机动目标跟踪系统仿真软件设计与实现

针对机动目标跟踪算法的研究,采用C／S（Client／serve,客户机／月艮务器）体系结构和面向对象的模块化设计思想,设计了机动目标跟踪系统仿真软件,利用剧情生成模块模拟雷达探测到的目标运动数据,通过跟踪算法对目标实施跟踪处理,估计目标运动状态,实时地在演示界面上显示目标运动信息和跟踪性能评估结果,为机动目标跟踪算法研究搭建了一个具有较高可信度的、直观的仿真系统。     

复杂环境下红外机动目标跟踪算法研究

在分析红外机动目标模型的基础上,利用扩展的卡尔曼滤波技术、红外目标的区域相关技术、概率数据关联技术等,实现了复杂环境下红外机动目标的跟踪。仿真结果证明了跟踪模型及算法的有效性。     

基于UKF的潜艇机动目标跟踪

针对潜艇攻击机动目标难的问题,构造了潜艇针对机动目标的跟踪系统,建立了目标运动方程和观测方程,并将UKF算法运用于潜艇对机动目标的跟踪。仿真结果表明,此方法有效、可靠,较好地达到了跟踪机动目标的目的。     

基于UPF的神经网络辅助机动目标跟踪

为提高机动目标跟踪性能，提出了一种神经网络辅助下的滤波方法。基于Unscented卡尔曼滤波方法，Unscented粒子滤波器（UPF）能够产生较准确的建议密度分布，因此相对于其它蒙特卡洛方法，UPF能够获得对非线性目标跟踪问题更好的近似。利用目标的机动特征建立和训练神经网络，将神经网络的输出作为加速度控制参数，用于修正目标的运动模型。仿真结果表明，与扩展卡尔曼滤波相比，神经网络辅助下的UPF具有更好的跟踪性能。     

舰炮武器机动目标跟踪和攻击技术分析

针对舰炮武器机动目标跟踪和攻击需求,分析了目标机动的原因,给出了空中典型机动目标运动的数学模型,重点阐明了舰炮武器系统在机动检测、滤波、跟踪和攻击等四个方面应增加和强化的关键技术,有效提高武器系统对机动目标的跟踪精度和作战效能。     

利用多传感器跟踪机动目标::数据越多总意味着估计越好吗?

在文献中考虑利用多传感器跟踪机动目标一类的问题时，支持特定目标跟踪的传感器数量及类型通常相对于目标假位置是固定的，然而，在许多多传感器系统中，支持某一特定目标跟踪的传感器数量及类型，可由于各个传感器的机动性、类型及资源的制约而随时变化。     

一种适用于ATT武器系统的目标跟踪算法

提出一种基于单站纯方位的水下高速目标跟踪算法。该算法在快速估计出目标航向的基础上,利用目标先验速度信息解算出其他目标运动要素。该算法收敛速度快,对观测平台机动要求低且具有一定精度,能满足反鱼雷鱼雷武器系统的要求。     

航道辅助地波雷达机动目标跟踪研究

交互多模型Interacting Multiple Model,IMM）方法应用于高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）机动目标跟踪时,其固定的模型集合与转移概率矩阵会导致模型竞争与模型概率切换滞后,降低了目标状态估计的准确性,容易引起航迹断裂、丢失等问题。为此,对基于航道辅助的交互多模型地波雷达机动目标跟踪方法进行了研究。首先,利用有向图模型估计海上航道并提取航道信息,判定目标所处的航道位置并据此自适应切换目标运动模型集合;然后依据确定的模型集合进行多模型滤波,利用滤波新息构造运动模型的极大似然函数并计算每个模型的似然值,通过计算运动模型之间似然值比值计算概率修正因子,采用概率修正因子与原模型转移概率矩阵的乘积更新模型转移概率矩阵。利用仿真与实测数据开展了海上机动目标跟踪实验,结果表明,与传统IMM算法相比,本文方法可显著提升模型概率的切换速度,跟踪得到的航迹维持时间提高了54.2%,算法运行时间减少了30%,运动模型匹配平均概率提高了14.1%,实现了对海上目标的长时跟踪。     

自适应跟踪滤计算机模拟研究

本文采用自适应卡尔曼跟踪滤波器，对其算法进行了适当简化，采用相应的自适应算法，减少了计算时间，提高了跟踪精度。对线速度为200－1000m/s空中飞行目标和各种航路进行了计算机模拟。结果表明，该 自适应跟踪滤波器，对于高速运动目标具有很高跟踪精度；对于机动目标，也具有较好的跟踪能力。     

杂波下变结构概率数据关联算法

针对杂波情况下的舰艇防空作战中对单机动目标跟踪问题,提出了一种变结构数据关联算法.通过自适应网格算法实现对多种运动模式的机动目标进行自适应跟踪,用概率数据关联算法对杂波下目标进行状态估计,将变结构算法的自适应能力和概率数据关联的杂波跟踪能力相结合.通过模拟跟踪典型反舰导弹机动轨迹,将该算法与标准IMMPDA算法相比较.仿真结果表明,该算法具有较高的关联精度和更短的跟踪时间,对于提升舰艇防空效能和增强生命力有着积极意义.     

雷达机动目标的自适应跟踪算法

机动目标跟踪一直是雷达目标跟踪的重点难点,论文建立了一种当前统计模型的目标运动模型,给出了概率密度以及非零均值目标加速度随机过程数学表达式,结合基本Kalman滤波,建立了基于该模型的机动目标跟踪自适应算法.最后针对实际目标机动情况,对其进行仿真计算,仿真结果证明,该算法具有良好的跟踪性能.     

利用多传感器跟踪机动目标:数据越多总意味着估计越好吗?

