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1.
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. 相似文献
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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. 相似文献
3.
一种新的改进"当前"统计模型 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
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. 相似文献
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该文提出了一种基于两站到达时间差和一个到达角的无源定位方法。以到达角消除时差定位的多值模糊,用最小二乘估计和卡尔曼滤波算法,实现对海上机动目标的无源定位和跟踪。经计算机仿真后得到了满意的效果。 相似文献