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针对存在传感器偏差的多传感器组网系统跟踪机动目标的问题,把目标状态与传感器偏差进行解耦估计,提出了一种基于交互多模型的两阶段扩展Kalman滤波(IMM-TSEKF)算法。由于传感器观测方程的非线性,文中采用了两阶段扩展Kalman滤波器(TSEKF),针对机动目标,把IMM算法与TSEKF算法相结合用于目标跟踪与空间配准。此外还对算法的时间复杂度进行了分析,并以螺旋机动战术弹道导弹为目标进行组网空间配准与目标跟踪。仿真结果表明,相比于常规的基于交互多模型的增广Kalman滤波(IMM-ASEKF)算法,该文算法在估计性能相当的情况下,减小了计算的复杂度,提高了计算效率,更易于工程实现。 相似文献
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采用我种精度不同和特性不同的传感器的输出来跟踪杂波噪声环境中的多个运动目标是监视和侦察系统中的一个重要问题。人们提出了许多解决多目标/多传感器跟踪问题的方案,从难度适中(针对特定应用的方案)的到得复杂的、理论上是最佳的方案均有。本文描述了一种基于最大期望(EM)算法的时间递归多目标/多传感器的迭代跟踪方法。更具体地说,我们把多目标/多传感器跟踪问题当作是利用可观测传感器的输出表示不完全数据的不完全 相似文献
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基于Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配 总被引:1,自引:0,他引:1
针对防空指挥控制系统中多传感器管理问题,提出了一种基于目标跟踪精度Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配方法。该方法首先利用目标战术重要性函数求解目标优先级;然后在目标优先级函数和目标—传感器配对效能函数的基础上,构造了多传感器资源协同分配一般模型,并根据目标跟踪过程特点将Cramér-Rao下限引入到协同分配的模型中,使得在进行跟踪资源协同分配时无需考虑目标跟踪滤波算法的选择。对于分配过程中出现的NP(Non-deterministic polynomial)难问题,探讨了利用匈牙利算法寻求满足条件的目标传感器最优组合,给出了模型求解的步骤。仿真结果表明,这种多传感器跟踪资源协同分配方法的可行性与模型求解的快速性。 相似文献
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针对大气层外多弹头多诱饵的进攻场景,采用多拦截器全拦截策略,提出了带故障诊断的协同跟踪算法、时间协同中制导律以及消除脱靶量的末制导律。首先,基于最小二乘算法以及误差传播理论,实现了局部信息融合以及测量方程的线性化,简化了非线性跟踪滤波算法的设计;并依托滤波算法,设计了传感器故障诊断算法,以排除其对跟踪效果的影响。然后,基于对拦截器和目标受力的合理简化,给出了相对运动解析解,设计了有限推力下的多拦截器时间协同中制导律以及末制导律,实现对多个目标的同时击毁。仿真结果显示,本文设计的协同跟踪与制导算法,可以有效估计目标的状态并排除故障传感器的干扰,实施对多个目标的时间协同拦截。 相似文献
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基于聚类的多平台协同数据关联算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。 相似文献
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反馈式多目标多传感器系统误差融合估计技术 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对多目标情况下的多传感器系统误差估计问题进行了研究,提出了反馈式多目标多传感器系统误差融合估计算法。算法首先对EX算法进行了修正,无需计算各目标状态估计及其增益伪逆,直接利用各传感器量测数据来构建伪量测,通过滤波获得局部传感器组合系统误差估计;其次,算法通过构建状态空间转移矩阵实现了全局估计到局部组合估计关系描述,并从多目标多传感器两个层面对系统误差估计进行更新,即对多目标信息进行递归融合以有效利用空间分布的多目标信息,对多传感器组合估计信息进行反馈融合获得全局估计。蒙特卡洛仿真结果说明该算法能够进行多传感器系统误差的快速精确融合估计,相比EX算法在实时性与估计精度方面均具有较大的优越性。
