共查询到17条相似文献,搜索用时 375 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
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.
4.
5.
6.
7.
应用遗传模拟退火算法将机动多目标的数据关联问题表达为一类约束的组合优化问题研究时,可极大地提高密集多回波环境下系统跟踪多机动目标的精度和可靠性.仿真结果表明,遗传模拟退火算法明显地优于独立地使用遗传算法和模拟退火算法. 相似文献
8.
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
9.
基于遗传模拟退火算法的机动多目标数据关联问题研究 总被引:4,自引:0,他引:4
应用遗传模拟退火算法将机动多目标的数据关联问题表达为一类约束的组合优化问题研究时,可极大地提高密集多回波环境下系统跟踪多机动目标的精度和可靠性。仿真结果表明,遗传模拟退火算法明显地优于独立地使用遗传算法和模拟退火算法。 相似文献
10.
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
11.
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。 相似文献
12.
13.
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. 相似文献
14.
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。 相似文献
15.
16.
17.
论文针对雷达间隙辅助红外的机动目标跟踪问题,提出了一种新的跟踪算法。该算法由跟踪误差与精度指标的大小来选择雷达的开机时间,从而构成了一个闭环的跟踪系统,解决了在给定的跟踪精度指标下雷达的开机时间选择问题。其思想为:在内层通过引进高、低门限,根据跟踪精度与门限的大小,自适应地选择交互式扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)或交互式粒子滤波(IMM-PF);在外层将基于雷达量测的滤波结果和红外量测的滤波结果进行交互;从而实现了两层交互式自适应滤波。仿真结果表明该算法在计算复杂度和跟踪精度上达到了较好的平衡,实现了雷达间隙开机下对目标稳定的跟踪。 相似文献