基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法

针对单特征目标跟踪算法的鲁棒性较差以及不能充分利用最新的量测信息等问题,提出了一种基于多特征融合的改进UPF(Unscented Particle Filter)跟踪算法.基于比例最小偏度单形采样策略的UKF(Unscented Kalman Filter)算法和IKF(Iterated Kalman Filter)算法对粒子滤波算法进行改进,并在改进的算法框架下,采用不确定性度量方法融合目标的颜色和纹理特征,对目标进行跟踪.仿真实验表明,改进算法提高了跟踪精度,对复杂背景下的目标进行跟踪有较好的效果,并能有效跟踪被遮挡的目标.     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

双基地前向散射雷达机动目标跟踪

为进行基于EKF(Extended Kalman Filter,EKF)的双基地前向散射雷达机动目标跟踪,基于双基地前向散射雷达(Bisktic forward scattering radars,BFSR)在其前向散射区探测隐身目标的能力明显优于单基地雷达的特点,建立常加速度和变加速度2种运动模型,使用扩展卡尔曼滤波进行目标跟踪保持,精确估计了运动目标参数(运动轨迹、速度、加速度),为该体制雷达成像、识别奠定了基础.并使用了高斯-牛顿迭代算法估计初值,提高了滤波的效率和准确性.通过对匀加速、变加速运动目标仿真,验证了提出模型和算法的有效性.     

基于观测距离的EKF和UKF目标跟踪方法对比

分析了EKF和UKF的基本原理,并对基于观测距离的EKF和UKF的目标跟踪方法进行了对比.利用Matlab软件对2种方法进行仿真,结果表明UKF对真实轨迹的拟合效果优于EKF,且UKF的误差变化小,收敛性比EKF好.     

基于UKF光电被动目标跟踪及可观性分析

光电经纬仪在跟踪测量过程中经常会由于云层遮挡等原因,导致目标暂时丢失情形,采用数据融合技术是保证系统连续平稳跟踪的一种有效解决办法.由于在数据融合中需要估计目标的状态信息,面临着被动目标跟踪领域普遍存在的非线性估计与可观测性两大难题.采用传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法会产生较大的估计误差,并易导致滤波发散.介绍无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman:Filter,UKF)来解决非线性估计问题,同时分析了光电经纬仪在实际目标跟踪时的可观测性问题,提出在不可观测条件下保持滤波稳定的方法.Monte-Carlo仿真结果证明此算法有效、可行.     

基于观测距离的EKF和UKF目标跟踪方法对比

分析了EKF和UKF的基本原理，并对基于观测距离的EKF和UKF的目标跟踪方法进行了对比.利用Matlab软件对2种方法进行仿真，结果表明UKF对真实轨迹的拟合效果优于EKF，且UKF的误差变化小，收敛性比EKF好.     

EKF在新的导航系统中的仿真研究

针对全球定位系统(global positioning system, GPS)的应用受限于美国,涉及隐私和安全等问题给出一种新的组合导航定位系统方案,该方案充分利用中国自主的研发技术,消除对GPS定位技术的依赖.为了验证该方案的可行性,进一步研究扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter, EKF)在BDS和DTMB定位系统中的应用.给出机动目标特性的运动模型,利用EKF进行最优估计,最后从动态定位跟踪轨迹、定位跟踪误差、和误差累积分布函数3个方面进行仿真验证.仿真结果表明,跟踪轨迹能够基本吻合于真实轨迹,偏差较少,且因视距中的误差小于非视距,视距环境中的效果更优.     

基于LO-EKF算法对矿井人员定位跟踪的优化研究

无线传感网(WSN)在矿井人员定位应用中受到多径干扰与机电噪声的影响,其定位精度不高.针对常规定位跟踪算法的抗干扰技术进行优化处理,提出了一种用于矿井中对工作人员定位跟踪的滤波优化算法(LO-EKF).结合惯性测量系统(IMU)和加权质心定位算法(WCL)来估计目标人员的状态参量,再通过经统计协方差矩阵配置过的扩展卡尔曼滤波器(EKF)对状态参量进行优化处理,得出最终的目标位置.仿真表明,对比定位误差累积分布函数图,LO-EKF算法相对于传统EKF算法在矿井定位中不仅能保障短期精度,而且能有效提高长期精度.     

自适应Kalman滤波器在红外夜视跟踪系统中的研究

针对红外夜视系统背景较复杂,直角坐标系下的卡尔曼滤波容易发散,且影响滤波精度的特点,在分析自适应卡尔曼滤波算法优缺点的基础上,提出了一种针对红外夜视系统目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法,此算法利用投影分析法获得目标位置坐标.还对虚拟噪声进行估计,补偿系统的线性误差,消减系统观测误差,并对算法进行了仿真.仿真结果表明,该算...     

