检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2014年第9期29卷 1719-1723页

作者：王树磊魏瑞轩关旭宁空军工程大学无人机运用工程系西安710038

交互式多模型滤波(IMM)的交互环节使得系统状态量不再服从单纯的高斯分布,用现有方法对其概率分布的估计存在较大的误差.对此,考虑到模型的混合概率是时变的,IMM的交互过程可以用非线性方程来描述,因而采用容积卡尔曼滤波(CKF)中的容积... 详细信息

交互式多模型滤波(IMM)的交互环节使得系统状态量不再服从单纯的高斯分布,用现有方法对其概率分布的估计存在较大的误差.对此,考虑到模型的混合概率是时变的,IMM的交互过程可以用非线性方程来描述,因而采用容积卡尔曼滤波(CKF)中的容积法则对高斯随机变量经非线性函数传播后的概率分布进行估计,并从理论上证明了容积法则的近似精度.仿真实验表明,由于提高了对交互后随机变量概率分布的估计精度,所提出的方法能够有效改善IMM在量测噪声较大时的滤波效果.

关键词：交互式多模型滤波容积卡尔曼滤波容积法则

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基于交互式多模型滤波器的多细胞追踪算法研究

基于交互式多模型滤波器的多细胞追踪算法研究

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作者：何悦湖南大学

学位级别：硕士

细胞追踪问题的研究,对建立细胞的生长发育模型并探索生命体基因的结构和功能至关重要。本文研究的主要内容是显微图像栈序列中植物顶端分生组织细胞群的追踪问题。植物细胞的追踪不同于动物细胞以及普通物体的追踪,其主要难点在于:(1)... 详细信息

细胞追踪问题的研究,对建立细胞的生长发育模型并探索生命体基因的结构和功能至关重要。本文研究的主要内容是显微图像栈序列中植物顶端分生组织细胞群的追踪问题。植物细胞的追踪不同于动物细胞以及普通物体的追踪,其主要难点在于:(1)植物细胞群高度密集,并呈蜂窝状排布;(2)显微图像栈中含有较多的噪声,对细胞的识别以及细胞轨迹的重建造成干扰;(3)细胞图像在采集过程中间隔时间较长,导致细胞追踪过程中难免出现间断情况。针对以上难点,本文的主要工作和创新点如下:本文使用了一种基于机器学习的细胞分割方法对植物细胞图像进行自动分割。该方法首先识别出最大稳定极值区域作为候选细胞样区域,接下来使用结构化支持向量机对少量样本点进行训练学习,根据学习到的细胞外观模型对每个候选区域进行评价,动态选择出与模型最匹配的非重叠区域作为细胞识别的结果,以达到细胞分割的目的。对于细胞追踪,本文设计了一种利用局部图匹配模型与交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)滤波器相结合的方法实现细胞的快速追踪。该滤波器结合了三种运动形式的卡尔曼滤波模型,与单一模型的卡尔曼滤波器相比,具有参数在线自适应的IMM滤波器增强了对不同细胞动力学的跟踪能力,并提供了附加的运动模式识别能力。前期开发的局部图匹配是用图描述细胞之间的拓扑结构进行细胞间的匹配,本文的追踪算法通过IMM滤波器预测细胞的位置,然后利用局部图匹配方法在预测位置的局部邻域搜索目标细胞,将匹配细胞的位置作为观测值再输入给运动滤波器进行校正,从而实现递归追踪。受图像噪声、细胞采样消失或者分割错误等原因的影响,细胞轨迹很容易出现断续情况。因此,在追踪算法得到置信度高的细胞小轨迹片段集合之后,本文提出使用最大后验概率方法在时间特征、空间特征与视觉特征上对细胞小轨迹进行匹配分析,最终将属于同一细胞的多段小轨迹再次连接起来,得到更加完整可靠地细胞生长轨迹数据。最后,通过对细胞分割和追踪算法在三组图像序列数据集上的测试,验证了本文提出的方法能够有效实现对植物细胞序列的并行稳定追踪。

关键词：细胞追踪细胞分割交互式多模型滤波局部图匹配细胞小轨迹关联

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基于异步IMM融合滤波的网络化系统故障诊断

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自动化学报 2017年第8期43卷 1329-1338页

