共查询到20条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
2.
3.
4.
基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。 相似文献
5.
分析预测理论以及在空间位置探测数据处理中的应用(Ⅱ)--空间位置方程与探测数据分析 总被引:3,自引:3,他引:0
讨论了探测数据和目标空间相对位置之间的关系,提出(在一定的条件下)直接用一维方位探测数据进行滤波的理论。引入一种根据不同目标的空间运动性能和特征,建立进行空间位置探测数据问题处理数据背景平台的预处理的概念和几种预处理技术。在这种技术的支持下,根据不同的目标的空间位置函数的特征对探测数据分类,从而使在探测数据的处理过程中可以有针对性的对历史探测数据进行不同的处理(保留或删除)和不同应用(用于目标运动模式的识别或目标空间位置的预测)。 相似文献
6.
7.
在工程实践中,Kalman滤波采用了递归滤波的方法和线性无偏最小方差准则,因而在理论上是一种最优估计,并因为这一良好的数学性质得到了广泛的应用。但是在实际测量中,在野值的影响下,Kalman滤波新息的特性遭到破坏,滤波不再准确甚至发散。针对此一现象,提出了基于"新息"序列和对新息序列进行Kalman预测的方法对测量数据进行处理的新算法。该算法利用"新息"序列进行野值点判别,利用Kalman预测的方法对野值点处的"新息"进行预测修复。仿真证明,该算法可使状态估计、野值点判别和野值点修复同时进行,并能很好地抑制滤波的发散。 相似文献
8.
在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标。针对这一问题提出一种新方法,由于利用多普勒测速原理可以获得目标运动速度,因此将目标运动速度引入量测方程中,通过附加独立信息观测通道以期提高目标跟踪的收敛精度和收敛速度。仿真结果证实会使滤波算法收敛速度加快,收敛精度提高,改善跟踪性能。 相似文献
9.
用伪线性评估量扩展了卡耳曼滤波 ,并应用它进行鱼雷方位的被动跟踪。该算法不需要初始评估量 ,可在各种条件下获得较好的收敛性 ,适用范围广泛 ,克服了卡耳曼滤波需要一个空的目标状态变量作为初始估计量的缺点。最后用蒙特卡洛法仿真检验此算法 相似文献
10.
11.
12.
13.
在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法(UPF)。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。 相似文献
14.
15.
在海上进行探测水雷的试验中,常常因为船体的摇摆而使回波图像中目标的位置不固定,影响了水雷探测的准确性。研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨渐消记忆递归最小二乘法在图像重建中的应用,并用于实现对回波图像的更新。结果表明,渐消记忆滤波器通过引入旧数据对图像更新的影响,使得回波图像中目标位置的变化具有连续性。 相似文献
16.
为了解决非线性、非高斯系统目标跟踪问题,研究了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。并讨论了此算法在机动目标非线性转弯运动中的跟踪应用,与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤。在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器在滤波精度、运算时间等方面的差异,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。 相似文献
17.
18.
19.