自举滤波器在非线性目标跟踪系统中的应用

为了解决目标跟踪领域中非线性、非高斯系统问题,研究了贝叶斯滤波算法及其一种实现方法,即自举滤波算法(BSF),并在滤波精度、运算量等方面与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行比较分析.最后基于一个典型的非线性模型对BSF和EKF进行了仿真比较.仿真结果表明,自举滤波算法的性能优于扩展卡尔曼滤波算法的性能.     

基于Kalman滤波的无线传感器网络多目标跟踪

设计无线传感器网络多目标跟踪系统,分析系统跟踪性能的影响因素,提出基于单点观测的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法和基于Kalman滤波算法预测功能的节点自适应调度策略,并引入多种事件辅助机制。实验结果表明,该算法和调度策略能够实现多目标实时跟踪,且具有减少计算量、缩短测量周期、降低能量消耗、提高跟踪精度等优点。     

一种基于EKF的WSN目标跟踪改进算法

在目标跟踪领域,无线传感器网络有着广泛的应用。针对EKF算法非线性目标跟踪中存在的问题,在EKF算法的基础上引入RSSI测距加权质心算法,从而提出了一种新的非线性目标跟踪算法,将节点的观测值与RSSI测距加权质心算法对目标的定位值有效的结合运用于EKF算法中,有效地提高了目标跟踪的精度,减小了跟踪误差。通过算法仿真可知,与几种定位算法及非线性滤波算法相比,改进算法在各方面均取得了良好的效果,并且具有较高的实时性。     

基于UPF算法的车辆GPS/DR组合导航研究

车辆GPS/DR组合导航系统是非线性系统。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对其进行状态估计时,系统线性化过程将导致较大的滤波误差。为了获得更好的估计性能,将一类改进的粒子滤波方法 (UPF),即以无位卡尔曼滤波(UKF)为建议密度的粒子滤波方法(PF)应用于车辆GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF方法的线性化近似过程,提高载体的定位精度。为验证该方法的有效性,将其与EKF分别用于GPS/DR组合导航系统的滤波仿真。仿真结果表明:UPF能减小导航定位误差,滤波性能明显优于EKF。     

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。     

机动目标跟踪的S修正无迹卡尔曼滤波算法

针对非线性观测条件下的非线性机动目标跟踪问题,借鉴线性滤波中卡尔曼滤波器的S修正防发散思想,对基本无迹卡尔曼滤波算法进行改进,提出S修正无迹卡尔曼滤波(SUKF)方法.对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与基本UKF算法相比,跟踪精度大幅提高,但计算时间略有增加;与SPPF算法相比,跟踪精度提高,且计算复杂度大幅降低,计算时间大幅缩减.     

自适应模型集交互式多模型算法

针对交互式多模型(IMM)算法的目标跟踪精度问题,提出了一种自适应模型集IMM算法.利用IMM算法中的模型概率含义,并以此对模型集的收缩比例因子进行设计,这样模型集通过向中心模型收敛可完成自适应调整,而自适应调整过程能有效、实时地利用观测信息.仿真实验结果表明,所提算法能有效跟踪机动目标,而且比IMM算法的跟踪精度更高,但其受到目标机动模型的先验性的限制.     

用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

EKF算法在机动模型中的应用研究

针对大多数情况下,对目标机动的先验知识了解很少,且目标在机动过程中受人为作用力的影响,很难用数学公式准确描述,只能在各种假设条件下用近似方法描述该问题,因此假设了一种机动目标模型:初始匀速直线阶段、匀速圆周运动阶段、返回匀速直线阶段,在此过程中线速度大小口保持不变.利用扩展卡尔曼(extended kal-man filter,EKF)滤波算法进行定位跟踪,仿真结果表明,该假设模型既符合机动实际,又便于数学处理,并且滤波算法过程稳定,具有较快的收敛速度和较高的定位精度,提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时性.     

基于推广Kalman滤波的机载无源定位改进算法

研究空中运动观测平台对地面辐射源目标的纯方位信息定位算法,提出改进的二阶EKF定位算法以提高定位估计精度.用推广Kalman滤波算法代替传统的最小二乘定位算法.充分利用观测平台的运动信息建立了可观测的观测方程,并采用二阶EKF算法解决了在观测误差较大的情况下导致的非线性误差较大的问题.采用Monte Carlo仿真比较LS,EKF和二阶EKF 3种方法的性能.证明用这种方法可以达到更好的估计精度,能够将目标位置定位在更小的概率椭圆内.概率误差椭圆缩小了30%.     

基于极大后验估计的STUKF算法跟踪再入弹道目标

针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变,状态噪声未知时变的非线性跟踪问题,提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。该算法采用最小偏度单行采样策略,在保证跟踪精度的同时,提高实时性;引入带有多重次优渐消因子的强跟踪算法,在线调整状态一步预测均方误差阵,提高系统对突发机动跟踪的稳定性;采用指数加权的方法,利用次优无偏MAP时变噪声统计估计器,在线估计未知系统过程噪声的统计特性,提高系统应对噪声变化的能力。仿真结果表明:该算法具有比不敏卡尔曼滤波算法(UKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)更好的跟踪性能。