作者：胡艳艳金增旺薛晓玲孙长银北京科技大学自动化学院北京市工业波谱成像工程技术研究中心北京100083 东南大学自动化学院南京210096

针对一类带随机丢包的异步多传感器网络化系统,提出了基于网络化异步交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)融合滤波的故障诊断方法.考虑不同传感器通道具有不同丢包概率的情况,将未知的故障幅值看作扩维的系统状态,利用提出的... 详细信息

针对一类带随机丢包的异步多传感器网络化系统,提出了基于网络化异步交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)融合滤波的故障诊断方法.考虑不同传感器通道具有不同丢包概率的情况,将未知的故障幅值看作扩维的系统状态,利用提出的网络化异步IMM融合滤波算法对由系统正常模型和各种可能的故障模型构成的模型集进行滤波,根据模型概率进行故障检测和定位,同时得到故障幅值和系统状态的联合估计.提出的方法避免了传统IMM故障诊断方法模型集设计中故障大小难以确定的问题,适用于具有任意采样速率和任意初始采样时刻的异步多传感器网络化系统,并且通过融合多个传感器的信息提高了故障诊断的准确性.仿真实例验证了所提出方法的可行性和有效性.

关键词：故障诊断网络化系统异步融合交互式多模型滤波

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基于数据率控制的非线性交互式滤波算法

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电光与控制 2020年第7期27卷 46-51页

作者：丁东升陈帅颜明中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所江苏无锡214063

针对传统的非线性滤波算法EKF在高机动、低数据率下跟踪精度下降较快和UKF在低数据率下线性化误差小但实时性差的缺点,提出了一种基于数据率控制的交互式多模型滤波算法。该算法根据不同作战模式下目标的探测率和系统非线性大小,自适应... 详细信息

针对传统的非线性滤波算法EKF在高机动、低数据率下跟踪精度下降较快和UKF在低数据率下线性化误差小但实时性差的缺点,提出了一种基于数据率控制的交互式多模型滤波算法。该算法根据不同作战模式下目标的探测率和系统非线性大小,自适应地分配EKF和UKF两种非线性滤波算法的加权比例,有效克服了以往算法中仅选用单一滤波处理模型的缺陷。通过仿真验证,所提算法有效解决了传统EKF算法在目标机动时数据率下降导致的系统跟踪精度和稳定性下降太快的问题,相比UKF算法在机动段目标跟踪精度下降不多的情况下大大缩短了运行时间,减少了雷达资源消耗。

关键词：非线性滤波算法数据率交互式多模型滤波雷达资源

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基于最大平均协方差的雷达波束调度算法研究

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电光与控制 2023年第1期30卷 42-47,77页

作者：杨谨铭王刚武梦洁光电控制技术重点实验室河南洛阳471000 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所河南洛阳471000

针对相控阵雷达在多目标跟踪过程中的波束调度管理问题,以及传统的波束调度问题中仅优化所有目标中误差最小的目标,面对高机动目标会导致一些误差较大的目标不收敛甚至丢失的问题,提出一种基于最大平均协方差的雷达波束调度算法,并结合... 详细信息

针对相控阵雷达在多目标跟踪过程中的波束调度管理问题,以及传统的波束调度问题中仅优化所有目标中误差最小的目标,面对高机动目标会导致一些误差较大的目标不收敛甚至丢失的问题,提出一种基于最大平均协方差的雷达波束调度算法,并结合交互式多模型滤波(IMM)算法和相控阵雷达无惯性采样的优势,实现对多目标的稳定跟踪的波束调度,并探究期望协方差与过程误差协方差(噪声误差)对跟踪过程的影响。仿真实验表明:该算法可以有效实现多个高机动目标的协方差保持在期望范围内以及实现动态收敛,并可以通过调节期望协方差与过程误差协方差来影响跟踪过程的置信度与收敛速度,实现多目标稳定跟踪。

