基于mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

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.     

基于粒子滤波的被动多基站跟踪算法

针对被动多基站跟踪的实际应用，提出了基于粒子滤波的被动多基站跟踪方法。该方法首先利用两个基站的观测数据融合目标位置，并用第三个基站的观测数据对目标位置进行检验，消除了错误融合位置；然后，推导了被动多基站粒子滤波模型，并根据被动多基站跟踪的特点，提出了顺序重抽样方法，有效地解决了被动多基站跟踪中的高度非线性、非高斯的影响；最后，给出了算法的性能仿真比较。仿真结果表明提出的方法性能明显优于其他跟踪方法（如PMHT、IMM-PDA）。     

改进粒子滤波的弱目标跟踪与检测

基于粒子滤波的检测前跟踪技术（TBD\|PF）是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法。针对传统的TBD\|PF算法经重采样后容易导致粒子耗尽,从而跟丢目标的缺点。本文提出采用对权重较低的部分“存活”粒子用“新生”粒子将其替换,且对重采样后的粒子实施马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）移动步骤的粒子更新策略,在增加粒子多样性的同时保证了粒子的有效性。仿真实验分析了粒子数大小,预设门限的选取对检测性能的影响。实验结果表明,所提算法的检测与跟踪性能要优于传统的粒子滤波算法。
     

RLV再入混合制导方法研究

提出可重复使用跨大气层飞行器（RLV）再入混合制导方法，该方法将再入轨道在线生成技术、基于阻力加速度飞行剖面的跟踪制导技术和数值预测制导技术有机结合。其中再入轨道在线生成能够向轨道预测制导算法提供初值，以加快轨道预测制导算法收敛速度；轨道跟踪控制器控制再入吸热，使再入轨道满足再入走廊约束；而数值预测制导算法则对再入轨道进行快速预报，生成合适的制导指令，将RLV导向目标。给出了RLV再入混合制导的具体算法，并对Marshall航天中心先进制导与控制项目所提出的九种再入情况进行了初步仿真，结果表明所提出的RLV再入混合制导方案是可行的。     

改进高斯混合粒子滤波的纯方位目标跟踪算法

针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。利用贪心EM算法实现模型的降阶,一定程度上克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点和可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在纯方位跟踪领域,与传统粒子滤波(PF)和基于EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。     

基于粒子滤波的红外弱小多运动目标检测

针对低信噪比条件下红外图像序列中的多个弱小运动目标检测问题,提出了一种基于粒子滤波的多目标检测前跟踪方法.首先分析了红外图像的状态及观测模型,然后将弱小运动目标的检测转化为贝叶斯滤波框架下的检测前跟踪,并利用多个粒子滤波器予以实现.为了评估该算法的有效性,采用人工合成的红外图像序列对其进行测试,结果说明该算法可同时处理低信噪比条件下的多个弱小运动目标,检测和跟踪性能良好.     

改进的平方根UKF在再入滑翔目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪问题，提出了一种基于新气动力模型的改进的平方根UKF滤波算法(ISR-UKF)。首先对气动力模型进行了变换。其次，在传统平方根UKF基础上，改用球形无迹变换来计算权系数以及sigma点；改进了平方根矩阵的分解方法；同时为解决矩阵求逆易出现奇异值使滤波失效的问题，提出在协方差矩阵更新中引入多重次稳定因子。最后将该算法分别与基于原气动力的ISR-UKF，基于新气动力的平方根UKF以及基于原气动力的平方根UKF进行仿真比较。仿真表明，该算法具有良好的滤波性能，而且能避免奇异值问题的出现，具有很好的可靠性。     

复杂电磁环境下组网雷达对隐身目标的跟踪研究

在复杂电磁环境背景下,研究了组网雷达基于粒子滤波算法对隐身目标的跟踪滤波问题,建立了雷达观测方程和隐身目标的多基地雷达截面积模型,分析了基于U PF的组网雷达目标跟踪滤波算法。利用计算机仿真验证了复杂电磁环境下组网雷达利用粒子滤波技术跟踪隐身目标的有效性,并对几种跟踪算法的效率进行了比较。     

基于迭代容积滤波的无源跟踪算法

对无源目标跟踪问题进行了研究,给出一种只有角度和距离测量的目标跟踪算法。为提高估计的精度和数值稳定性,采用了容积滤波算法,并用基于龙贝格-马尔塔(LM)算法改进迭代容积滤波算法,以提高估计精度,算法实现了对目标的无源跟踪。仿真结果表明:迭代容积滤波算法的跟踪效果更好。     

一种再入类弹道模型的目标跟踪算法研究

针对当前机动目标跟踪算法中跟踪模型与再入目标实际运动差别较大,影响跟踪精度的问题,根据弹道导弹再入段的特点,分析目标运动状态,推导出一种基于再入类弹道目标模型的目标跟踪算法,并与基于CA模型的目标跟踪算法做了性能比较,结果表明,该算法具有可行性,可以提高对目标的跟踪精度。     

一种面向临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪算法

针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题，提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先，根据再入滑翔目标的飞行特性，将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型；然后，对目标的非线性量测信息进行无偏转换，并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦，降低算法的复杂度；最后，利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构，采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵，同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下，实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

