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大部分战术武器系统要求能精确地跟踪有人驾驶机动运动体,如飞机、舰艇及潜艇等。为此,本文利用一个既简单易行又能真实体现机动目标运动的目标模型导出了最优卡尔曼滤波。利用这种滤波算法,把参数跟踪精度数据构造成目标机动特性、探测器观测噪声及数据的函数,这样,当探测器跟踪机动目标,提供距离、方位和仰角测量的某种组合时,我们能据此作出跟踪性能的一个快速先验估计。 相似文献
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研究了基于水声传感器网络的目标纯方位运动分析原理及方法,建立了基于水声传感器网络的目标运动分析模型。在此基础上,讨论了模型中多维非线性估计问题,提出了一种基于传感器网络新的水下目标运动分析方法。该方法采用改进的粒子滤波EKF-PF(扩展卡尔曼-粒子滤波)算法实现,并与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)算法进行了比较。通过Monte Carlo仿真分析,表明基于水声传感器网络的目标运动分析方法充分利用了网络的优势和当前测量信息。这种方法对水下目标运动状态估计时,不仅降低了计算量而且表现出较高的估计精度。所得结论为水下传感器网络进行目标被动定位提供了参考。 相似文献
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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
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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。 相似文献
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基于最小二乘滤波精度分析的解析表达式,得出了最小二乘滤波器记忆长度的优化方法,提出一种目标运动加速度的在线实时估计方法,据此可实现最小二乘滤波器记忆长度的实时优化,形成一种适用于机动目标的基于最小二乘的自适应滤波方法。最后进行数值仿真,验证理论分析与算法的正确性。 相似文献
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