检索结果-内蒙古大学图书馆

弹箭与制导学报 2010年第6期30卷 66-69页

作者：王康刘莉杜小菁李怀建北京理工大学宇航学院北京100081

为提高GPS动态定位解算精度,将IMM算法引入到GPS定位解算中,利用匀速模型和"当前"统计模型进行交互。利用位置估计值与加速度的函数关系自适应调整加速度方差,同时引入强跟踪滤波器,提高模型对载体突发机动的自适应跟踪能力... 详细信息

为提高GPS动态定位解算精度,将IMM算法引入到GPS定位解算中,利用匀速模型和"当前"统计模型进行交互。利用位置估计值与加速度的函数关系自适应调整加速度方差,同时引入强跟踪滤波器,提高模型对载体突发机动的自适应跟踪能力。利用SpirentGPS模拟器和NovAtel差分系统及NovAtel接收机分别进行了仿真实验和跑车实验。实验结果表明,该算法的定位精度优于标准的"当前"模型滤波算法和No-vAtel接收机。

关键词： GPS 定位精度交互式多模型 “当前”统计模型

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CS模型下的IMM算法在目标跟踪中的应用

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计算机工程与应用 2010年第33期46卷 230-232,238页

作者：杨丽娜袁铸阎保定徐林河南科技大学电子信息工程学院河南洛阳471003 河南工业职业技术学院电气工程系河南南阳473009 中钢集团洛阳耐火材料研究院有限公司河南洛阳471003

针对视觉伺服机器人对机动目标的跟踪问题,将当前统计模型(CS)引入IMM算法,与匀速模型(CV)组成模型集。在Matlab上对当前统计IMM算法和基本IMM算法进行仿真比较,结果表明当前统计IMMS算法跟踪机动目标的性能好于基本IMM算法,具有很好的... 详细信息

针对视觉伺服机器人对机动目标的跟踪问题,将当前统计模型(CS)引入IMM算法,与匀速模型(CV)组成模型集。在Matlab上对当前统计IMM算法和基本IMM算法进行仿真比较,结果表明当前统计IMMS算法跟踪机动目标的性能好于基本IMM算法,具有很好的收敛性和稳定性,提高了视觉伺服机器人对目标跟踪的准确性和快速性。

关键词： “当前”统计模型匀速(Cv)模型机动目标交互式多模型算法

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机动频率模糊自适应目标跟踪算法研究

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弹箭与制导学报 2010年第2期30卷 259-262页

作者：陈佳俊刘高峰辛晋生顾雪峰海军工程大学武汉430033 海军大连地区装备修理监修所辽宁大连116041

在分析"当前"统计模型及自适应滤波技术基础上,提出了一种机动频率模糊自适应目标跟踪(FAMF)算法。通过模糊控制方法,在线调节"当前"统计模型的机动频率参数,使模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力。在想... 详细信息

在分析"当前"统计模型及自适应滤波技术基础上,提出了一种机动频率模糊自适应目标跟踪(FAMF)算法。通过模糊控制方法,在线调节"当前"统计模型的机动频率参数,使模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力。在想定初始条件下,对FAMF算法进行Monte Carlo仿真对比实验,结果表明:FAMF算法运行稳定,适应能力强,有效的提高了"当前"统计模型的跟踪性能,便于实际应用。

关键词：机动目标 “当前”统计模型模糊控制卡尔曼滤波

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模型参数自适应的交互多模强跟踪算法

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现代防御技术 2010年第2期38卷 70-73,77页

作者：郝利超雷虎民空军工程大学导弹学院陕西三原713800

基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法。在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数... 详细信息

基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法。在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力。仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：机动目标跟踪 “当前”统计模型强跟踪滤波器交互式多模算法

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一种GPS车辆定位系统中的自适应滤波算法

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制造业自动化 2010年第11期32卷 169-172页

