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1.
基于模糊逻辑的交互式多模型滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对交互式多模型(IMM)滤波算法在对反舰导弹的"蛇形"机动方式进行跟踪时收敛速度慢、滤波精度低的问题。在三维空间内,假定目标以匀速直线和"蛇形"机动2种方式进行运动,以相对距离和视线角为观测信息,对IMM滤波算法的模型概率更新模块进行改进,提出了基于模糊逻辑的交互式多模型(FLIMM)滤波算法。通过仿真对比分析,改进后的算法能够有效地提高收敛速度,进而获得更高的跟踪精度。 相似文献
2.
王丽娇 《空间控制技术与应用》2011,37(3):14-20
提出一种基于特征模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波(CSUKF)算法对状态和参数进行联合估计,利用特征模型参数构造时变的二阶状态转移阵,使滤波和辨识模型简化;结合强跟踪滤波(STF)的强跟踪能力和无迹卡尔曼滤波的(UKF)的非线性高逼近性对含测量噪声的高超声速飞行器系统进行参数辨识和滤波,并将其与非线性黄金分割自适应控制律相结合,对高超声速飞行器进行姿态控制.最后,将提出的CSUKF与基于特征模型的无迹卡尔曼滤波(CUKF)和基于特征模型的普通扩展卡尔曼滤波算法(CEKF)进行比较,仿真结果说明CSUKF与非线性黄金分割自适应控制律相结合可以有效改善控制的平稳性,且具有更好的滤波精度和系统输出,从而能更好地处理含测量噪声情况下的高超声速飞行器的辨识与控制问题. 相似文献
3.
针对再入目标跟踪问题,基于加速度动力学模型和随机模型近似思想,提出了分段匀Jerk自适应模型及跟踪算法.该算法引入Jerk动力学模型和Jerk分段均匀假设,给出了机动加速度的递推模型;根据随机模型近似思想提出了新的过程噪声定义方法并给出了分段匀Jerk模型和过程噪声的自适应方法;结合状态扩展方法和分离差分滤波算法实现了再入目标的实时自适应跟踪.仿真实验表明,相比基于分段匀加速模型的跟踪算法,该算法在保证了再入目标稳态跟踪精度的同时,对目标突变状态具有较强的跟踪能力. 相似文献
4.
为解决中心群跟踪(CGT)算法中由于群机动造成的量测丢失、估计误差增大的问题,提出了一种基于自适应关联波门的机动群目标跟踪算法。首先,将CGT算法与交互式多模型(IMM)算法结合,并利用最新量测信息对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时修正。其次,设计了一种用于整体机动和分离机动的自适应关联波门,根据机动时刻模型的新息协方差对其进行自适应调整,确保量测点迹进入波门。仿真结果表明,所提算法一方面减小了传统固定转移概率矩阵带来的估计误差,将优势模型的平均概率由0.58增加到了0.7;另一方面,设计的自适应关联波门有效解决了目标机动带来的有效量测减少的问题,相比于传统波门,目标失跟率减少了30%,具备工程实用性。 相似文献
5.
针对目标跟踪算法中滤波器选择和模型设计问题,提出了一种具有自适应性的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)目标跟踪算法。首先,介绍了IMMUKF的算法步骤;其次,提出运用改进的灰狼优化(IGWO)算法优化其中的滤波参数,通过构造调节因子建立了时变的Markov状态转移概率,形成了AIGWO-IMMUKF算法,并给出其算法流程;最后,将所提AIGWO-IMMUKF算法与传统算法在相同条件下进行仿真,得出位置、速度均方根误差曲线,以及时效性对比。结果表明,所提AIGWO-IMMUKF算法克服了传统IMMUKF算法的不足,提升了算法性能,精度和时效性都更优。 相似文献
6.
利用气动参数对未知气动力建模是提高高超声速滑翔目标跟踪精度的有效途径。对目标气动加速度及其导数项进行分析,在非耦合气动参数模型的基础上,考虑气动加速度在转弯和俯仰方向存在的先验信息,推导滚转和螺旋2种耦合气动参数模型。利用一种分离估计模型对目标状态与气动参数进行估计,分别给出状态滤波器和气动参数滤波器的表达式。同时,考虑不同飞行模式下参数的机动频率,构建基于耦合气动参数的交互多模型跟踪算法。仿真表明,本文所提算法精度显著高于针对该类目标的其他跟踪算法。同时,滚转模型的性能优于螺旋模型,且计算复杂度更小。 相似文献
7.
确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。 相似文献
8.
针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、“当前”统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度. 相似文献
目前用于多级弹道目标主动段跟踪的“当前”统计模型无迹卡尔曼滤波算法在级间分离等强机动段会出现滤波误差大幅突跳的问题.通过理论分析和仿真指出滤波器参数不能随目标机动强弱自适应调整是根本原因.提出了一种基于滤波残差均值延迟相关的机动检测统计量,给出了其概率分布.仿真结果表明它比传统检测方法有效提高了检测性能.在此基础上给出了一种实时调整“当前”统计模型中机动频率的自适应跟踪算法.仿真结果表明,新算法能有效抑制误差突跳,加快滤波收敛速度,将主动段滤波精度提高一倍以上. 相似文献