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一种基于小波变换的机动目标跟踪算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
小波变换是去噪的有力工具 ,它可以将由各种不同频率成分组成的信号分解到不同的频率区间上 ,有效地用于滤波。研究了一种基于多尺度分解的机动目标跟踪算法 ,该算法利用小波中的经典算法———Mallat算法对单一分辨率的测量数据进行多尺度分解 ,将分解得到的多分辨率测量数据用于目标状态更新。该算法是一种准实时最佳滤波算法。仿真结果表明 ,该算法具有良好的跟踪性能 ,且运算量不大。 相似文献
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基于无源时差定位系统的机动目标跟踪算法 总被引:4,自引:0,他引:4
将交互式多模型(IMM)算法应用到具有隐蔽性的无源时差定位系统中,找到了一种适合于无源时差定位系统跟踪机动飞行目标的混合模型即常速度(CV)模型与Singer模型组成的混合CV Singer模型。在各种现有算法中,基于该混合模型的交互多模型算法可获得较好的定位跟踪效果。另外,将该混合系统与CV CA模型组成的混合系统进行了比较,进一步证明了该混合模型的有效性。 相似文献
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基于最小二乘滤波起始的机动目标被动跟踪方法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对仅有量测角的机动目标跟踪给出了基于最小二乘法的滤波器起始方法。该方法减少了伪量测估计方法的估计偏差,同时克服了基于最大似然估计算法计算复杂和容易陷入局部极值点的不足。该起始算法与交互式多模型(IMM)算法相结合实现了对机动目标的被动跟踪。计算机仿真验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法 总被引:2,自引:1,他引:1
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. 相似文献
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跟踪机动目标的多模型算法进展 总被引:5,自引:0,他引:5
对多模型算法的发展过程进行了回顾和评述。分析了固定结构多模型算法的局限性。在变结构多模型算法的实现方法中 ,介绍了激活有向图方法、自适应网格方法和有向图切换方法。通过一个仿真实例比较了固定结构与变结构多模型算法的费效比 相似文献
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基于IMM-CSRF的多平台机动目标被动跟踪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对仅有角度测量信息条件下,单平台的机动目标被动跟踪存在固有的强非线性和弱可观测性问题,研究多平台融合机动目标被动跟踪技术,提出了集中式漂移瑞利滤波器(centralized shifted Rayleigh filter,CSRF)来解决多平台目标被动跟踪问题,进一步提出并推导了基于交互式多模型的集中式漂移瑞利滤波器(interacting multiple model centralized shifted Rayleigh filter,IMM CSRF),实现对机动目标的被动跟踪。仿真实验表明,该算法跟踪精度高,稳定性好,具有良好的实际应用价值。 相似文献
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机动目标跟踪MS模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对Singer模型中人为设定参数的不合理性,对机动时间常数的倒数α和驱动白噪声方差σ2w进行估计,提出新的Modified Singer(MS)模型,并给出相应的参数自适应滤波算法。该模型在估计目标状态的同时,能够实时估计参数α及σ2w的值。仿真结果表明MS模型比Singer模型状态估计更精确,结果也更稳定。 相似文献
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为了解决视频跟踪过程中,由于运动目标在实际运动中常存在旋转、缩放等形变导致的目标丢失问题,提出了一种融合了图像HASH值、小波变换和模板匹配算法的目标跟踪算法。该方法利用背景差分法得到运动目标模板,通过对图像信息进行小波变换得到低频子图像,并在低频子图像中进行全局搜索,确定最佳匹配区域。模板更新策略利用图像间HASH距离,判断图像间的相似性决定是否更新模板。实验仿真结果证明,该算法在运动目标存在缩放、旋转等形变时,仍可以准确跟踪目标。 相似文献
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基于AGIMM的临近空间机动目标跟踪滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于临近空间高超声速目标的机动形式复杂,单一模型很难满足高精度跟踪的需要。因此需要使用基于多种模型进行交叉耦合的交互式多模型算法,这种算法特点与临近空间目标高速、高机动特性相适应。提出了一种自适应网格交互多模型跟踪算法用于临近空间高超声速机动目标的跟踪问题。所提方法能够处理自适应时变模型集合,随时调整当前时刻使用的模型数量,相比于固定结构交互式多模型算法极大减少了计算量,计算效率和跟踪精度更高,数值仿真结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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高度机动目标的"当前"统计Jerk模型 总被引:6,自引:0,他引:6
讨论了KishoreMehrotra等人提出的高度机动目标模型———Jerk模型 ,得出了该模型在跟踪阶跃Jerk信号时存在确定性稳态误差的结论。提出了一种新的“当前”统计Jerk(currentstatisticJerk ,CS -Jerk)模型 ,该模型假设目标的机动加速度变化率为非零均值指数相关的随机过程。仿真结果表明 ,CS -Jerk模型及其滤波算法在跟踪高度机动目标时性能优于Jerk模型。 相似文献
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在现代空战中,由于作战的需要,飞机运动会出现高度机动的情况。讨论了高度机动模型(Jerkmodel)目标跟踪问题,根据机载传感器中不同类型传感器的特点,提出了在高度机动模型下基于坐标转换Kalman滤波的异步目标跟踪融合算法。仿真结果表明,该算法可以有效地改善跟踪高度机动目标的性能。 相似文献
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一种带未知时变系统噪声水平的目标跟踪滤波器 总被引:1,自引:0,他引:1
在机动目标跟踪中,为了保证Kalman滤波器的数值稳定性和最优性,未知的时变系统噪声水平需要在线估计,但已有方法主要针对平稳或统计特性缓变的噪声过程。在Sage-Husa系统噪声水平自适应估计算法的基础上,通过引入基于新息的滤波器发散检测判据和利用强跟踪滤波器的思想,提出了一种系统噪声水平估计值的时变调节因子阵来抑制因系统噪声水平突变而引起的滤波器可能出现的发散问题。Monte-Carlo仿真结果表明,该算法不仅数值稳定性好,同时目标的跟踪精度也得到明显改善。 相似文献
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基于Input Estimation的VSIMM机动目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
IMM算法的跟踪性能很大程度上取决于模型集的选择.提出了基于InputEstimation的自适应改变模型集的变结构多模型算法IE_VSIMM.对IMM算法输出的状态估计及其误差协方差进行准Kalman滤波,由Input Estimation算法得到的加速度增量估计,可检测目标机动和生成新的模型集.修正过程则由IMM算法在新模型集上对状态估计及其误差协方差进行更正.仿真结果表明IE_VSIMM算法的跟踪性能更好. 相似文献
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基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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