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1.
基于Jerk输入估计的MCS模型及非线性跟踪算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对强机动目标跟踪问题,基于当前统计(CS,Current Statistical)模型、改进输入估计 (MIE,Modified Input Estimation)和无迹强跟踪滤波器,提出了一种新的自适应目标跟踪算法.该算法引入Jerk输入估计改进了当前统计模型的状态方程和机动加速度方差调整方法,利用改进的无迹强跟踪滤波器实现了状态协方差、状态噪声协方差和机动频率的联合自适应.在没有加速度先验知识的情况下,能够实时准确跟踪目标连续强机动、匀加速机动和匀速运动状态.仿真实验表明:相比CS模型无迹滤波算法、CS模型无迹强跟踪算法和交互多模型算法,该算法在对目标强机动的适应性、跟踪精度和对突变状态跟踪的收敛性方面都有更好的性能. 相似文献
2.
针对连续推力的合作航天器,采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度。通过状态滤波器和参数滤波器的配合,提升滤波精度,完成运动状态和参数的估计,从而实现合作目标的运动轨迹跟踪。与合作航天器相比,非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动,无法获得加速度,且信息获取和运动状态的估计难度大。针对非合作航天器,基于简化的相对运动方程,结合天基平台获得目标的观测信息,采用两个扩展卡尔曼滤波(EKF)及基于半正焦弦的机动检测策略实现多未知脉冲机动的运动状态的估计。仿真结果表明:相比于无迹卡尔曼滤波(UKF),DUKF在对合作航天器的状态和加速度估计方面具有更快的收敛速度和更高的滤波精度;对于存在未知机动的非合作航天器,通过对比验证机动检测策略与滤波器切换策略相结合的方法的有效性,该方法能够检测到多次机动并且减少误判。 相似文献
3.
本文提出了一种新的机动目标自适应跟踪卡尔曼滤波器。其基本思想是:通过统计方法录取加速度数据,实时建立其AR模型,通过前、后项预测作机动指令估计。由于选择了新的机动加速度量,从而得出线性的状态方程,由机动指令的实时估计得到机动目标自适应跟踪卡尔曼滤波器。 在PC—8000开发系统上的数字仿真结果表明其在各种机动情况下都具有较高的距离、速度和加速度估计精度。 相似文献
4.
针对多个机动群目标跟踪问题,提出了一种多模型伽马高斯逆威夏特-广义标签多贝努利(MM-GGIW-GLMB)算法。采用多模型算法对群目标进行运动建模,利用最适高斯(BFG)近似在预测阶段对多模型进行融合,减小了多模型算法的运算量,为进一步提高算法在目标机动阶段的跟踪性能,引入强跟踪滤波器(STF)对BFG算法得到的预测状态协方差进行修正。利用最优次模式分配(OSPA)距离及其一倍标准差和航迹标签正确率衡量算法对机动群目标的跟踪性能。仿真结果表明,本文算法能够提升对机动群目标的跟踪精度和稳定性。 相似文献
5.
为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波(STF,Strong Tracking Filter)中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差. 相似文献
6.
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
7.
基于AVSIMM算法的高超声速再入滑翔目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
针对跟踪高超声速目标的交互式多模型(IMM)算法中存在模型数量过多,模型之间竞争导致滤波精度降低的问题,在自适应网格交互式多模型(AGIMM)算法的基础上,提出了一种自适应变结构交互式多模型(AVSIMM)算法跟踪高超声速再入滑翔目标。根据高超声速无动力再入滑翔目标当前机动状态的角速度参数,在自适应调整当前时刻模型集中参数的同时,针对AGIMM算法运动学模型的单一性,设计了具有多种跟踪滤波运动学模型的AVSIMM算法,通过模型集参数与算法结构的双重自适应调整实现了对目标高精度的跟踪。仿真结果表明,与AGIMM算法相比,所设计的AVSIMM算法不仅对结构和参数都具有更强的自适应性,同时提高了高超目标的跟踪精度和跟踪效率。 相似文献
为了降低有源传感器在获得目标持续量测时被敌方截获的风险,提出一种多传感器协同跟踪与辐射控制的调度算法。该算法首先采用辐射度影响(ELI)衡量传感器辐射,将目标跟踪与辐射控制过程建立为部分可观马尔可夫决策(POMDP)过程。然后以隐马尔可夫模型(HMM)滤波器更新传感器辐射状态、推导长时辐射风险,以无迹卡尔曼滤波(UKF)更新目标状态、估计跟踪精度。最后考虑跟踪任务需求,构建精度约束下辐射控制的长时调度模型,并将该长时调度问题转化为决策树寻优问题,给出决策树节点次优下界值,采用改进分支定界技术(IB&B)快速求解最优调度序列。仿真结果验证了本文算法的有效性。 相似文献