机动目标跟踪中的多模算法

机动目标跟踪是一个很具有挑战性的任务，即使是跟踪单目标也可能因为目标的逃避机动而失跟，机动目标跟踪所遇到的基本问题是所建目标模型的动力学方程与目标的实践运动模式存在着不匹配。所以很多学者研究多模算法来解决这一问题。本文对学者们在多模算法上的研究结果进行了系统总结分析，得出结论：变结构的方法是提高跟踪性能、减少运算量，将多模算法用到实际的机动目标跟踪中的有效途径。     

基于交互多模算法在非线性测量方程下的机动目标跟踪

针对非线性测量下的机动目标跟踪问题，本文基于交互多模型算法（IMM），采用去偏转换测量卡尔曼滤波（CMKF－D）的方法，把在极坐标系下得到的测量值转换到直角坐标系中，用统计的方法求出转换测量值的误差均值和方差，将转换测量值去偏后再进行卡尔曼滤波，仿真结果表明，算法提高了基于非线性测量方程的机动目标跟踪性能。     

卡尔曼滤波在目标跟踪中的研究与应用

卡尔曼滤波算法是现阶段雷达信号处理中最常用的跟踪算法,结合雷达跟踪的空中目标的实际情况,针对目标运动模型中的线性运动和非线性运动模型,分别设计了两种模型,并利用马尔可夫状态转移矩阵实现交互多模算法。最后对交互多模型卡尔曼滤波算法进行了Matlab仿真及结果分析。     

基于多模型交互的红外目标跟踪方法研究

针对非线性运动的红外弱小目标跟踪问题,设计了一种基于交互式多模型性的跟踪方法。首先,引入多个运动模型,然后利用无迹卡尔曼滤波计算每个模型的滤波器状态估计,最后按照一定的概率加权得到总的状态估计值。使用数学仿真和物理实验对该方法进行了去噪和预测的功能验证,实验结果及相应理论分析表明该系统可有效的实现复杂背景下的红外弱小目标跟踪。     

角闪烁背景下基于IMM算法的末制导雷达目标跟踪

为了抑制末制导雷达目标跟踪过程中的角闪烁噪声,对闪烁噪声的统计特性进行了分析,建立了符合其分布的统计模型及系统的状态空间模型,用交互多模型算法解决了角闪烁背景下的目标跟踪问题;并根据该问题的特点,对IMM算法进行了简化.仿真结果表明,用交互多模型方法抑制角闪烁噪声是非常有效的,基于转换卡尔曼滤波的IMM算法比基于扩展卡尔曼滤波的IMM算法具有更高的跟踪精度;简化的IMM算法虽然在跟踪精度上不如基本的IMM.但仍然达到了很好的滤波效果,而且大大降低了计算的复杂程度,是一种更符合工程实际的抑制角闪烁噪声的方法.     

多模馈源跟踪雷达幅相一致性标定研究

以前的脉冲跟踪雷达幅相一致性标定过程繁琐、标定环境受限。多模自跟踪雷达建立了天线偏离角与输出角偏差信号大小关系的数学模型,通过获取被跟踪目标相对天线角度变化值以及角偏差电压变化值,形成了幅相一致性标定的新方法,对提高幅相标定效率、克服标定环境局限性等具有重要的应用价值。     

一种稳健的卡尔曼跟踪滤波方法

本文用改进Masreliez方法将卡尔曼滤波进行稳健化处理,通过状态扩展来表达动态模型的不准确性及通过自调整技术使滤波跟随模型的变化,得到了观测模型为近似高斯及系统动态模型存在机动条件下的快速自调整稳健卡尔曼滤波算法。模拟结果表明,该算法在存在离差时,精度比传统卡尔曼滤波提高30％多。     

径向速度量测在机动目标跟踪中的应用

针对机动目标跟踪问题,提出了一种引入径向速度量测的IMM滤波跟踪新方法.首先给出了观测数据的无偏坐标变换,由此得出位置坐标观测噪声的协方差矩阵.然后对引入径向速度量测的交互多模滤波跟踪算法进行了理论分析,最后进行了仿真实验.仿真结果表明,由于速度观测值提供了有关目标运动的更进一步的信息,从而使跟踪性能得到了较大的改善.     

用于认知雷达的目标跟踪滤波算法研究

认知雷达是下一代雷达发展的方向之一,在介绍了认知雷达的基础上,对其应用中跟踪滤波部分的实现算法进行了分析,比较了无迹卡尔曼、容积卡尔曼、平方根容积卡尔曼3种滤波算法,对容积卡尔曼和平方根容积卡尔曼的滤波算法进行了详细介绍,重点应用3种算法对线性运动、高斯噪声环境中的目标进行了仿真验证,由仿真结果分析讨论得出适用于认知雷达的跟踪滤波算法.     

