基于模糊自适应IMM算法的机动目标跟踪方法

提出了一种模糊自适应IMM算法(FAIMM)自适应地设计IMM算法中的模型集.该方法根据加速度估计值,通过模糊推理获得所使用模型的后验概率,自适应地摒弃概率较小的模型,从而减少了模型数目,降低了算法的计算量.仿真结果表明,应用FAIMM算法跟踪目标,跟踪的精度、平稳性以及算法的收敛速度等都得到了改善.     

被动多传感器改进交互多模型粒子滤波算法

将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合,提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF),并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程,在解决粒子退化问题的同时,增加了粒子的多样性,提高了滤波性能。在多模型中应用均匀重采样粒子滤波,提高被动多传感器系统的机动目标跟踪精度。将该方法与交互式多模型粒子滤波算法(IMM-PF)进行仿真对比,结果表明该方法具有更好的跟踪性能。     

一种基于BP神经网络的机动目标跟踪算法

交互式多模型（IMM）算法是一种可以有效跟踪机动目标的滤波算法,针对其跟踪精度和计算量在很大程度上受制于模型选择和转移概率确定的问题,提出了一种利用BP神经网络修正子模型滤波结果的改进IMM算法。仿真实验表明,该方法可以使IMM算法的收敛速度加快,收敛精度提高,改善了跟踪性能,具有一定理论指导意义。     

基于加权预测残差的模型群切换算法研究

以舰艇反导武器系统中的机动目标跟踪与预测方法研究为背景,在分析变结构多模型算法的基本框架及模型群切换算法仿真计算流程的基础上,依据滤波过程中预测残差对跟踪精度的影响,提出一种基于加权残差的模型群切换方法.针对现代反舰导弹末端"蛇行机动"的运动特点,设计了不同的模型集,在想定的初始条件下进行Monte Carlo仿真实验,结果表明:提出的算法运行稳定,具有较高的费效比.     

基于S修正卡尔曼滤波的自适应网格模糊交互多模型算法研究

针对机动目标跟踪问题中,固定结构多模型(FSMM)算法费效比不高以及交互式多模型(IMM)算法马尔可夫转移概率难以准确确定的问题,研究一种基于S修正卡尔曼滤波的自适应网格模糊交互式多模型(AGFIMM-SKF)算法。该算法通过自适应网格调整实现了模型集自适应,通过模糊逻辑推理得到模型集中各个模型的匹配度,并且对标准卡尔曼滤波器进行S修正。仿真结果表明,AG-FIMM-SKF算法与标准的IMM算法相比,可以有效提高多模型算法的精度和费效比,且适合工程应用。     

多目标干扰环境中威胁目标自动跟踪方法

针对多目标干扰环境中威胁目标发现与跟踪困难的问题,研究一种基于随机有限集(RFS)的高斯混合概率密度假设(GM-PHD)滤波的算法,建立目标的随机有限集形式的运动和观测模型,利用卡尔曼滤波的预测和更新过程,对被动声呐输出的多目标方位和窄带线谱同时进行跟踪,利用所提取窄带线谱能量作为不同方位目标的输出检测量,可实现对包含线谱的窄带威胁目标的自动跟踪。试验数据的处理结果表明,所提方法可以实现在多目标的复杂情况下对感兴趣的威胁目标的自动跟踪。     

基于PF-DC的多传感器目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波(PF)的多传感器目标跟踪算法存在计算量过大的问题,研究了一种基于PF和数据压缩(PF-DC)的多传感器目标跟踪算法.仿真结果表明,与传统的串行多传感器PF算法相比较,该算法可以极大的降低算法的计算量,从而有效地提高算法的实时性.     

一种双基阵纯方位机动目标被动跟踪方法

利用2部被动声呐基阵获取的目标方位信息对水中机动目标的跟踪实质是一个非线性状态估计问题,由于观测方程的非线性性,滤波环节不可避免地要用到非线性滤波算法.以往解决此问题的方法是在基于交互多模型(IMM)算法并在其滤波环节应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法.然而,EKF算法在计算滤波误差协方差阵时没有融入当前观测信息.为此提出在原方法的基础上用其改进算法即修正协方差扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法取代EKF算法,以改善跟踪性能,从而得到一种新的方法.经仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

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.     

