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由于多平台对单目标的被动系统具有隐蔽性强、实时性好等优点,因此近年来成为电子战领域研究的热点之一。针对多平台观测下的单目标被动跟踪系统进行了研究,首先提出2种跟踪系统结构:一是基于最小二乘(LS)和线性卡尔曼滤波(KF)相结合的伪线性模型系统,二是基于扩展卡尔曼滤波(EKF)并行滤波技术的非线性跟踪系统;其次分别给出具体设计步骤,并在计算机上进行仿真验证。仿真结果表明,基于EKF的非线性并行滤波技术对目标跟踪精度较高。 相似文献
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机动目标通常不是做恒定的运动,其运动状态会随时间的变化而变化.这就使描述系统运动的状态方程是非线性的,而且系统参数会不断变化.传统的推广卡尔曼滤波适用于定系统定参数的情况,如果运用到机动目标跟踪上会导致误差增大甚至滤波发散.基于此,将强跟踪滤波运用到机动目标跟踪上.强跟踪滤波在卡尔曼滤波的基础上引入了多重渐消因子,使强跟踪滤波具有极强的跟踪能力和较好地鲁棒性,因此可以很好地解决变系统变参数的问题.通过仿真,将强跟踪滤波与UT-BLUE滤波方法和EKF滤波方法进行比较,结果表明了该滤波方法的有效性和优越性. 相似文献
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大气层外拦截器一般采用红外成像导引头,只能测量弹一目之间的视线角.为了得到先进导引律所需要的弹一目相对距离、相对速度等信息,对被动跟踪的方案、滤波方法进行了研究.首先在给出被动跟踪问题描述的基础上,分析了提高机动目标被动跟踪问题可观性的途径,提出了带有间歇辅助测量的协同跟踪方案.其次.结合大气层外目标的运动特点,建立了机动目标模型,并给出了考虑间歇辅助测量的IMM滤波方法的流程.在滤波中应用了直角坐标系和改进极坐标系,并且给出了二者之间的相互转化关系.考虑到两个坐标系各自的特点,时间更新在笛卡尔坐标系进行,测量更新在改进极坐标系中进行,避免了由于非线性特性引起的滤波性能下降问题.最后,给出了不同测量噪声水平下的仿真结果,结果表明:即使辅助测量存在较大的测量噪声,提出的方法仍然有效. 相似文献
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为提高杂波条件下的机动目标被动跟踪的性能,提出了一种新的粒子滤波目标被动跟踪算法。在声纳的输出端,提取信号的幅度信息(AI),建立多模型对转弯机动目标进行状态估计,以粒子滤波算法作为基本跟踪滤波算法,将AI与概率数据关联(PDA)算法中的似然比相结合,详细推导了结合AI的粒子滤波目标被动跟踪算法(PF-AI)实现的具体过程。在同一被动目标跟踪场景,同时使用单纯PDA算法、结合辅助信息的PDA算法和PF-AI进行被动跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,并使用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,与两种基于PDA的跟踪算法相比,PF-AI具有更高的跟踪精度,且算法易于实现。 相似文献
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为提高运动多站对机动目标的无源跟踪性能,提出了一种新的基于交互式多模型-边缘化卡尔曼滤波(IMM-MKF)的机动目标跟踪算法。该算法将交互式多模型(IMM)结构和边缘化卡尔曼滤波(MKF)结合,利用MKF算法对每个模型进行滤波,对滤波结果进行交互作用来得到跟踪结果。以只测角机动目标跟踪为例对所提算法进行仿真分析,仿真结果表明,相对于采用扩展卡尔曼滤波(EKF)、不敏卡尔曼滤波(UKF)及容积卡尔曼滤波(CKF)算法的典型交互式多模型算法,所提算法具有更好的跟踪性能。 相似文献
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针对在复杂环境下基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪中存在的鲁棒性和自适应性较差的问题,研究了一种新的雷达目标自适应鲁棒跟踪算法;通过引入自适应渐消因子,对估计误差协方差和滤波增益矩阵进行在线自适应调整,从而使得滤波算法具备良好的鲁棒性和自适应性,提高雷达目标跟踪的精度。最后,通过仿真对所研究的方法进行了验证。 相似文献
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针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。 在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换,以适应目标的机动变化。用粒子滤波实现对观测方程的非线性处理。最后,建立了被动多传感器的非线性观测模型,避免了目标的不可观测性,并且算法还能够处理非高斯噪声情况。仿真实验结果表明,提出的算法能够有效地对被动机动目标跟踪,且性能优于交互多模型概率数据关联滤波器(IMM-PDAF)。 相似文献
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三维机动辐射源的单站无源跟踪方法 总被引:10,自引:0,他引:10
针对单站无源定位中对于机动辐射源利用角度及其变化率能否定位的问题,引入雷达对机动目标跟踪的多级噪声自适应(ANL)法和交互多模(IMM)方法,以及机动目标运动模型如Singer模型、匀加速模型等,研究并提出了两种对机动辐射源利用角度及其变化率进行单站无源跟踪方法。通过计算机数字仿真表明,在满足定位可观测条件的前提下,对机动辐射源仅仅利用角度及其变化率是可以定位的,其中IMM方法具有比较优秀的性能。 相似文献
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多站无源定位系统中的机动目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多站测向无源定位系统提出了一种杂波环境下机动目标的被动跟踪算法———CMIMMPDF算法。该算法首先用转换测量的卡尔曼滤波(CMKF)替代了传统的扩展卡尔曼滤波,克服了后者精度不高易发散的缺点,并将其结合交互多模型(IMM)算法及概率数据关联(PDF)算法,有效地完成了多站无源定位系统对杂波环境下机动目标的跟踪。仿真结果证明了该算法的有效性。 相似文献