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。     

非高斯条件下基于无味粒子滤波器的目标跟踪

研究了无味粒子滤波器的基本思想和具体算法实现步骤,在给出的闪烁噪声统计模型基础上,将PF、UKF和UPF算法应用在雷达目标跟踪中,解决了闪烁噪声情况下的雷达目标跟踪问题,仿真结果表明,UPF的状态估计性能优越。     

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.     

基于粒子滤波的多传感器交互式多模型多机动目标跟踪

针对单传感器交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(Interacting Multiple Model Joint Probabilistic Data Association Filtering,IMMJPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,且对于非高斯问题不适用的情况,文中提出一种基于粒子滤波的多传感器交互式多模型多...     

基于重要性重采样粒子滤波器的机动目标跟踪方法

采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法,通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒子数目,在一定程度上克服了退化现象。仿真结果表明,采用PF跟踪机动目标,其跟踪精度要高于IMM,说明PF具有较强的处理非线性系统的能力;对标准PF采用重要性重采样策略后,PF的跟踪精度和平稳性都得到了进一步改善。     

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。     

基于无味粒子滤波和交互多模型算法的多机动目标跟踪

闪烁噪声是一种非高斯噪声．为了提高闪烁噪声下多机动目标跟踪的精度,在交互多模型IMM（Interacting Multiple Models）算法的基础上将非线性非高斯系统滤波算法——粒子滤波与IMM算法相结合,采用无味粒子滤波UPF（Unscented Particle Filter）代替IMM算法中各模型的卡尔曼滤波,提出了一种UPF—IMM算法,并应用该算法代替传统IMM_JPDA数据关联方法中的IMM部分,解决了闪烁噪声环境下的多目标跟踪问题,实验结果表明该算法可以明显地提高跟踪精度．     

基于MATLAB遗传工具箱的多目标函数优化

本文对遗传算法的基本特点、步骤和流程和基于MATLAB的遗传算法优化工具箱进行了介绍,结合多目标函数问题的优化实例,说明了遗传算法是一种具有良好的全局寻优性能的优化方法.     

面向目标跟踪的传感器调度方法

针对传感器网络对目标的跟踪问题,提出一种传感器优化调度方法。该方法以传感器使用成本和允许激活的最大传感器数量为约束条件,把最小化目标位置误差作为优化目标,运用二进制凸规划技术对优化调度问题进行建模,采取逼近算法迭代求解规划模型。蒙特卡罗实验表明,对于节点数目小于70的传感器网络,优化调度方案可以获得高精度的目标跟踪结果。     

基于概率假设密度滤波的水下多目标被动跟踪

针对水下多目标跟踪过程中存在多种干扰因素,如噪声污染、杂波环境、量测数据处理等,本文将概率假设密度滤波应用到水下目标跟踪领域。首先,在单目标匀速运动场景下,提出一种二维搜索法,探究目标估计的均方根误差随2个被动声呐距离和目标初始链距取值变化的规律,为后续目标跟踪中参数选取提供参考。接着,对于多目标编队航行和航迹交叉的运动场景,分别探究目标间距和量测噪声对目标跟踪性能的影响。仿真结果表明,二维搜索法能够有效指导算法参数选取,并且所提算法具有目标数和目标状态估计精度良好的优点。     

基于权值优选粒子滤波的雷达目标跟踪

本文详细分析了粒子滤波的特点,给出了基于权值优选的粒子滤波算法,对雷达目标进行了跟踪。仿真结果表明,基于权值优选的粒子滤波算法在N值较小的情况下较标准粒子滤波算法具有更明显的优势。     

基于代价函数的红外多目标跟踪方法

针对复杂背景环境下的红外多目标跟踪问题,文章在已获得各多目标初始信息和观测信息的基础上,采用极坐标数据进行数据关联和滤波,提出了一种基于代价函数的红外多目标跟踪算法,通过确定红外多目标跟踪起始和终结以及后续帧处理技术,实现了不超过48批红外多目标的实时跟踪。仿真实验结果表明,该算法在运动的红外多目标检测效果、跟踪稳定性和实时性方面都有良好的性能。     

基于加速度估计的复合导引头机动目标跟踪算法

信息融合算法是毫米波/红外复合导引头的关键技术之一,其中机动目标跟踪能力直接系统的跟踪性能。α-β作为一种常增益滤波器对CV或CA运动目标有良好的跟踪性能,但当目标机动时性能却大大下降。针对机动情况,提出一种目标加速度估计方法,并利用此加速度估计值来修正目标状态估计值,使其具有良好的机动跟踪性能。最后应用Matlab软件进行仿真分析,分析结果表明改进后的滤波器无论是对目标机动还是非机动跟踪性能良好,计算量少。     

雷达跟踪目标的残差检测自适应多模型算法

提出了一种基于残差的自适应多模型算法，通过残差的大小来分配多模型中单个模型在整体估计中的权重。本算法无须机动检测，从理论上避免了延迟。通过Monte Carlo仿真表明本算法的有效性。     

基于混沌神经网络的多目标跟踪技术研究

本文应用混沌神经网络求解多目标跟踪中的数据关联问题,给出了混沌神经网络的模型,构造了数据关联的能量函数表达式,在数据关联过程中,采用退火算法。仿真结果表明,应用混沌神经网络求解数据关联比Hop fie ld网络具有更块的收敛速度和更小的关联误差。     

一种引入目标运动速度的多站无源时差定位方法

在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标。针对这一问题提出一种新方法,由于利用多普勒测速原理可以获得目标运动速度,因此将目标运动速度引入量测方程中,通过附加独立信息观测通道以期提高目标跟踪的收敛精度和收敛速度。仿真结果证实会使滤波算法收敛速度加快,收敛精度提高,改善跟踪性能。     

基于UML的机动目标跟踪体系结构框架

针对机动目标跟踪系统开发中存在的体系结构复杂、算法通用性弱的问题,分析了利用面向对象的方法建立其体系结构框架的意义,介绍了基于UML的体系结构框架的设计方法,设计了机动目标跟踪系统的体系结构框架。由用例视图描述需求,逻辑视图描述逻辑结构。通过分层和包的分解,将系统从逻辑上划分成松散耦合的多个组成部分。采用时序图和状态图从动态的角度对框架进行了描述。基于该框架实现的应用系统具有良好的扩充性和重用性,有效地降低了应用系统的研发成本。并且为今后此类框架的研制开发提供思路,具有一定借鉴和指导意义。