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纯方位目标运动分析方法要求观测平台有效机动才能估计目标运动状态,针对这一问题,联合径向速度与方位角作为测量信息对目标进行运动分析,但基于卡尔曼滤波算法进行解算需要已知粗略的目标状态初始值,且收敛时间较长、误差较大,不利于目标实时跟踪.针对以上问题,提出了一种基于粒子滤波的方位径向速度联合目标运动分析方法,建立目标运动状态分析的粒子滤波算法模型,对目标位置和速度等运动要素进行估计.在目标初始状态未知的情况下,一定程度上缩短了收敛时间,减小了估计误差,海试数据处理结果显示:相同条件下,与原有方法相比,本文所提方法收敛时间从35.1 min缩短至30.0 min;跟踪精度从6.1%提高至3.8%,且无需已知目标状态初始值。 相似文献
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提出了一种利用目标方位和径向速度联合的浅海目标运动分析方法。该方法克服了传统纯方位目标运动分析方法要求观测站机动的局限性。将浅海传播条件下径向速度的宽带和窄带估计结果与目标方位相结合,利用卡尔曼滤波原理得到了一种目标跟踪定位方法。仿真结果表明,在观测站非机动和低信噪比情况下,该方法利用单个观测站即能够对宽带或窄带的运动目标进行准确地跟踪定位。利用1996年5月的实验数据对算法性能进行了验证,估计结果与真实目标距离符合较好,距离跟踪误差在10%以内。 相似文献
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纯方位水下目标运动分析方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文讨论如何使用目标运动分析方法对水下目标进行纯方位距离估计。纯方位距离估计是目标运动分析领域中难度最大、应用范围最广的一个方面。由于纯方位目标运动分析是一个非线性问题,因此绝大部分基于线性模型的估计方法经多年研究证实很难适用于本问题,特别是在目标方位观测噪声较大的情况下,经典估计方法很难得到无偏的估计结果。本文在使用广义最小二乘法对目标运动要素进行粗略估计的基础上,又使用均匀设计方法对目标运动要素进一步寻优。本文所提供的算法经多次模拟实验验证,在目标方位观测噪声较大的情况下,对远距离目标运动要素的估计仍能做到误差较小且收敛较快。 相似文献
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提出了使用Sage-Husa算法估计量测噪声的集势化概率假设密度(CPHD)滤波方位跟踪方法,实现了量测噪声不确定情况下多水下声学目标的稳健方位跟踪。首先,将水下目标方位的变化建模为Singer模型,利用传统目标方位估计方法的结果作为量测值,将方位估计误差看作量测噪声,建立了方位量测模型。然后,给出了CPHD滤波水下多目标方位跟踪算法,该算法利用上一时刻的方位跟踪结果和目标方位变化模型预测目标方位,并利用量测值和量测模型对预测值进行更新得到方位跟踪结果。最后,考虑到量测噪声方差为决定跟踪性能的重要参数,利用改进的Sage-Husa算法在跟踪过程中实时自适应地估计不确定量测噪声的方差,从而实现了多目标的稳健方位跟踪。经海试数据验证,所提出算法将目标方位测量的平均最优子模式分配(OSPA)误差从10°以上降低至2°,显著提高了方位测量精度。所提水下多目标稳健方位跟踪方法能够有效提高量测噪声不确定情况下的方位跟踪性能。 相似文献
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单个矢量水听器直方图算法具有良好的鲁棒性和目标方位估计性能,该文对直方图算法目标探测性能进行了分析和总结,并提出了一种基于目标方位估计的水中目标自主探测与跟踪算法,该算法可实现水中目标有无自主检测。仿真和消声水池测试结果表明,直方图算法实现目标自主跟踪所要求的信噪比需大于-7 dB,此时测向误差约为8°,-3 dB方位谱宽度在20°左右。海上试验数据分析表明,直方图算法对航速8.4 kn的水面航船在距离13.8 km范围内,可实现全程目标探测和跟踪,测向误差最优可达5?,在距离2 km时-3 dB方位谱宽度可达10°左右。 相似文献
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为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度。结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的。 相似文献
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为减小测量异常误差对非线性目标跟踪系统的影响, 提出了一种基于广义M估计的鲁棒容积卡尔曼滤波算法. 首先将非线性测量方程等价变换, 利用约束总体最小二乘准则构建广义M估计极值函数, 在不进行线性化近似的前提下将其引入到容积卡尔曼滤波求解框架中. 然后根据Mahalanobis距离构建异常误差判别量, 利用卡方分布的置信水平确定判决门限, 并建立改进的三段Huber权函数, 使其能够降低小异常误差权值, 剔除大异常误差. 理论分析表明, 该方法具有无需求导、跟踪精度高、实时性好等优点, 且无需已知异常误差的统计特性; 实验结果表明, 所提算法能够有效减小异常误差的影响, 在实际非线性物理系统中具有广阔的应用空间. 相似文献
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针对纯方位目标运动分析方法收敛时间较长的问题,提出了一种利用频域β-warping变换的浅海修正纯方位目标运动分析方法.该方法利用频域β-warping变换从声强干涉结构中提取与目标距离成线性关系的时延,进而估计距离特征量,并利用距离特征量推导得到的目标状态向量的线性约束修正纯方位扩展卡尔曼滤波算法。数值仿真结果表明,对于浅海匀速直线运动目标,在信噪比不低于8 dB的情况下,与常规纯方位扩展卡尔曼滤波算法相比,改进算法将距离估计的收敛时间由26.5 min缩短至11.5 min.在浅海水平不变波导远场条件下,该方法可以快速稳定地估计距离特征量,并能够对目标进行可靠地跟踪定位。 相似文献
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根据单矢量水听器自身具有阵列流型的特点,提出了适用于对目标保持连续跟踪的空域预滤波MUSIC算法。通过调整滤波器通带中心角使其保持在目标估计方位角附近,可以消除滤波器通带中心角偏离目标真实方位角时传统预滤波MUSIC算法产生的目标方位估计误差。仿真结果表明,改进预滤波MUSIC算法可以减小甚至消除低信噪比情况下目标方位估计存在的较大误差。海试数据结果表明,阵元域MUSIC和改进预滤波MUSIC都可实现对单频脉冲信号和线性调频信号的目标方位估计,且估计结果与GPS舰位推算结果一致,但改进预滤波MUSIC算法主瓣更尖锐。对宽带航船噪声处理结果显示,改进预滤波MUSIC算法使单矢量水听器在存在目标干扰时的探测距离从2 km提升到了5 km,验证了改进预滤波MUSIC算法可实现弱目标情况下的高分辨目标方位跟踪。 相似文献
11.
