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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
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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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本文研究了对目标机动的最优检测问题,针对飞机主要有三种飞行状态:匀速直线运动、加速直线运动与圆运动这一特点,提出了既探测飞机机动又同时判断飞机作何种形式的机动的方法;并建议对飞机的不同飞行状态,采用相应的动态模型。在此基础上,给出了自适应滤波方法。最后给出的仿真计算果表明,自适应滤波方法有较高的跟踪精度。 相似文献
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本文研究了跟踪多个机动目标时,由滤波算法所获得的新息向量范数的统计性质,关联区域的大小以及接收正确回波的概率。借助拉蒙特卡洛方法,考察了不同的目标状态模型、目标机动加速度及状态噪声方差等因素对所研究的问题的影响。研究表明,文献[1]所提出的机动目标状态模型及相应的自适应算法具有较好的适应目标机动的能力,关联区域的大小及接收正确回波的概率均较为稳定。 相似文献
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引入神经网络的交互式多模型算法 总被引:6,自引:0,他引:6
在交互式多模型算法中引入神经网络算法以改进目标跟踪的精度。利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改,提高该算法的性能,然后采用交互作用多模型算法跟踪机动目标,提高了机动目标的跟踪精度。 相似文献
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融合交互式多模型和UPF(the unscented particle filter),提出了一种新的多模型滤波算法。多模型结构能适应目标高度机动,粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,而UKF(the unscented Kalman filte,)可以提高估计精度。与其它交互式多模型算法进行了比较,试验仿真结果证实了新滤波算法的有效性。 相似文献
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在临近空间机动目标拦截中,拦截器的初始动力段对中制导段乃至末端拦截性能具有重要影响。在模型预测静态规划(MPSP)理论基础上提出了一种初、中制导联合规划制导方法,旨在解决多阶段、快速、最优拦截轨迹规划和制导问题。首先,提出了一种改进的模型预测静态规划方法,该方法不仅可以满足终端约束,还可以生成最优初始状态,并在性能指标中考虑状态变量相关函数。其次,基于等效阻力模型建立了包含动力段与非动力段的两段规划模型,通过采用分段离散以及构建关机点变分关系的方法,避免了内点约束的引入,使MPSP算法可直接求解该两段规划问题。最后,结合提出的MPSP算法以及两段规划模型,实现了终端速度最优的拦截轨迹规划,结合目标预测方法,实现了对机动目标的预测拦截。仿真结果表明,本文方法可提高制导精度和终端速度,且能更好满足对机动目标的拦截需求。 相似文献
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目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,结合目标机动轨迹时间序列的混沌特性,提出一种基于相空间重构理论和Volterra泛函级数的目标机动轨迹预测模型。该模型首先采用0-1检测法验证了目标机动轨迹时间序列具有混沌特性;其次,利用C-C法确定嵌入维数和时间延迟,对目标机动轨迹时间序列进行了相空间重构;然后,引入Volterra泛函级数预测模型,为了克服高阶Volterra核函数求解复杂的难题,提出一种混沌变异自适应粒子群算法,构建一种基于改进粒子群算法辨识的Volterra级数预测模型,并将其应用于目标机动轨迹预测;最后,将所提算法与卡尔曼滤波算法以及机器学习算法进行单步和多步预测对比,同时将改进粒子群算法与其他智能算法进行性能比较。仿真结果表明:所提预测模型具有良好的单步和多步预测性能,改进的粒子群算法具有参数辨识精度高、收敛速度快的优点。 相似文献
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《IEEE transactions on aerospace and electronic systems》2009,45(1):237-249
A new nonlinear filtering and prediction (NFP) algorithm with input es?imation is proposed for maneuvering target tracking. In the proposed method, the acceleration level is determined by a decision process, where a least squares (LS) estimator plays a major role in detecting target maneuvering within a sliding window. We first illustrate that the optimal solution to minimize the mean squared error (MSE) must consider a trade-off between the bias and error variance. For the application of target tracking, we then derive the MSE of target positions in a closed form by using orthogonal space decompositions. Then we discuss the NFP estimator, and evaluate how well the approach potentially works in the case of a set of given system parameters. Comparing with the traditional unbiased minimum variance filter (UMVF), Kalman filter, and interactive multiple model (IMM) algorithms, numerical results show that the newly proposed NFP method performs comparable or better in all scenarios with significantly less computational requirements. 相似文献
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针对红外搜索跟踪系统(IRST)双机协同被动探测定位作战使用中,机动目标建模与实际运动失配造成定位误差偏大的问题,研究了一种基于曲线模型的自适应滤波新方法。该方法改进了传统方法根据方向角估计转弯率以及基于帧间插分线加速度估计切向加速度的思路,将转弯率及线加速度联合作为状态变量进行了状态扩维,并推导了扩维后的过程噪声协方差表达式,在缓解传统两层滤波结构带来的计算量大问题外,也提高了切向加速度的估计精度。另外基于反正切函数的值域,结合方向角在四象限间的转移关系,优化了方向角的设计。通过IRST双机协同仿真实例,验证了所提方法对机动目标的适应性更强、目标定位精度更高。 相似文献
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机动目标“当前”统计模型与自适应跟踪算法 总被引:29,自引:0,他引:29
本文提出机动目标“当前”统计模型的概念并建议用修正的瑞利-马尔科夫过程描述目标随机加速机动的统计特性。文中指出了在机动目标运动模型中状态(机动加速度)估值与状态噪声之间的内在联系。在此基础上提出了具有机动加速度均值及方差自适应的卡尔曼滤波算法。对一维和三维的情形进行了计算机模拟。计算结果表明,在仅对目标位置进行观测的情况下,这类自适应估值算法无论对高度机动或无机动的目标均可绘出较好的位置、速度及加速度估值。 相似文献
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The design of optimal guidance law for intercepting a near-space hypersonic maneuvering target with bounded inputs is considered. Firstly, a maneuvering model for near-space hypersonic aircraft is given. Then, the aircraft acceleration prediction can be obtained using this model with two neural networks. By using the target acceleration prediction, which is taken into account when calculating the Zero Effort Miss(ZEM), an optimal sliding-mode guidance law is proposed to fulfill the guidance task... 相似文献