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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。 相似文献
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一种双基阵纯方位机动目标被动跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 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
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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. 相似文献
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针对机动目标跟踪中如何提高跟踪精度问题,选取合适的跟踪滤波算法,利用两种经典跟踪滤波算法:交互式多模型算法(IMM)和最小二乘法(LS),实现对目标的跟踪。并利用仿真进行了比较,结果证明IMM 具有更加高效的跟踪效果,符合设计需要。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高单脉冲末制导雷达的抗质心干扰能力,结合信号到达方向(DOA)的极大似然估计法和卡尔曼滤波,提出了一种新的算法。首先,在假设目标和干扰数量、参数已知的情况下,建立雷达多次接收信号匹配滤波后跟踪回波附近的多个相邻采样点的似然函数。其次,计算得到目标和干扰信号DOA、延迟和功率的极大似然估计,并应用最小描述长度(MDL)准则判断目标和干扰数量。最后,设计了合适的卡尔曼滤波器用于正确跟踪目标。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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采用小波神经网络实现船舶导航雷达跟踪的航迹相关外推,本算法采和神经网络的并行处理方式,结合小波分解理论中局部Lipschitz指数信息,实现雷达的高精度在线相关跟踪滤波,仿真结果表明,该算法的计算量不随目标运动模型复杂性增加而增加,并且具朋在线处理精度高、实时检测误跟踪准确等特点。 相似文献
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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
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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
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航迹关联是多源信息融合中的关键问题.通过选择目标数据相似度计算模型和参数,计算不同信源航迹与航迹间的关联相似度,并以之构成目标关联矩阵.引入伪行列式的概念,对目标关联矩阵进行变换,形成目标联合分配矩阵.在分配限定条件下,通过最大化目标联合分配似然度,可得到航迹与航迹间的关联匹配对,实现航迹关联.仿真实验表明,在信源具有较大的系统误差情况下,该算法能够保持较高的关联正确率,表现出了良好的抗差特性. 相似文献