率,并计算真实回波和欺骗回波的检测概率,用于相关计算和欺骗终止判断。用2D方法实现测量值与真实回波和欺骗回波预测位置的关联判断,对相关上的回波使用序贯滤波的方法对目标状态进行估计。仿真结果表明,本方法能够有效地利用欺骗回波,不仅能稳定地跟踪目标,而且可以获得较高的目标位置估计精度。     

传统特征和深度特征融合的红外空中目标跟踪

新型红外诱饵的出现,对传统红外成像空空导弹作战效能的发挥造成了严峻挑战。近年来深度学习研究进展迅速,有力促进了目标跟踪领域的发展。以多域学习网络框架为基础,引入传统特征长宽比和均值对比度,将深度特征与传统特征融合在一个跟踪框架中,解决了单一特征在目标跟踪中无法有效对抗面源等复杂干扰的问题。为了评估算法性能,分别在仿真序列和实拍图像序列上进行了测试。实验结果表明,所提出算法的跟踪精度和鲁棒性优于目前经典的跟踪算法,是一种具有较强适应性的红外空中目标跟踪方法。     

基于矩阵S1/2范数的红外目标跟踪

目前使用的很多红外目标跟踪系统在目标背景复杂、目标形体较小、目标受到遮挡等情况下会发生目标丢失现象,针对这一问题,在粒子滤波框架下,提出了一种基于矩阵S_1/2范数的红外目标跟踪算法。首先,围绕上一帧被跟踪目标的状态对当前帧目标粒子进行采样;然后,将采样的目标粒子进行筛选,并将筛选后的粒子整体输入到基于矩阵S_1/2范数和l_1,1范数联合表示的最小化问题模型,并求解其最优解;最后,根据候选目标粒子在目标字典和背景字典表示下系数的差异确定最优目标粒子,即为当前帧跟踪结果。实验结果表明,相比经典的类似目标跟踪算法,该算法能够对复杂背景、目标形体弱小、目标受到遮挡等多种情况下的红外目标进行有效跟踪,并具有更强的鲁棒性和更好的时效性。