被动跟踪中模糊变结构交互多模型算法

在对机动目标进行被动跟踪时,为了提升跟踪效果,提出了一种基于最小二乘的模糊变结构交互多模型算法.首先,对于被动跟踪中状态与量测之间存在的非线性关系,算法采用最小二乘原理对角度量测进行预处理,降低非线性量测方程的线性化误差.然后,针对交互多模型算法中固定结构的模型集带来的局限性,算法引入模糊推理规则以进行模型集自适应,减...     

基于IMM-UKF的机动目标跟踪方法

针对目标运动模式的不确定性和运动模型的非线性问题,提出基于无味卡尔曼滤波器的交互式多模型方法。该算法采用匀速运动模型、匀加速运动模型、已知转弯角速度的匀速率转弯模型和“当前”统计模型作为模型集,用无味卡尔曼滤波实现非线性状态估计。仿真结果表明,该算法比传统的交互式多模型算法具有更高的跟踪性能。     

基于交互多模型的低空目标跟踪算法研究

研究了基于交互多模型(IMM)的低空目标跟踪问题。分析了低空目标的运动特征,给出了目标匀速(CV)直线、匀加速(CA)直线、曲线飞行航迹模型。在交互多模型(IMM)算法中,采用多种运动模型跟踪低空目标。在所研究的大机动模型情况下,通过多次数据处理优化参数后,统计分析结果表明,该算法滤波后数据误差明显降低,数据精度有较大的提高,能够稳定精确地跟踪低空目标。因此,该低空目标跟踪算法是有效的。     

PD相控阵雷达跟踪性能及资源管理分析

针对脉冲多普勒体制的相控阵雷达，利用交互多模型方法，分析了径向速度对相控阵雷达跟踪性能及雷达资源管理的影响。结果表明，在相同条件下，引入径向速度量测不仅可以减少跟踪机动目标时所使用的雷达资源，而且可以显著改善目标的跟踪精度，机动越大，性能改善越多。在工程实现上，应采用引入径向速度的变采样间隔跟踪滤波器。     

改进的马尔可夫参数自适应IMM算法

针对机动目标跟踪问题,首先推导了马尔可夫参数自适应IFIMM算法自适应调节模型切换矩阵的必要条件,进一步分析了马尔可夫矩阵修正IMM跟踪算法的适用局限性.通过重新定义模型误差压缩率之比,提出了一种改进的马尔可夫参数自适应IMM算法,并阐述了误差压缩率之比的特性.最后进行了仿真实验并指出了马尔可夫自适应IMM算法的适用范围.     

IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法

该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。     

基于IMMCKF的机动目标跟踪算法

针对非线性机动目标跟踪中滤波器易发散、跟踪精度低等问题,将容积卡尔曼滤波器(CKF)引入到交互式多模型算法(IMM)中,设计了交互式多模型容积卡尔曼滤波算法(IMMCKF)。该算法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,利用CKF滤波器对每个模型进行滤波,将各滤波器状态输出的概率加权融合作为IMMCKF的输出。仿真结果表明,与IMMUKF算法相比,IMMCKF算法跟踪精度更高,模型切换速度更快,计算量更小,该算法具有重要的工程应用价值。     

固定单站对机动目标无源定位IMM算法

本文探讨了一种基于目标的信号到达时间（ＴＯＡ）和信号到达方向（ＤＯＡ）信息，利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的交互式多模型算法，并详细分析了定位原理。通过计算机仿真，验证了其正确性与有效性。     

基于无源时差定位系统的机动目标跟踪算法

研究了三维情况下IMM算法在无源时差定位系统中的应用。由于CV和Singer模型及CT模型状态变量维数不一致,导致IMM算法中数据无法有效地交互与融合。文中对CV和CT模型进行扩维改进,找到适合对三维机动目标进行跟踪的CV—Singer模型．通过与CV—nCT模型的跟踪效果仿真比较验证了其优越性。     

IMM算法在红外焦平面阵列非均匀性校正中的应用

以连续图像序列作为观测数据时,卡尔曼滤波法校正焦平面阵列非均匀性的效果取决于状态模型中漂移系数的选取。针对这一问题,提出应用交互多模(IMM)算法,建立两个状态模型拟合响应参数不存在漂移和漂移剧烈的极限情况,融合估计探测单元的响应参数。实验结果表明IMM算法对非均匀性具有较好的校正作用,且对响应参数的初始状态及漂移系数的选取具有较好的稳健性。