一种基于位置误差检测门限的机动目标跟踪算法

文章针对交互多模型算法（IMM）运算量大、模型集设定偏离真实目标机动轨迹等情况,通过将变结构交互多模型算法（VSMM）的机动检测准则进行改进,提出了一种基于位置误差检测门限的VSMM算法。通过将两种算法的跟踪效果进行仿真对比,结果说明文章所提算法能够较为有效地改善对机动目标的跟踪情况,具有一定的理论价值。     

An algorithm of the adaptive grid and fuzzy interacting multiple model

This paper studies the algorithm of the adaptive grid and fuzzy interacting multiple model （AGFIMM） for maneuvering target tracking, while focusing on the problems of the fixed structure multiple model （FSMM） algorithm＇s cost-efficiency ratio being not high and the Markov transition probability of the interacting multiple model （IMM） algorithm being difficult to determine exactly. This algorithm realizes the adaptive model set by adaptive grid adjustment, and obtains each model matching degree in the model set by fuzzy logic inference. The simulation results show that the AGFIMM algorithm can effectively improve the accuracy and cost-efficiency ratio of the multiple model algorithm, and as a result is suitable for enineering apolications.     

一种自适应网格模糊交互多模型算法（英文）

This paper studies the algorithm of the adaptive grid and fuzzy interacting multiple model(AGFIMM) for maneuvering target tracking, while focusing on the problems of the fixed structure multiple model(FSMM) algorithm's cost-efficiency ratio being not high and the Markov transition probability of the interacting multiple model(IMM) algorithm being difficult to determine exactly. This algorithm realizes the adaptive model set by adaptive grid adjustment, and obtains each model matching degree in the model set by fuzzy logic inference. The simulation results show that the AGFIMM algorithm can effectively improve the accuracy and cost-efficiency ratio of the multiple model algorithm, and as a result is suitable for engineering applications.     

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.     

基于大地坐标的多舰协同超视距目标指示研究

针对超视距目标指示问题,建立了基于大地坐标的目标运动方程和观测方程,并将UKF滤波方法运用于目标的跟踪.由多艘舰艇组成一个协同的目标指示系统,并将一种新的分布式融合算法运用于该系统,提高了目标的跟踪精度.仿真结果验证了该算法的有效性.     

自适应交互式多模型算法改进探讨

交互式多模型算法是一种较为有效的机动目标跟踪算法.介绍交互式多模型算法的设计思想和算法结构,归纳几种自适应交互式多模型算法的特点及相互关系.通过分析自适应交互式多模型算法的不足,探讨自适应交互式多模型算法的改进问题.     

机动目标跟踪典型算法评述

机动目标跟踪算法可以划分为两种：极大似然法和贝叶斯估计法，前者通过对目标量测序列的分析，采用与当前目标运动模式匹配度最高（极大似然性）的模型（包括系统模型和观测模型）对目标状态进行跟踪和估计；后者则首先假定一组模型，再根据量测序列进一步估计出其中每个模型的匹配概率，最后采用贝叶斯公式对全部或部分模型估计进行综合。在此框架下，论文对其中的一些典型算法进行总结和分析。     

基于固定延迟平滑算法的机动目标跟踪方法

为进一步提高机动目标的跟踪精度和估值算法的数值稳定性,文章基于平方根UKF（square root UKF：SR-UKF）和固定延迟平滑算法（fixed-lag smoothing）提出一种新的固定延迟平方根UKS算法（fixed-lag square root unscentedkal man smoothing：FL-SR-UKS）。数值仿真说明该算法可以有效处理机动目标跟踪问题,且状态估值精度优于SR-UKF。     

基于一种改进粒子滤波算法的目标跟踪研究

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。     

基于参数辨识模型的弹道拟合方法仿真研究

为了从有限的观测信息中较准确地获取导弹运动状态信息,针对反舰导弹末段蛇行机动和跃升俯冲攻击等突防方式,利用参数辨识模型动态适应机动目标运动模态变化的特性,实现反舰导弹机动弹道的拟合。通过仿真计算可知,参数辨识模型对蛇行机动和跃升俯冲攻击等运动模式具有较高的拟合精度,算法收敛较快,可为高精度跟踪反舰导弹提供参考。