粒子滤波在机动目标自适应参数辨识算法中的应用

针对目前机动目标跟踪算法无法有效跟踪反舰导弹末段机动的问题,提出一种引入粒子滤波算法的参数辨识模型.通过仿真分析目标作匀速圆周运动情况下该算法的跟踪性能.结果表明,该算法可有效提高跟踪收敛速度和精度,具有一定工程实际意义.     

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.     

基于UKF的GPS L1C/A码微弱信号跟踪算法

为了实现高灵敏度的软件接收机,提出了一种基于UKF的GPS L1 C/A码微弱信号跟踪算法.该算法使用UKF实现了微弱信号的L1 C/A码和载波跟踪.通过构建模型,建立方程,并通过采用仿真噪声干扰下的微弱GPS C/A 中频信号对该算法进行实验性能分析.仿真实验结果表明,UKF算法可以实现对载波相位跟踪、载波频率跟踪以及码相位跟踪性能的改善,并且大大简化了计算的复杂度,具有较高的跟踪灵敏度和精度,是一种适合软件接收机实现的算法.     

基于粒子滤波的水下目标被动跟踪算法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪中的非线性问题,克服了常规的线性化方法易发散且跟踪精度低、误差大的缺点.仿真结果表明:粒子滤波算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,收到了良好的效果,具有较高的实用价值.     

卡尔曼滤波在水下载体被动弹道跟踪系统中的应用

由于水声环境和信道的复杂性及水下航行载体的高速机动性,被动弹道跟踪系统测量的弹道样点野值较多,平滑性差.要对弹道进行较准确的实时跟踪,需要对弹道测量样点进行统计平滑处理.为了提高被动跟踪系统的定位精度和对机动目标的跟踪适应能力,采用卡尔曼滤波算法对弹道进行处理是常用的做法.介绍一种经过实用且效果较好的卡尔曼滤波算法,阐述了卡尔曼滤波算法原理和系统采用的信号模型及算法实现,并通过水下目标实航试验监测弹道及算法滤波处理结果的比较,说明该算法具有良好特性.     

基于m-MHT的主动声呐野点剔除方法研究

针对水下杂波区内目标跟踪问题的研究,利用多假设跟踪(MHT)算法,解决目标数据关联问题.从工程角度出发,采用Murty和m-MHT方法以优化算法效率和实用性.通过Matlab数据分析仿真验证,表明该方法可提高声呐在杂波环境下对目标跟踪能力.     

基于卡尔曼滤波的多传感器跟踪融合算法

总结了基于卡尔曼滤波技术的各种跟踪融合算法,分别介绍了集中式和分步式跟踪融合算法,仿真了融合效果.集中式融合算法具有最优的估计性能但是对资源的要求也最高.分布式融合算法可以节省计算量和通信带宽,在一定条件下也可以实现对目标的最优估计.     

基于模糊粒子滤波的视频跟踪方法研究

智能视频监控系统的基础就是对监控范围的视频序列中目标进行有效实时的跟踪,针对当前跟踪方法在光照突变、部分遮挡情况下的跟踪缺陷,本文提出了一种利用模糊粒子滤波（Particle Filter,PF）进行视频目标跟踪的新算法.该算法结合模糊控制理论,引入量测的模糊性来克服特征信息的不确定性,并建立一个基于背景建模技术的自适应高斯混合模型和基于序贯蒙特卡洛的跟踪算法（sequential Monte-Carlo-based）.在新算法的指导下,针对静止摄像机在光照条件改变以及目标发生部分遮挡的情况进行了深入的研究.通过多种模糊量测技术的比较和应用,本文方法实现了多个目标精确有效跟踪.     

H∞滤波及数据融合在目标跟踪中的应用

为了解决在强干扰下的目标跟踪问题,本文基于H∞滤波和数据融合的思想提出一个多传感器跟踪算法.与卡尔曼滤波算法相比,本文提出的方法具有较高的滤波精度和较强的鲁棒性.最后的仿真表明了该算法的优良性能.     

H∞滤波及数据融合在目标跟踪中的应用

为了解决在强干扰下的目标跟踪问题,本文基于H∞滤波和数据融合的思想提出一个多传感器跟踪算法.与卡尔曼滤波算法相比,本文提出的方法具有较高的滤波精度和较强的鲁棒性.最后的仿真表明了该算法的优良性能.