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天波超视距雷达通过电离层反射实现超视距广域监视,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个模式的量测。本文提出了一种基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法,将多路径信息看作是多传感器提供的同步量测信息,利用模糊拍卖算法对确认量测和传播模式进行分配,再利用多传感器数据融合的方法对多模式信息进行同步数据融合。仿真结果表明,在杂波环境中,跟踪一个存在4种可能非线性量测的匀速运动目标时,本文提出的基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法与多径概率数据互联算法相比,在距离维、距离变化率维和方位维的精度具有很大改善,且耗时大大缩短,能更好地提供预警信息。 相似文献
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多传感器目标跟踪的实时剔野方法 总被引:8,自引:0,他引:8
考虑了目标跟踪和航天测控中测量数据的实时剔野问题,测量数据集合中严重偏离大部分数据所呈现趋势的小部分数据点被称为野值点,野值的剔除对提高目标跟踪精度有十分重要的意义,己有的剔野方法从工程应用角度看,存在不适宜成串出现的野值。需要人工干顾、计算量大,不适宜在线快速处理等缺点,多传感器目标跟踪系统可以通过合理利用传感器的互补与冗余信息来能提高系统的目标跟踪性能,本文在多传感器目标跟踪条件下,综合利用多传感器数据形成的对目标状态参数的正确描述和测量数据集合主体的变化趋势,给出了实时、准确、高效地识别测量数据中野值点的方法。仿真结果表明利用多传感器目标跟踪中航迹融合的分布式融合方法,可以快速、有效地解决野值斑点剔除问题。 相似文献
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本文对多假设多目标跟踪算法进行性能评估。文中主要研究了作为性能量度的目标探测/航迹起始能力。通过蒙特卡罗模拟就从目标回波建立航迹的概率和虚假航迹密度两个问题评估了多假设跟踪算法。选用了一台雷达作为传感器,并在蒙特卡罗模拟中使用了一个普通的多假设多目标跟踪算法。模拟结果预示了从一个目标回波建立一条航迹的概率以及一单位时间每个扫描空域内的虚假航迹密度。如同研究检测门限和航迹质量门限的影响那样,文中研究 相似文献
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天波超视距雷达(OTHR)是通过电离层反射实现超视距广域监视的,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个量测模型。本文借鉴多传感器数据融合的思想,提出了一种新的超视距雷达跟踪算法,将多路径信息看作是多传感器提供的量测信息,利用模糊最小方差估计的方法对多路径信息进行同步融合。仿真结果表明,当在杂波环境中,跟踪一个存在四种可能非线性量测的非机动目标时,本文提出的基于模糊最小方差估计的多模式融合跟踪算法(FLCE-MFT)与多径概率数据互联算法(MPDA)相比,在距离维的精度具有很大改善,且耗时大大缩短,具有更好的跟踪性能。 相似文献
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基于mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift 算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点.实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性. 相似文献
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针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。 相似文献
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针对多传感器目标跟踪的应用背景,研究了综合考虑系统性能与资源消耗的传感器管理问题.建立了基于代价函数的传感器分配优化模型,其中代价函数包括跟踪系统偏差代价和资源消耗代价两部分.采用协方差控制技术量化系统跟踪性能,将目标跟踪的实际协方差与其期望值之间的偏差作为系统性能偏差代价.传感器管理优化模型通过最小化当前时刻系统的总代价来分配传感器以维持目标跟踪.仿真结果表明,与传统的协方差控制传感器管理算法相比,该方法不仅能够获得理想的跟踪性能,而且能够更加有效地分配有限的传感器资源. 相似文献
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基于样条模型的多传感器目标跟踪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究武器试验中多传感器目标跟踪的数据融合问题。通过用样条函数表示目标轨迹参数,建立了问题的节省参数模型,并构造了快速的样条递推算法和参数估计算法。采用样条函数这种稀疏表示方法后,新方法能有效地减少待估参数的个数,提高参数估计精度,在减少计算量的同时降低处理系统的存储负担。仿真结果说明新算法能在很短的时间内完成数据融合,且得到的融合结果精度很高。 相似文献