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511.
512.
未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
粒子概率假设密度滤波(SMC-PHDF)在进行粒子更新时需要知道测量噪声的概率分布以计算似然函数,这使得SMC-PHDF依赖于测量噪声的概率模型。针对这一点不足,提出一种未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法——基于风险评估的概率假设密度滤波(RE-PHDF)。该算法在SMC-PHDF进行概率假设密度(PHD)粒子更新时采用风险函数计算每个PHD粒子的风险值,并通过一个风险评估函数评估每个PHD粒子,然后用评估后的结果更新粒子的权值。由于粒子更新时避免了在多维测量空间中计算似然函数,算法不仅不依赖于测量噪声的概率分布,还可以节省大量计算时间。仿真结果表明:和SMC-PHDF相比,RE-PHDF在未知的复杂测量噪声环境下具有更高的鲁棒性和稳定性;同时,在两种算法跟踪精度接近的情况下,所提算法节省了50%的运行时间。 相似文献
513.
结合我国VLBI观测网现状,通过仿真计算分析了观测时延噪声与系统差、预报轨道偏差和测距误差等对航天器定位归算的影响。结果表明,仅利用VLBI跟踪时附加飞行器地心距约束有利于压制定位点的弥散。 3站 VLBI跟踪的定位解是有偏估计,4站跟踪时要求所加约束的误差应与预报轨道偏差相当,若过大将起不到压制定位点弥散的良好效果,若过小则会在定位结果中引入系统偏差。时延与测距的观测噪声主要引起定位点序列的弥散。若观测量存在系统差则将引起定位结果的系统性偏差,而且定位点序列会发生渐近线性趋势跳变。同时,这也可以作为观测量是否存在系统差的判据。另外,若某时刻前后VLBI跟踪站存在3、4站变更,定位点序列有时发生趋势变化。分析结论对于我国后续探月和萤火计划等工程实践具有借鉴意义。 相似文献
514.
空间碎片或者失效卫星往往绕其惯性主轴做自旋运动,虽然处于一种稳定状态,但是对其运动状态测量的难度相比三轴稳定目标而言又增加了许多,主要体现在复杂光场环境下和目标观测面周期性进出视场引起的特征点丢失、尺度变化和旋转变化,以及长时间连续观测引起的累积误差增大、位姿解算不收敛等难题。通过构建优化目标特征数据库,将传统测量方式中前后帧的匹配转变为当前帧与特征数据库的匹配和特征点的优化,即使中间过程帧出现了偏差仍然可以较好地跟踪后续图像帧的正确位置。在李代数空间下建立位姿向量微分扰动方程,获得测量值与估计值的残差目标函数,基于贝叶斯法则最大后验概率和李群与李代数的对指变换法则,求取位姿向量最优解。解决了李群空间下由于位姿变换矩阵不可加性而无法优化的问题,提高了连续测量过程中系统的测量精度。实验结果表明,无优化测量方法无法保证整个旋转周期的有效测量;通过增加位姿优化过程,连续稳定测量时间明显延长,针对以12(°)/s自旋运动的目标,测量稳定段误差在2°以内,旋转角速度测量误差为0.12(°)/s。 相似文献
515.
516.
517.
基于聚类的多平台协同数据关联算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。 相似文献
518.
基于SMC-CPHD的多目标跟踪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对CPHD滤波算法在多目标跟踪中计算难处理和对于局部目标估计存在漏检的问题,提出了基于序贯蒙特卡罗方法的基数概率假设密度(SMC-CPHD)滤波算法。这种方法是将SMC和CPHD两种滤波算法的优点相结合,用一些离散的粒子去接近PHD函数,不仅解决了在滤波修正步没有闭式解的问题,而且避免了当某个目标发生漏检时,PHD权值的转移问题,在递推PHD函数的同时也递推基数分布。将此方法应用到有杂波存在复杂的多目标跟踪环境中,通过仿真实验,对CPHD滤波和SMC-CPHD滤波得出的结果进行比较,验证了本文所提出方法对多目标跟踪的可行性和精确性。 相似文献
519.
基于雷达跟踪仿真的滑翔式再入弹道突防性能分析 总被引:2,自引:0,他引:2
从防御雷达对再入弹道跟踪效果的角度,对滑翔式再入飞行器的突防性能进行了初步分析。基于Unscented卡尔曼滤波和考虑气动模型的目标跟踪模型,加入雷达测量噪声,计算目标跟踪误差,比较弹道式与滑翔式再入弹道的跟踪效果。仿真结果表明:(1) 滑翔式再入弹道有横向机动且飞行高度较低,雷达的发现时间较晚,可观测时间比较短;(2) 由于雷达的跟踪动力学模型中很难对气动力准确建模,滑翔式弹道借助气动力产生机动,雷达对其跟踪的误差要大于弹道式再入弹道; (3) 在相近的雷达观测条件下,弹道机动性越强,雷达跟踪精度越差;(4) 尽量使防御方所假设的目标动力学模型失配是增加突防能力的有效措施。 相似文献
520.
针对压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出了一种基于压制干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括压制干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分。压制干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在压制干扰下对目标的检测情况。组网雷达序贯滤波中,首先对压制干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,而后采用基于交互多模型(IMM)的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在压制干扰下由于检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果表明了该技术的可行性和有效性。 相似文献