针对不完全量测情况下长基线系统对水下目标跟踪精度会下降的问题,提出了最小二乘-容积卡尔曼滤波(Least Squares-Cubature Kalman Filter,LS-CKF)算法。选取容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)为基本跟踪算法并将其改进为两步滤波模式.增加的第1步滤波使用最小二乘估计优化时间更新阶段的容积点,提高了第2步滤波中量测更新的精度。进一步推导了量测信息为距离时新算法的简化形式,降低了运算复杂度,使其能更好地应用于水下跟踪系统.仿真实验和湖试数据的处理结果表明,在丢失量测数据较多且初始状态误差很大的恶劣情况下,LS-CKF收敛速度比标准CKF算法提升了1倍,且跟踪误差降低10%以上。 相似文献
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针对传统特征光流场跟踪方法中由于误差积累和错误匹配而导致的特征点丢失问题,基于一种新的Harris-SIFT特征点表示方法,提出基于预测帧与关键帧的算法框架,实现了光流场运动估计与局部特征识别相结合的目标跟踪方法.预测帧利用塔式分解和递归算法计算特征点的光流场运动矢量,使用运动矢量直方图获取目标的运动矢量,并剔除误匹配点;当特征点数量小于5个时,关键帧使用Harris-SIFT特征点进行局部特征匹配,利用仿射模型对目标精确定位及姿态修正.实验结果表明,本方法对视频序列中的纹理特征目标跟踪的鲁棒性较好,在背景复杂、目标遮挡或暂时丢失情况下,仍可以继续完成目标的可靠跟踪. 相似文献
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针对传统特征光流场跟踪方法中由于误差积累和错误匹配而导致的特征点丢失问题,基于一种新的Harris-SIFT特征点表示方法,提出基于预测帧与关键帧的算法框架,实现了光流场运动估计与局部特征识别相结合的目标跟踪方法.预测帧利用塔式分解和递归算法计算特征点的光流场运动矢量,使用运动矢量直方图获取目标的运动矢量,并剔除误匹配点;当特征点数量小于5个时,关键帧使用Harris-SIFT特征点进行局部特征匹配,利用仿射模型对目标精确定位及姿态修正.实验结果表明,本方法对视频序列中的纹理特征目标跟踪的鲁棒性较好,在背景复杂、目标遮挡或暂时丢失情况下,仍可以继续完成目标的可靠跟踪. 相似文献
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基于概率假设密度滤波平滑器的检测前跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于概率假设密度滤波(PHD)的检测前跟踪(TBD)技术可以有效解决未知弱小多目标检测问题。PHD-TBD算法粒子权重计算受量测噪声影响明显,导致目标数估计存在起伏现象,制约了PHD-TBD算法性能。对PHD-TBD技术进行研究,引进概率假设密度滤波平滑器,提出基于平滑的PHD-TBD算法。该算法对当前帧目标数估计时,综合利用前向递推和后向平滑结果对粒子权重进行更新,在一定程度上克服了随机量测噪声的影响。通过仿真验证,该算法能够有效发现目标,准确估计目标数目和位置,性能有较大提高。 相似文献
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IRST系统的单站机动目标跟踪算法研究 总被引:7,自引:4,他引:3
在传统的IRST(红外搜索与跟踪)系统的角测量基础上,增加了红外探测器对目标红外辐射的响应信息这一测量项,且将相邻两次测量的目标红外光谱辐射功率之比作为伪测量,以消除目标红外光谱辐射强度不确定所产生的影响,并由此构造了机动目标跟踪的IMM(交互多模型)算法. 通过跟踪一个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验.仿真结果表明:当测量误差较小时,误差的变化对跟踪精度的影响不大,整个跟踪过程中,单个坐标轴上的均方差不超过7 m,而且,大多数时刻上的均方误差不超过3 m;当测量误差较大时,近距离(航迹前段和中段)的跟踪精度也是很高的,单个坐标轴上的均方差不超过5 m,但是,远距离的跟踪精度下降很快,最大误差达到110 m;速度误差与位置误差也有类似的结果. 相似文献
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将传统的关键帧提取算法应用于经纬仪图像序列时,关键帧序列中会包含大量的非稳定跟踪图像帧。为了在关键帧提取过程中更好地保留目标稳定跟踪测量信息,该文在分析了经纬仪图像序列的特点后,构建了一种基于局部极大值的经纬仪图像序列关键帧提取算法。该算法首先计算图像序列的帧间差分,然后使用汉宁窗函数对帧间差分进行平滑,最后基于平滑后的帧间差分局部极大值来提取关键帧。实验结果表明:提出的算法相对于传统的帧间差分强度排序方法能更好地保留目标的跟踪测量信息,提取的关键帧在整个跟踪测量图像序列中分布更为均匀,包含的场景信息更为丰富。 相似文献