基于盒粒子滤波的低成本皮纳卫星高效姿态确定算法

针对低成本皮纳卫星姿态确定系统在质量、体积、计算量以及能耗等方面的限制问题，本文基于区间分析理论提出了卫星姿态区间化描述方法并建立了运动学区间化方程，提出了基于盒粒子滤波(BPF)的皮纳卫星姿态确定算法。该算法首先采用双矢量算法对太阳敏感器和磁强计得到的量测进行姿态解算，并将解算出的姿态四元数作为伪量测值输入传递给BPF，从而降低敏感器噪声对估计精度的影响。仿真实验表明，相比于传统粒子滤波的姿态确定算法，本文所提出的BPF姿态确定算法能够在保证姿态确定精度的同时大幅缩短算法运行时间。     

基于雷达跟踪仿真的滑翔式再入弹道突防性能分析

从防御雷达对再入弹道跟踪效果的角度,对滑翔式再入飞行器的突防性能进行了初步分析。基于Unscented卡尔曼滤波和考虑气动模型的目标跟踪模型,加入雷达测量噪声,计算目标跟踪误差,比较弹道式与滑翔式再入弹道的跟踪效果。仿真结果表明：(1) 滑翔式再入弹道有横向机动且飞行高度较低,雷达的发现时间较晚,可观测时间比较短;(2) 由于雷达的跟踪动力学模型中很难对气动力准确建模,滑翔式弹道借助气动力产生机动,雷达对其跟踪的误差要大于弹道式再入弹道; (3) 在相近的雷达观测条件下,弹道机动性越强,雷达跟踪精度越差;(4) 尽量使防御方所假设的目标动力学模型失配是增加突防能力的有效措施。     

一种多级助推段弹道导弹跟踪算法

针对多级助推段弹道导弹存在多个加速度突变点、机动性强导致跟踪难度大的问题,提出一种基于量测转换的强跟踪输入估计（STMIE）弹道导弹跟踪算法。在对多级助推段弹道导弹动力学特性分析的基础上,推导出雷达站东北上（ENU）坐标系下弹道导弹的运动方程,并通过将修正的无偏量测转换（MUCM）与STMIE算法融合,使得在导弹跟踪中应用STMIE算法成为可能。以典型的多级助推段弹道导弹为跟踪目标进行仿真校验,结果表明,本文算法对多级助推段弹道导弹目标跟踪性能优越,且算法复杂度较低,效费比高。     

Adaptive Square-Root Cubature–Quadrature Kalman Particle Filter for satellite attitude determination using vector observations

A novel algorithm is presented in this study for estimation of spacecraft?s attitudes and angular rates from vector observations. In this regard, a new cubature–quadrature particle filter (CQPF) is initially developed that uses the Square-Root Cubature–Quadrature Kalman Filter (SR-CQKF) to generate the importance proposal distribution. The developed CQPF scheme avoids the basic limitation of particle filter (PF) with regards to counting the new measurements. Subsequently, CQPF is enhanced to adjust the sample size at every time step utilizing the idea of confidence intervals, thus improving the efficiency and accuracy of the newly proposed adaptive CQPF (ACQPF). In addition, application of the q-method for filter initialization has intensified the computation burden as well. The current study also applies ACQPF to the problem of attitude estimation of a low Earth orbit (LEO) satellite. For this purpose, the undertaken satellite is equipped with a three-axis magnetometer (TAM) as well as a sun sensor pack that provide noisy geomagnetic field data and Sun direction measurements, respectively. The results and performance of the proposed filter are investigated and compared with those of the extended Kalman filter (EKF) and the standard particle filter (PF) utilizing a Monte Carlo simulation. The comparison demonstrates the viability and the accuracy of the proposed nonlinear estimator.     

基于"天基红外系统"对弹道导弹主动段估计滤波算法研究

美国的"天基红外系统"(SBIRS)包括高轨和低轨两类预警星座,前者主要用于弹道导弹主动段探测,后者主要用于被动段的跟踪测量.文章利用其高轨静止星座,对只有角测量条件下的主动段弹道估计滤波算法进行了分析比较.首先给出主动段状态方程和测量方程,然后分别结合扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波这三类典型非线性滤波估计算...     

基于SMC-CPHD的多目标跟踪算法研究

针对CPHD滤波算法在多目标跟踪中计算难处理和对于局部目标估计存在漏检的问题,提出了基于序贯蒙特卡罗方法的基数概率假设密度（SMC-CPHD）滤波算法。这种方法是将SMC和CPHD两种滤波算法的优点相结合,用一些离散的粒子去接近PHD函数,不仅解决了在滤波修正步没有闭式解的问题,而且避免了当某个目标发生漏检时,PHD权值的转移问题,在递推PHD函数的同时也递推基数分布。将此方法应用到有杂波存在复杂的多目标跟踪环境中,通过仿真实验,对CPHD滤波和SMC-CPHD滤波得出的结果进行比较,验证了本文所提出方法对多目标跟踪的可行性和精确性。     

可重复使用运载器的再入制导(英文)

提出了一种针对可重复使用运载器的再入制导算法。算法可分为轨迹规划算法和轨迹跟踪算法。较之经典的规划阻力的航天飞机制导方法,此算法最显著的特点在于轨迹规划与轨迹跟踪都直接在高度-速度空间里进行。在规划算法中,所有的轨道不等约束都可用高度-速度空间里的上下边界来表示,之后基于此边界采用线性化插值的方法来产生标称轨迹族,最后根据末端约束(末端能量管理)和航程约束来选择所需的标称轨迹。跟踪算法则采用反馈线性化来跟踪此标称轨迹进而满足所有的约束条件。此算法另一有别于传统方法的特点在于算法可使用一个航迹角控制器来增加航程,以满足大航程需要。适当地结合规划-跟踪算法和航迹角控制器可给再入制导带来极大的灵活性和适应性。另外,算法对各种建模误差与噪声的鲁棒性经验证也是符合要求的。