作者：田小静李万军谭婕娟西安航空职业技术学院自动化工程系西安710089

针对机动载体的"当前"统计模型在GPS车辆定位系统中存在的问题,基于动态GPS定位的精度取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制的原理,提出了一种基于"当前"统计模型的均值和方差自适应滤波算法。通过仿真... 详细信息

针对机动载体的"当前"统计模型在GPS车辆定位系统中存在的问题,基于动态GPS定位的精度取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制的原理,提出了一种基于"当前"统计模型的均值和方差自适应滤波算法。通过仿真试验结果证明,该算法不仅可以提高定位精度,而且能有效地控制观测异常和动态扰动异常对定位精度的影响。

关键词：全球定位系统(GPS) Kalman滤波自适应滤波 “当前”统计模型

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基于“当前”统计模型的目标状态估计

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自动化技术与应用 2006年第7期25卷 5-8页

作者：马安国罗德林沈春林龚华军南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016

在飞机导引过程中,选用“当前”统计模型,在我方对目标状态的卡尔曼滤波估计的基础上,引进目标状态估计误差协方差矩阵,进行最优加权平均,能够获得精度较高的敌机运动状态。

关键词： “当前”统计模型卡尔曼滤波最优加权估计

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基于非线性滤波的机动目标跟踪算法研究

基于非线性滤波的机动目标跟踪算法研究

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作者：吴凡西安电子科技大学

学位级别：硕士

由于机动目标跟踪在军事和民用领域有着广泛的应用前景,该问题受到国内外许多专家学者的关注。他们对这一领域进行了深入的研究,并取得了丰富的成果。机动目标跟踪是目标发生机动时不能准确描述目标运动的估计问题。由于跟踪环境的变化... 详细信息

由于机动目标跟踪在军事和民用领域有着广泛的应用前景,该问题受到国内外许多专家学者的关注。他们对这一领域进行了深入的研究,并取得了丰富的成果。机动目标跟踪是目标发生机动时不能准确描述目标运动的估计问题。由于跟踪环境的变化和目标机动性能的未知性,使得各种应用系统对机动目标跟踪提出了日益复杂的要求。本文在前人研究成果的基础上,结合国内外最新发展,对该问题进行较为系统,较为深入的研究。首先介绍了目标跟踪系统的组成要素和主要内容,概述了目标跟踪模型的建立过程,给出了几种常见的机动目标运动模型。研究并实现了主要的非线性滤波算法。然后,研究了基于“当前”统计模型的自适应跟踪算法,以及交互式多模型算法,并将非线性滤波算法应用到上述两种机动目标跟踪算法中,使之适用于非线性跟踪模型和量测模型。最后结合这两种跟踪算法的优势,提出了一种基于“当前”统计模型的交互式多模型跟踪算法,新算法能够自适应的调节加速度极值,减少极限加速度在选取过程中的问题,在一定程度上提高了跟踪精度。结合目标跟踪领域的最新研究成果,本文研究了一种基于Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标盲跟踪算法,该算法在目标数目未知的情况下能有效的跟踪目标,并能估计出每一时刻的航迹数目。但是在粒子数比较少的情况下,该算法的跟踪结果会出现比较长的延迟,不利于航迹数目的估计。针对算法中存在的这个问题,本文提出一种改进算法,即通过减小β的取值,连接有可能为同一个航迹的曲线,从而在不增加粒子数的条件下,提高了目标数目估计的准确率。

关键词：机动目标跟踪交互式多模型算法 “当前”统计模型 Rao-Blackwellized粒子滤波

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基于视觉的运动汽车跟踪技术研究

基于视觉的运动汽车跟踪技术研究

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作者：王进花兰州理工大学

学位级别：硕士

基于视觉的目标跟踪技术是机器视觉的重要应用领域,已经成为当今智能交通领域的热点研究课题之一,也是智能交通监控应用的一个重要研究方向。通过对运动汽车的跟踪实现交通参数的提取以及交通事件自动检测等,而在跟踪车辆的过程中,经常... 详细信息