关键词：相控阵雷达协方差交互式多模型滤波波束调度算法

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不确定动态系统的状态估计方法及应用

不确定动态系统的状态估计方法及应用

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作者：洪智慧西安电子科技大学

学位级别：博士

现代工业中动态系统的复杂性与不确定性不断增加,对动态系统进行准确的状态估计是实现智能控制、故障诊断与目标跟踪等功能的关键所在。不确定动态系统具有模型参数不确定性、观测数据显著误差不确定性、初始状态信息不确定性、状态模... 详细信息

现代工业中动态系统的复杂性与不确定性不断增加,对动态系统进行准确的状态估计是实现智能控制、故障诊断与目标跟踪等功能的关键所在。不确定动态系统具有模型参数不确定性、观测数据显著误差不确定性、初始状态信息不确定性、状态模型不确定性以及噪声分布不确定性等重要特征。这些不确定性使得一般状态估计方法对动态系统的状态估计产生较大偏差,影响状态估计的准确性。因此,对不确定动态系统进行准确的状态估计是当前研究的热点与难点。针对模型参数和噪声分布不确定、观测数据显著误差和噪声分布不确定、初始状态不确定、状态模型和噪声分布不确定动态系统的状态估计问题,研究了相应的状态估计方法。主要研究内容包括:(1)针对模型参数和噪声分布不确定情况下动态系统的状态估计问题,提出了一种系统状态和模型参数同步估计的演化算法。该算法对参数可估计性进行了分析,给出了参数初始值的估计方法,结合了人工演化(Artificial Evolution)与代价参考粒子滤波算法,故称为AE-CRPF方法。代价参考粒子滤波(CRPF)是粒子滤波(PF)的一种变体,在滤波过程中不需要考虑状态噪声和观测噪声的分布信息,比一般PF更简单、灵活。AE-CRPF方法适用于未知模型参数和噪声分布的非线性动态系统的状态与参数联合估计。(2)针对观测数据显著误差和噪声分布不确定情况下动态系统的状态估计问题,提出了一种基于动态数据校正(DDR)和显著误差检测(GED)的状态估计方法,该方法结合了代价参考粒子滤波(CRPF)和箱形图检测,故称为Box CRPF-DDRGED方法。动态数据校正(DDR)和显著误差检测(GED)是实现准确状态估计的关键,因为显著误差会严重影响状态估计的结果。现有技术假设观测误差分布为已知的高斯白噪声分布,一般粒子滤波(GPF)也依赖于预先已知的噪声分布。然而,实际应用中动态系统的观测数据或多或少存在不确定显著误差,且噪声分布未知,因此提出了Box CRPF-DDRGED方法。根据CRPF的DDR结果,利用箱形图检测方法检测显著误差。考虑到显著误差的不确定特点,提出了利用GED结果及其残差来实现显著误差识别和补偿的方法。显著误差补偿的结果可提高状态估计的准确性。该方法适用于观测数据存在显著误差且噪声分布未知的非线性动态系统的DDR、GED和状态估计。(3)针对初始状态不确定情况下动态系统初始状态的获取与状态估计问题,提出了一种粒子滤波结合数据校正的鲁棒状态估计方法。在充分观测信息条件下,该方法给出了获得可靠状态初始值的观测测试准则和按顺序增加观测数据信息的数据校正方法。该方法将粒子滤波与数据校正之间的信息交互迭代改进状态初始值,得到准确的状态估计结果。鲁棒状态估计方法适用于未知初始状态下非线性动态系统的状态估计,或未知运动轨迹起始的机动目标跟踪。(4)针对状态模型和噪声分布不确定情况下动态系统的状态估计问题,提出了一种交互式多模型与代价参考粒子滤波相融合的交互式多模型代价参考粒子滤波状态估计方法。该方法采用一组并行运行的CRPF滤波器分别估计系统状态和校正观测值,每个滤波器都用一种特定模型来估计系统状态和校正观测值;多个滤波器之间相互作用允许状态估计值的融合交互,不同模型之间切换转移概率采用马尔可夫链,每种模型滤波中的代价增量视为每种模型的似然;定义一种联合模型指数函数,选定一种规则实时地、自适应地判定系统状态最佳模型。该方法适用于状态模型不确定且未知噪声分布的非线性动态系统状态估计和机动目标跟踪过程。

