多源二维测角信息的三维动态目标跟踪定位算法

针对纯角度非线性估计法对量测方程进行线性化处理后的运动要素估计出现发散或偏置现象等问题,提出了基于多源二维测角信息的三维动态目标跟踪定位算法.利用最大似然估计法对多基站提供的角度量测信息进行融合处理,由此获得的量测方程经伪线性化后的均方等效误差期望值最小,从而实现了目标运动要素无偏估计.通过仿真表明,利用所提算法获得的位置跟踪误差曲线能快速、准确地逼近Cramer-Rao下界,比扩展的卡尔曼滤波器的收敛速度快,精度高,跟踪精度可提高50%.     

机动目标的多模型跟踪与预报算法

以文献 [1]所给严格的最小二乘递推 (R2 LS)算法为基础 ,并结合多模型和模型重新初始化技术 ,提出了一种机动目标的多模型跟踪与预报 (MMTP)算法 .由于该算法中的大量运算可离线完成 ,因而极大地减少了在线计算量 ,使得MMTP算法能满足实时要求 .     

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。     

人机交互中的人体目标跟踪算法

针对机器人在与人交互过程中对指定人体目标的跟踪容易受到周围其他人体干扰的问题,提出了一种人机交互中的人体目标跟踪算法.将所有干扰区域看作候选目标,通过建立基于重叠率的粒子分布模型,确保粒子集可以通过均值偏移收敛到所有的候选目标,并减少粒子数量.以权重距离总误差和目标尺寸作为聚类条件,将粒子划分到相应的候选目标粒子集中,最后选择最优的候选目标作为跟踪结果.实验结果表明:该算法能够避免周围相似物体的干扰并准确跟踪目标,具有较好的鲁棒性和实时性.     

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。     

一种基于算法融合的运动目标跟踪算法

为了提高目标跟踪算法在复杂环境下的稳健性,提出了一种将基于颜色特征的均值漂移算法和SURF(Speeded UpRobust Features)特征匹配算法相融合的目标跟踪方法。该算法首先采用颜色特征和SURF特征分别描述目标模板,利用均值漂移算法快速估计目标局部最优解。但仅采用单一颜色特征来估计目标位置,跟踪误差逐渐累积;采用SURF算法精确估算目标位置和尺度,及时修正累积误差。最后根据相似性度量Bhattacharyya系数选择较优的结果作为当前帧跟踪结果,且更新目标模板。实验结果表明,算法在目标发生较大形变、尺度变化、周边具有表观相似目标时具有很强的稳健性,且满足跟踪实时性要求。     

一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.     

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。     

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.     

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。     

基于模糊信息下的一种多机动目标跟踪算法

利用估计理论和模糊集理论,在接收信息包含随机性和模糊性的前提下,建立了接收信息下的模糊观测集合.首先推导出模糊最小方差估计公式,然后给出模糊信息下的卡尔曼滤波公式.为避免计算误差导致滤波发散现象,给出实用的模糊信息下的平方根滤波公式.以目标编队飞行和轨迹交叉两种机动情况,进行密集回波下的多目标跟踪仿真验证,获得满意的结果.结果表明,在复杂环境下该滤波公式具有良好的滤波和跟踪性能.