在文献中考虑利用多传感器跟踪机动目标一类的问题时,支持特定目标跟踪的传感器数量及类型通常相对于目标假定位置是固定的。然而,在许多多传感器系统中,支持某一特定目标跟踪的传感器数量及类型,可由于各个传感器的机动性、类型及资源的制约而随时变化。这种在传感器系统配置上的变化性,在跟踪机动目标时造成严重的问题,这是由于目标运动模型存有不确定性。卡尔曼滤波器通常用于滤波位置测量,以估计目标的位置,速度和加速度。在设计卡尔曼滤波器时,过程噪声(加速度)方差Q_k的如此选定以致于65％到95％的概率区间能包含目标的最大加速度水平。然而,当目标机动时,加速度以一种确定性方式变化。于是,与过程噪声相关的白噪声假设发生偏离,滤波器在目标机动期间产生状态估计偏差。如果选定一个较大的Q_k,则在机动时的状态估计偏差较小,但当目标不作机动时,此时的Q_k只能粗劣地表征目标运动,而且滤波性能远远偏离最优了。这里,举出了目标在单一坐标系运动的例子,说明了利用多传感器跟踪机动目标存在的问题,从中表明两传感器(在确定条件下,其中包括各传感器的正确配置)具有较之单一传感器更糟糕的跟踪性能。将交互式多模型算法(IMM)应用于该范例中,证明了它是一种解决跟踪滤波器性能问题的潜在方法。     

一种跃升俯冲目标跟踪算法仿真研究

针对反舰导弹末端跃升俯冲攻击模式的动力学特性,分析了导弹受力状态和运动参数之间的关系,建立导弹跃升俯冲攻击弹道模型,以匀加速运动模型为预置跟踪模型,实现了对跃升俯冲机动目标的跟踪。通过目标铅垂面内运动的仿真计算表明,该算法正确可行,跟踪效果较好,对提高跃升俯冲机动目标跟踪性能的研究具有重要参考价值。     

舰载雷达目标跟踪的非线性滤波仿真

雷达观测模型常常是非线性的,目标跟踪问题是一个非线性状态混合估计.考虑目标稳定跟踪与实时性要求,采用"当前"统计目标运动模型与粒子滤波(PF)非线性方法对雷达机动目标跟踪进行算法分析.仿真验证了"当前"统计模型下的非线性粒子滤波及扩展卡尔曼滤波(EKF)目标跟踪性能,表明非线性粒子滤波,尤其是U变换粒子滤波(UPF)目标跟踪精度和稳定性较好,值得工程应用与推广.     

机动目标无源自适应跟踪算法研究

论文提出了一种对空中机动目标进行三位测向无源自适应跟踪的新算法.该算法把目标机动加速度看成是未知的输入向量附加到状态方程中去,然后利用状态向量扩维情况下的伪线性滤波算法对目标进行三维无源跟踪,跟踪过程中在对原来目标状态向量进行估计的同时估计目标加速度,仿真结果表明,该算法不需要对目标进行机动检测,它能够适应目标机动和非机动两种工作模式,实现对空中机动目标的自适应无源跟踪.     

潜艇装备适应机动目标跟踪和攻击要求的探讨

在现代作战条件下,潜艇所要跟踪和攻击的目标多数情况下应认为是机动目标,然而,许多潜艇装备主要都是针对等速直航目标的。这种装备与实际应用背景之间的不匹配必然会严重影响潜艇作战的能力和效果。按照机动目标为常态目标状态的理念,对潜艇装备满足机动目标跟踪和攻击提出的要求及若干相关问题进行了研究。并就潜艇作战的主要设备—目标探测传感器、指控系统和武器如何分担机动目标跟踪和攻击的职责进行了梳理,对它们需要强化的机动目标跟踪和攻击功能,以及如何强化进行了探讨。     

反舰导弹末端机动模型及仿真研究

建立合适的机动目标运动模型是目标跟踪的基础.概述几种机动目标模型特点及相互之间的关系,分析反舰导弹末端"蛇行机动"弹道模型,结合其控制指令及机动性能,给出反舰导弹的末端机动模型,并构建机动频率函数对机动频率进行自适应调整,优化了机动目标"当前"统计模型的系统参数.在给定的初始条件下进行仿真试验,仿真结果表明改进的算法适应能力强,能有效提高"当前"统计模型的跟踪性能.     

反舰导弹机动自适应跟踪算法研究

针对目前舰艇日益严峻的对空防御形势,为提高舰艇对反舰导弹机动突防的探测跟踪能力,首先阐述了目前反舰导弹的典型机动方式,然后在分析“当前”统计模型算法及其部分改进算法缺陷的基础上,提出了一种新的双参数自适应跟踪算法,并以反舰导弹典型机动为例进行仿真验证.实验结果表明,提出的改进算法自适应能力更强,能有效地提高机动目标的跟踪精度.     

一种新的改进"当前"统计模型

简要讨论了“当前”统计模型的机动目标建模与自适应跟踪的机理,并对“当前”统计模型中两种不同加速度分布进行了理论分析和计算机仿真,指出他们在跟踪机动目标时都存在着一定的不足。在此基础上提出一种改进的机动目标加速度的“当前”统计模型描述。仿真结果表明,基于本文提出的机动目标加速度“当前”统计模型建立的机动目标自适应跟踪算法无论在跟踪机动性较强还是无机动或机动性较弱的目标时,都具有较高的跟踪精度。     

双波段红外警戒机动目标的跟踪算法

介绍了卡尔曼滤波在单波段红外警戒机动目标跟踪中的应用,利用最小方差数据融合算法,实现了双波段红外警戒机动目标的搜索与跟踪。