一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法

为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。     

改进的迭代粒子滤波法在GPS数据处理中的应用

研究粒子滤波方法(PF)处理GPS测量数据.采用迭代Kalman滤波方法产生粒子滤波器中的粒子,得到更精确的目标状态估计.同时利用目标运动方程向后外推目标状态,综合利用外推的目标状态以及历史现测数据确定各粒子的权值,降低现测随机误差的影响,从而提高粒子滤波器的性能.采用改进的粒子滤波方法处理GPS测量数据,仿真结果表明...     

一种改进的GM-C-CPHD空间多目标跟踪算法

随着空间目标的数目急剧上升,提高空间多目标跟踪精度成为必然要求,但空间多目标跟踪存在轨道动力学模型不完善的问题。针对该问题,提出一种改进的高斯混合势概率假设密度滤波(GM-C-CPHD)算法。通过在轨道动力学模型中考虑一个不确定性模型参数,即面质比参数(AMR),基于协方差传递面质比参数对位置、速度状态估计的影响,提高空间目标跟踪精度。仿真分析表明:相对于GM-CPHD滤波器,目标数量的跟踪和状态估计性能均有所提高,具有良好的应用前景。     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

基于目标机动新模型的被动寻的导弹制导律

假设某些目标能作正交于其速度矢量的规避机动,提出一种新的随机动态目标模型.利用增益修正广义卡尔曼滤波器来估计目标状态和在线建立目标机动的角速率.推导出可使二次型性能指标极小化的制导律,对于二维的只有角测量的情况,数值仿真表明,所提出的目标模型会使目标状态的估计得到明显的改进.此外,还给出采用这种新制导方法对终端脱靶距离的影响,并与高斯-马尔可夫模型作了比较.     

一种基于随机集的目标跟踪算法研究

针对多传感器多目标跟踪问题,提出了基于随机有限集的概率假设密度（PHD）滤波算法。该算法通过选取与各传感器相关的重要性密度函数,层层更新各传感器的采样粒子,达到多传感器多目标有序PHD跟踪。给出了应用该算法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

关于卫星姿态确定非线性滤波算法的研究

本文探讨了利用方位矢量和陀螺速率观测信息确定卫星姿态的问题。该问题实际上是一个非线性/非高斯状态滤波问题,因此,经典的基于EKF和UKF算法的姿态滤波器有可能失败,尤其是当初始状态的先验估计不可能精确得知的情况下。近来,粒子滤波理论已经开始应用于姿态确定问题,但是,这类算法往往需要大量的“粒子”,这对有限计算能力来说是一个沉重的负担。为此,本文尝试利用双重滤波方法,在每个序贯估计过程中,将有陀螺姿态确定问题暂时分解为1个四元数估计问题和1个陀螺常漂参数估计问题。本文提出了2个双重滤波器,包括1个姿态确定双重粒子滤波器和1个姿态确定的混合型滤波器。这两者都采用一个相同的四元数粒子滤波器,但在粒子重采样和平滑处理方面,不同于近来提出的类似滤波器。至于陀螺常漂估计,双重粒子滤波器发展了一个辅助粒子滤波器,而混合滤波器中则发展了一个参数UKF滤波器。通过与经典的姿态确定滤波器的仿真比较,证实了本文新提的2个算法的有效性和优越性。
     

一种空间邻近目标红外多传感器立体分辨方法

空间邻近目标在红外像平面的成像因相互交叠而形成簇状像斑,对红外传感器的信号处理提出了分辨的要求。为实现对空间邻近目标的立体跟踪定位,提出基于量子粒子群优化的空间邻近目标红外多传感器立体分辨方法。在对目标像平面成像建模基础上,构建基于最小二乘准则的空间邻近目标立体分辨目标函数,针对目标函数的高维非线性特点,以QP-SO解决目标函数优化问题,估计目标空间位置。仿真结果表明:相比于传统的先单传感器像平面分辨后多传感器视线交叉定位方法,此法具有更优的目标位置估计精度、辐射强度估计精度和目标个数估计正确率。     

机动时间常数未知目标的拦截方法研究

由于目标机动时间常数会对拦截导弹的性能产生重要的影响,且一般基于目标机动动态考虑的制导律都假设这一常数是已知的,在实际的拦截情形中并不合理.针对这两点,本文采用成型滤波器表示目标的随机机动策略,对原系统的状态进行扩展,并利用扩展后的系统构建多模型自适应估计器的成员滤波器,以实现对于目标机动时间常数的在线估计.仿真结果表...     

基于顺序约束的命中概率多批次试验统计评定方法

针对多批次试验中由技术状态改进所带来的异总体统计问题,研究了顺序约束条件下的命中概率指标统计评定方法。首先在X\|Y向不相关情况下,将命中概率指标归结为X向和Y向的准确度和密集度参数的估计。然后根据多批次试验规律,建立各个参数之间的顺序约束关系,基于Bayes方法获得验后分布密度核函数,并采用MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法获得各参数的验后抽样分布,进而获得命中概率指标的抽样分布,以此计算命中概率的期望和置信限。此外,针对运动目标或末端机动的情况,分析了X\|Y向相关情况下的命中概率指标计算方法。通过正交变换实现去相关处理,并在命中概率计算中引入旋转角度参数,从而解决运动目标情况下的多批次命中概率计算。最后,通过实例进行了验证,所得命中概率值优于传统方法所获得的统计结果,表明该方法对多批次试验具有良好的适应性和工程推广价值。
     

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）。     

反馈式多目标多传感器系统误差融合估计技术

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。
     

多普勒盲区条件下的改进粒子滤波跟踪算法

机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹中断和重起批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于多假设运动模型的改进粒子滤波跟踪方法。该方法根据多普勒盲区对目标状态的约束形成多个可能的运动模型,粒子在每个模型下再进行带有状态约束的更新,当新出现的量测值落入任何一个运动模型形成的粒子云内,则航迹关联成功。仿真结果表明,该算法在不同盲区范围条件下,针对不同机动能力的目标均具有较高的航迹关联率,能够实现目标的连续跟踪。     

一种利用信号幅度信息的光学传感器像平面GM-PHD滤波算法

针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。     

基于信噪比优化的中段传感器预指派模型

结合中低轨中段弹道目标连续跟踪这一特殊应用背景,从跟踪相机交接的再捕获确认到稳定跟踪的全程角度出发,提出了一种基于信噪比和跟踪精度联合优化的新的传感器预指派模型。并采用通过对粒子降维处理和位置矢量更新的实值粒子群优化算法,对所提模型的性能进行分析和比较。仿真实验表明,该模型的调度性能较之前的优化目标函数及二进制粒子群优化算法,更贴近导弹中段飞行情况的实际且性能有所改进,因而是一种更高效的调度模型。     

基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法研究

角闪烁背景下，高分辨雷达在近距离跟踪阶段存在不能精确跟踪的问题。针对此问题，分析了基于距离高分辨的单脉冲测角方法，并在此基础上，结合距离向强散射点的幅度特征，提出了一种基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法。算法首先对和通道、方位差通道、俯仰差通道的回波信号分别进行脉压和相参积累；然后在和通道的高分辨一维距离向上实现目标强散射点的检测，依据幅度进行排序并输出各点的距离信息和角度信息；最后利用联合集成概率数据互联算法作为目标跟踪滤波算法进行跟踪。本文通过对ku波段实测数据中入射余角为60°~69°的近距离跟踪部分进行分析，将所提算法与卡尔曼滤波跟踪算法进行了对比，仿真结果表明，本文算法使多目标跟踪的精度得到了提高，具有更好的角闪烁抑制性能。