基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法

针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩展状态和质心状态的混合估计预测;通过引入强跟踪滤波(STF)中的渐消因子修正预测之后GGIW分量中的协方差矩阵,防止发生跟踪模型失配的现象;在PMBM更新阶段扩展目标外形和质心估计完成的基础上,利用似然函数完成模型概率的更新。仿真实验结果表明:MM-GGIW-PMBM算法能够对多机动扩展目标的数量和状态进行有效的估计。      

一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法研究

考虑EKF滤波方法的线性化过程对估计误差的影响,提出一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法．基于H∞理论,该算法将滤波模型和观测模型在线性化过程中所产生的误差作为系统的不确定部分,力求此误差对导航精度的影响最小,并且利用李亚普诺夫方法证明了该滤波算法的稳定性．利用所提算法对月球环绕段自主导航系统进行滤波估计,仿真结果证实了算法的有效性．     

基于小波滤波的无人旋翼机高度信息融合

针对小型无人旋翼机自主飞行时高度测量信息不稳定、易受干扰的问题,提出采用基于滤波数据的自适应高度信息融合方法来提高无人旋翼机高度测量信息的精度和可信度.通过基于小波提升算法的小波分解重构方法,消除原始测量数据中的高频噪声;根据全球定位系统的测量精度受搜到卫星数目波动影响的现象,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现高度信息融合.通过自主悬停和三维航迹跟踪飞行试验验证该方法的可行性和有效性.     

基于ST-SRCKF的超高速强机动目标跟踪算法

针对超高速强机动目标运动模型难以准确建立且观测数据易出现不良量测而导致滤波发散的问题,提出一种适用于超高速强机动目标的跟踪算法。该算法根据正交性原理推导了一种新的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波（ST-SRCKF）结构,并引入多重渐消因子,渐消因子求解方法和作用位置均不同于已有的ST-SRCKF。根据新息的统计学特性,即新息协方差矩阵的迹服从卡方分布,建立了一种改进的CS-Jerk模型,该模型对目标机动的描述更准确,它与改进ST-SRCKF算法的结合实现了对超高速强机动目标的高精度跟踪。仿真结果表明,改进算法对超高速强机动目标的跟踪性能更佳。      

非线性量测下自适应噪声协方差PHD滤波

概率假设密度(PHD)滤波算法已被证明是实时多目标跟踪的有效方法,但现有这些基于PHD滤波的方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于非线性量测模型的自适应噪声协方差多目标跟踪算法。该算法以PHD滤波为基础,采用容积卡尔曼(CK)技术近似非线性量测模型,利用逆威沙特(IW)分布描述量测噪声协方差分布,通过变分贝叶斯(VB)近似技术迭代估计量测噪声协方差和多目标状态联合后验密度。仿真结果表明,本文所提算法可有效估计量测噪声协方差,同时实现准确的目标数和目标状态估计。     

非完美特性下的多状态系统检测与维修优化

对于带有周期检测的系统进行维修优化时,不仅需要考虑系统自身可靠性信息,还应该充分利用检测数据并优化检测周期。以多状态并联可修系统为研究对象,考虑非完美检测和非完美维修,以降低系统运行成本率为目标实现系统检测和维修优化。利用非齐次马尔可夫链建立系统可靠性模型,对系统退化、检测和维修进行蒙特卡罗仿真。利用粒子滤波融合系统模型与检测数据并估计系统剩余寿命。设置寿命相关门限触发系统维修,以成本率期望仿真结果为目标函数,使用遗传算法优化检测周期和维修阈值。通过算例证明该方法可有效克服检测误差并实现检测和维修优化。     

基于自适应滤波的编队卫星实时相对定轨

提出基于自适应滤波的编队卫星实时相对定轨算法,利用2005-12-09—10两颗GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）卫星的GPS（Global Positioning System）实测数据进行实时相对定轨试验计算,采用JPL（Jet Propulsion Laboratory）轨道对试验结果外部检核,结果表明:①自适应滤波相对定轨通过自适应因子,可以较好地平衡编队卫星的观测信息和相对动力学信息,其相对定轨结果精度优于Kalman滤波相对定轨结果;②自适应滤波相对定轨结果随着星间基线缩短而精度提高;③两颗GRACE卫星采用单频伪距和广播星历进行自适应滤波相对定轨,可以得到精度优于6cm的星间基线。     

星载GNSS确定GEO卫星轨道的积分滤波方法

采用星载全球导航卫星系统（GNSS）确定地球静止轨道（GEO）,以解决目前应用星载全球定位系统(GPS)时导航卫星可见性差的问题。以风云卫星为例,分析了未来的GNSS相对于GEO卫星的可见性,针对GEO轨道上导航接收机采样间隔较长的问题,综合轨道积分和卡尔曼滤波方法的优点,提出了确定GEO卫星轨道的积分滤波方法。并利用STK软件仿真产生所需数据,用MATLAB对提出的算法编程并进行仿真验证,结果表明,提出的方法性能优越,定轨精度较高。     

一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测方法

针对在非均匀杂波背景下,杂波抑制后孤立强杂波剩余能量导致动目标检测虚警率升高的问题,提出了一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)方法。对多通道的合成孔径雷达(SAR)图像进行维纳匹配滤波处理,在杂波抑制残差图检测的基础上,根据滤波前后信号的能量差异设计了滤波响应损失检测量,对潜在目标进行二次检测,以剔除虚警。仿真与机载实测数据表明:该方法能在非均匀杂波背景下有效改善动目标的检测性能,可应用于运动平台雷达对地监视预警。     

基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题,文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中,结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互,并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整,从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明,与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比,文章提出的算法的跟踪性能明显提高,且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。