雷达群组网中几种目标跟踪滤波器的比较

在雷达群组网目标跟踪中,目标量测在雷达各自的坐标系下,而目标跟踪却在公共坐标系下,针对这种混合坐标系下异地雷达目标跟踪问题,通常解决这类跟踪问题的滤波算法有CMKF法和EKF法.文中从测量误差模型出发,给出了适用于群组网目标跟踪算法的推导过程,并且通过仿真实验和分析,比较了几种算法的优缺点并给出了结论.     

基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法

研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合概率数据互联算法,依次处理最佳划分中各传感器源于同一目标的量测,在此基础上通过不敏卡尔曼滤波(UKF)解决非线性系统中的目标跟踪问题。最后给出了该算法与MSJPDA/EKF算法的仿真比较,结果表明该算法具有更高的稳定性和跟踪精度。     

网格聚类在多雷达数据融合算法中的应用

应用网格聚类的方法区分同一雷达接收的不同目标的观测数据,通过类间数据融合,实现同一目标不同雷达接收数据的融合,以便对多目标进行实时跟踪。研究了观测数据网格聚类的基本思想、形式化描述及算法实现,讨论了对机动目标跟踪的Kalman滤波方程及空管系统中易于计算的各参数矩阵理论依据及相应的初值。仿真结果表明,通过网格聚类能很好地区分不同目标,聚类后再进行跟踪融合更加准确。     

粒子滤波算法的FPGA设计与实现

粒子滤波在非线性和非高斯的场合有着广泛的应用,但由于其计算量大、运算速度慢等原因限制了粒子滤波在实时性系统中的应用．本文以FPGA为核心实现粒子滤波算法,采用模块化功能设计,在运用中简化了粒子滤波算法,提高了运算速度,以被动定位系统中目标跟踪为例进行仿真,验证了该方案的有效性．实验结果表明：该方案具有速度快、占用资源少的特点．     

基于双渐消因子调节的自适应卡尔曼滤波器

针对传统卡尔曼(Kalman)滤波器鲁棒性差,无法实时精确跟踪系统突变状态的问题,设计了一款双渐消因子调节的自适应Kalman滤波器。算法分析了突变状态无法精确跟踪的原因,在传统Kalman滤波器的基础上,引入双渐消因子,优化预测协方差,实时激活滤波增益,调节量测新息在状态估计中的贡献度。借鉴新息正交性定理,依据Sage开窗估计原理与加权最小二乘准则,建立了双渐消因子的函数解析式。基于滤波发散判据,分析了储备系数与量测新息协方差之间的关系,构造了函数边界条件。实例研究表明,自适应Kalman滤波器鲁棒性强,能够精确跟踪系统突变状态,状态收敛速度优于抗差Kalman滤波器,稳态精度提升了44.76%。     

无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法。在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪。算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计,提高了目标跟踪的精度。同时通过动态簇头之间的目标状态信息的交换,实现了运动目标的动态连续跟踪。仿真结果表明,算法实现了运动目标协作跟踪,与集中式结构目标跟踪相比,跟踪精度提高了30%。     

纯方位系统定位与跟踪的加权法数学模型

基于多方位一初距最小二乘滤波,对纯方位系统单目标定位与跟踪问题,给出了加权搜索法;并进行了具体算法设计,对不同航路进行了大量仿真实验,验证了理论的正确性.     

广义合作目标跟踪的误差空间估计方法

提出了广义合作目标的概念及误差空间估计方法,提高了光电跟踪系统的跟踪精度与平稳性。该方法采用引导数据与引导误差描述目标的运动,通过将目标的机动分散到引导数据和引导误差,在目标状态空间中根据目标的运动模型进行滤波,在误差空间中根据引导误差模型进行滤波与预测,再进行合成得到目标位置预测数据。实验结果表明在相同的机动水平下,该方法的跟踪性能优于Kalman滤波与强跟踪滤波。     

当前统计概率数据关联算法

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。     

跟踪门对多目标跟踪系统性能的影响

讨论了密集目标环境下跟踪门门限对多目标跟踪系统性能的影响。在略去杂波的情况下,以方差压缩比作为跟踪系统性能的衡量指标,对跟踪门性能进行了理论分析。给出了矩形跟踪门配合K alm an滤波算法和PDA关联算法的仿真数据。提出了一种跟踪门门限的选取方法,将离线仿真得到的门限直接应用于跟踪系统,门限计算复杂减小,适用于对速度要求较高的跟踪系统。