基于视觉的目标跟踪技术是机器视觉的重要应用领域,已经成为当今智能交通领域的热点研究课题之一,也是智能交通监控应用的一个重要研究方向。通过对运动汽车的跟踪实现交通参数的提取以及交通事件自动检测等,而在跟踪车辆的过程中,经常会发生车辆间的相互遮挡、光线变化、复杂背景的影响以及汽车运动的随机性等问题,这些问题直接影响车辆的跟踪精度。如何实现在复杂背景、车辆遮挡、光线变化、目标机动等情况下对车辆实时稳定的跟踪是本文研究的重点。针对汽车运动过程的机动特点,建立了机动目标的“当前”统计模型,大量文献证明“当前”统计模型在跟踪机动目标时效果良好,但是其对匀速运动或弱机动目标跟踪时性能变差。针对这一问题,本文对“当前”统计模型进行了改进,通过对最大加速度的实时调整,从而克服了由固定加速度引起的收敛速度慢以及滤波发散问题,提高了跟踪的准确性。标准Kalman滤波器对目标机动和运动模型选择不准的目标跟踪的适应能力较差,甚至导致跟踪失败,基于此,本文采用自适应Kalman滤波器结合“当前”统计模型,建立状态滤波算法,利用加速度和预测状态之间的关系,使最大加速度随着目标机动情况而进行自适应调整,进一步对加速度方差进行实时调整,从而使得系统噪声方差随着目标运动情况自适应变化,实现了目标的自适应跟踪。考虑到跟踪的实时性,在建立目标的特征点表示模型时融合了目标的颜色和纹理信息,弥补了单纯利用目标灰度的匹配跟踪中对颜色不同车辆识别上存在的缺陷。经过对特征点的优化选择一方面减少了特征点的数量,提高了匹配速度；另一方面增加了特征点的信息量,提高了特征点在跟踪过程中的稳健性。针对跟踪过程中存在遮挡及转弯变形问题,构建了一种基于特征点的图像跟踪算法,该算法在目标部分遮挡或旋转变形时都能够连续跟踪。根据匹配率和目标与背景的颜色差值建立了目标运动状态的判断机制及模板更新策略,解决了遮挡、转弯等情况下的目标跟踪问题。最后,采用真实视频图像对本文算法进行了仿真实验,并获得了较好的跟踪效果,验证了本文算法的有效性。

关键词：视觉跟踪运动汽车跟踪特征点 “当前”统计模型 Adaptive Kalman Filter(AKF)

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基于HMM机动目标跟踪算法研究

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战术导弹技术 2010年第4期 66-69页

作者：王志清李小兵空军工程大学导弹学院陕西三原713800

在交互多模IMM的基础上,利用时变马尔可夫链切换系数对模型进行切换,实现对未知状态转移概率的自适应调节,提高了对机动目标的跟踪精度.仿真结果表明,改进后的IMM算法比IMM算法的跟踪精度更高,具有全面自适应跟踪能力.

关键词： HMM IMM “当前”统计模型机动目标跟踪

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一种改进机动目标跟踪算法跟踪精度分析

引用

指挥控制与仿真 2010年第4期32卷 97-99页

作者：王勇张逊梁二伟中国船舶重工集团公司江苏自动化研究所江苏连云港222006

"当前"统计模型在一定程度上解决了机动目标跟踪问题,但是其加速度均值估计并不是最优估计,本文改进了"当前"统计模型的加速度估计方法。分析了机动加速度方差对跟踪精度的影响,同时进行了仿真验证.。仿真结果表明... 详细信息

"当前"统计模型在一定程度上解决了机动目标跟踪问题,但是其加速度均值估计并不是最优估计,本文改进了"当前"统计模型的加速度估计方法。分析了机动加速度方差对跟踪精度的影响,同时进行了仿真验证.。仿真结果表明,改进预测算法的"当前"统计模型对高速机动目标的跟踪具有一定的优势.

关键词：机动目标跟踪 “当前”统计模型算法

来源：评论

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