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通过对目标的不确定机动分析和对不确定机动的模式分类(非机动、临界机动、弱机动、强机动),建立了一种新的目标状态自适应估计器——交互作用的双自适应模型估计器。它通过具有机动识别特性的二阶自适应模型和具有机动水平特性的三阶自适应模型,以及它们之间交互作用自适应组合方式的结合,达到了跟踪估计目标各种运动的“全面”自适应能力。应用新估计器对目标的5种基本运动进行了Monto-carlo仿真。仿真表明,它具有所期望的良好性能。 相似文献
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高超声速滑翔目标(HGT)机动模式复杂多样、轨迹形态灵活多变,增加了跟踪模型建模的不确定性,导致目标跟踪的精度低。为了提高跟踪精度,提出了一种基于强跟踪滤波的高超声速滑翔目标跟踪方法。首先,在地基雷达坐标系下建立目标运动模型和量测模型,利用维纳随机过程来表征运动模型中未知项的变化特性。其次,采用强跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对目标运动状态进行估计,提高模型不确定性存在时滤波器的状态跟踪能力。最后,利用目标常用的基于标准轨迹的制导方法生成了一条可行飞行轨迹。仿真结果表明,该方法的跟踪精度高,强跟踪滤波能够有效降低模型不确定性存在时的状态估计误差。 相似文献
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目标跟踪是机载广播式自动相关监视(ADS-B)应用的基础功能,对提升航空器周边的弱机动民航飞机目标跟踪性能具有重要意义。提出一种基于交互式多模型卡尔曼滤波(IMMKF)算法的ADS-B 监视应用目标跟踪方法。首先,针对弱机动背景下的民航飞机的飞行特点,建立包含匀速模型和标准协同转弯模型的运动模型集,并对模型进行线性化近似;然后,将模型预测和ADS-B 状态矢量量测数据作为IMMKF 算法中多个并行卡尔曼滤波器的输入,进行并行滤波;最后,计算得到目标状态矢量的估计和模型近似概率,并作为下一次迭代的输入。结果表明:相比于基于匀速模型的卡尔曼滤波目标跟踪方法,IMMKF 方法的位置跟踪误差降低了59%,速度跟踪误差降低了77%,显著提升了状态估计性能,具备较高的跟踪精度、稳健性与计算效率,在ADS-B 监视应用中具有实际应用价值与借鉴意义。 相似文献
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一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对Kalman滤波跟踪机动目标发散和目前多数自适应Kalman滤波算法对运动模型适应性不强的问题,提出了一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法,通过实时自适应的改变滤波模型提高对机动目标跟踪精度。对这种方法与Kalman滤波算法进行了计算机仿真比较,结果表明,该方法计算量小,可实时精确地自适应匹配目标的运动模型,可实现对机动目标稳定可靠的跟踪。 相似文献
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在机动多目标跟踪问题中,目标数未知或随时间而变化,概率假设密度(PHD)滤波可以在每一时间步估计多目标状态和目标数,但单模型方法不能给出精确的估计。提出了一种交互多模型PHD滤波方法,建立多模型描述多目标运动方式,利用PHD滤波结合多模型跟踪目标运动轨迹。同时,给出了多传感器交互多模型PHD滤波方法,以提高目标跟踪精度。 相似文献