一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法

在制导与跟踪系统中．雷达和红外成像传感器所固有的优缺点,决定了其自身的局限性。为综合利用上述传感器信息,提高目标跟踪精度,提出了一种基于雷达和红外成像传感器数据融合的交互多模目标跟踪算法,算法首先对红外图像进行处理,然后基于上述处理结果．利用交互多模算法对雷达观测信息进行目标跟踪,最后采用分布式数据融合算法得到最终目标的跟踪结果。在有效提高跟踪精度的同时,减少了运算量。     

机动目标跟踪的一种变维交互改进算法

为了满足工程需要,结合变维卡尔曼滤波器和α－β算法的优点,提出了一种卡 尔曼和α－β变维交互替代目标跟踪算法。通过加入机动检测器监视机动,在目标发生 机动时,采用高阶维数模型和卡尔曼滤波器;机动消失后,退回到低阶维数模型和α－β 滤波器,从而实现了对机动和非机动目标的自适应跟踪,克服了因转弯机动引起的误差突 跳,并显著地减少了计算量。通过Monte Carlo 仿真进一步验证了改进算法的合理性和实 用性。     

低空反导机动目标跟踪技术研究

低空飞行的巡航导弹目标是防空系统的重要威胁，由于巡航导弹在接近攻击对象时按预先设定的指令发生机动，如果因导弹机动而导致防空系统丢失目标，将产生极其严重的后果。本文将交互多模滤波算法引入到低空反导机动目标跟踪，探讨了交互多模跟踪算法在跟踪不同机动幅度目标的性能。     

基于“当前”统计模型的IMM目标跟踪算法

机动目标跟踪一直是环境感知领域的研究重点和难点,为了实现对目标物的准确跟踪,研究了将交互多模型(interactingmultiplemodel,IMM)算法应用到无人机对目标的跟踪中。首先,根据目标的真实运动情况建立无人机的运动模型,然后搭建模拟场景,将卡尔曼滤波(kalmanfilter,KF)与IMM相结合的目标跟踪算法应用到无人机的跟踪中,并将该算法与基于"当前"统计模型的单模型目标跟踪算法进行仿真比较。结果表明IMM算法在目标跟踪方面具有较高的应用价值。     

干扰下的组网雷达目标跟踪分析

简述了组网雷达及其对抗技术概况,引入空间匀速直线运动与水平匀速圆周机动模型下状态方程与较强干扰强度下组网雷达的观测方程,运用扩展卡尔曼滤波,在干扰条件下实现对目标跟踪。通过对受到干扰与未受干扰状态下对目标跟踪仿真与误差对比,得出仅从压制干扰或距离欺骗干扰来对抗组网雷达,其效果是非常有限的。因此,对组网雷达的有效对抗还需综合考虑增加诸如角度欺骗干扰等其他手段协同实现。     

基于IMM—UKF的转弯机动目标跟踪

针对目标作转弯机动时产生运动模式的不确定性和运动模型的非线性问题,提出基于Unscented卡尔曼滤波器的交互多模型算法.该算法采用带有极坐标系速度的转弯模型和二维Singer模型作为模型集,将Unscented卡尔曼滤波取带传统的扩展卡尔曼滤波解决转弯模型的非线性,同时在模型交互时使用Unscented变换取代雅可比矩阵解决目标状态转换时的非线性.通过Monte-carlo仿真表明,与标准交互多模型方法相比,基于Unscented卡尔曼滤波器的跟踪算法具有很好的跟踪性能.     

视线坐标系带多普勒观测的雷达目标跟踪

雷达观测量与目标状态呈非线性关系,使目标跟踪成为非线性滤波问题,目标状态估计精度与跟踪滤波算法复杂度成了一对不可调和的矛盾。提出了在视线坐标系中建立观测方程,将笛卡尔坐标系中的目标运动方程转换到视线坐标系中,使得雷达观测量尤其是多普勒速度观测与目标状态呈线性关系,并推导得到了该坐标系下的卡尔曼滤波算法,比较了与标准卡尔曼滤波算法的不同。仿真结果表明,该算法不仅能改善跟踪滤波效果,还明显降低了算法复杂度,节省了运算时间。     

舰载相控阵雷达机动目标跟踪技术

文章讨论舰载相控阵雷达的机动目标跟踪问题;提出一种自适应卡尔滤波与动态补偿技术相结合的方法来实现动载体环境下相控阵雷达对于机动目标的(?)效精确跟踪,并给出仿真结果.     

激光雷达高精度跟踪运动目标的方法研究

本文论述了卡尔曼滤波估值理论在激光雷达跟踪系统中的应用方法,首先建立目标和激光雷达测量值的数学模型;然后讨论了跟踪数学模型线性变换方法以及对滤波器精度的影响,在此基础上,提出了激光雷达跟踪运动目标时高精度的跟踪方法。     

红外目标精跟踪方法的研究

本文提出了一种直接把红外前视传感器的输出作为测量值来跟踪红外目标的扩展型卡尔曼滤波跟踪算法。在滤波处理时,设置可变的测量矩阵,其目的在于提高运算速度和抑制噪声干扰。通过具体的实例,对所提跟踪算法的特点和有效性进行了细致的分析。