关键词：动态系统状态估计参数估计显著误差检测粒子滤波交互式多模型滤波

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多模型估计理论

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舰船科学技术 2005年第2期27卷 63-67页

作者：肖乾哈尔滨工程大学黑龙江哈尔滨150001

研究利用多模型来逼近系统的动态性能,基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器。通过仿真研究表明,在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题。多模卡尔曼... 详细信息

研究利用多模型来逼近系统的动态性能,基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器。通过仿真研究表明,在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题。多模卡尔曼滤波器对组合导航系统能达到理想的控制精度、跟踪速度以及稳定性。研究表明,运用多模卡尔曼滤波能改善系统的瞬态响应,覆盖大范围的参数不确定性。

关键词：多模型估计自适应卡尔曼滤波器交互式多模型滤波

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跟踪多机动目标的多模型滤波算法研究

跟踪多机动目标的多模型滤波算法研究

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作者：胡小龙哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

多目标跟踪通过精确估计出多个目标的状态,为后续的信息处理提供基础。随着社会与技术的发展,多目标跟踪在军事领域和民用领域得到了更加广泛的应用。学者们对其进行了详细的研究,取得了诸多成果。本文在已有成果的基础上对杂波背景下... 详细信息

多目标跟踪通过精确估计出多个目标的状态,为后续的信息处理提供基础。随着社会与技术的发展,多目标跟踪在军事领域和民用领域得到了更加广泛的应用。学者们对其进行了详细的研究,取得了诸多成果。本文在已有成果的基础上对杂波背景下多机动目标跟踪做了进一步研究,主要研究内容如下所示:阐述了多目标跟踪的基本原理,给出了多目标跟踪中常用的坐标系,详细推导了地面坐标系中目标做匀速圆周运动的数学模型,研究了目标做匀速运动、匀加速运动、蛇形机动的数学模型,并研究了将目标加速度建模为随机过程的CS模型。此外还研究了不同量测下的量测模型以及多目标跟踪的跟踪波门。研究了非杂波背景下的单目标跟踪。对KF、EKF、FMKF、IMM算法进行了研究。在量测为目标位置时,研究了经典的IMMKF算法并进行了仿真验证。在量测为相对距离和角度时,研究了基于先线性化后离散化的EKF的IMMEKF算法并进行了仿真验证。针对IMMKF算法的缺点,提出了一种基于FMKF的IMMFMKF算法并进行了仿真验证。针对量测来自导弹导引头的情况,建立了导弹—目标相对运动模型,使用EKF进行极坐标系下的单目标跟踪并进行了仿真验证。多目标跟踪问题通常分解为多个单目标跟踪问题,研究单目标跟踪为后续研究多机动目标跟踪奠定了基础。研究了杂波背景下的多机动目标跟踪。针对适用于杂波背景下跟踪非机动多目标的JPDA算法和某种跟踪机动多目标的IMMJPDA算法进行了研究,并对该IMMJPDA算法进行了仿真验证。针对该IMMJPDA算法进行优化改进,提出了一种基于FMKF的改进IMMJPDA算法并进行了仿真验证。提出了两种利于工程应用的杂波背景下多机动目标跟踪算法。针对JPDA算法的缺点,研究了Cheap JPDA算法和Suboptimal JPDA算法两种简化JPDA算法。将改进IMMJPDA算法中的JPDA算法替换为Cheap JPDA算法,提出了一种利于工程应用的IMMCheap JPDA算法并进行了仿真验证;将改进IMMJPDA算法中的JPDA算法替换为Suboptimal JPDA算法,提出了一种利于工程应用的IMMSuboptimal JPDA算法并进行了仿真验证。

关键词：多机动目标跟踪交互式多模型滤波联合概率数据关联简化联合概率数据关联衰减记忆卡尔曼滤波

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临近空间多拦截器协同探测问题研究

临近空间多拦截器协同探测问题研究

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作者：周芸竹哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在可以预见的未来里,由于科技水平不断发展使武器具有更佳的性能,未来将迎来愈发复杂的空战环境。而在临近空间内,高超声速飞行器具有目标速度与响应时间快、目标探测困难以及目标的侧向机动能力强等特点,是对国家安全有巨大威胁的一种... 详细信息

在可以预见的未来里,由于科技水平不断发展使武器具有更佳的性能,未来将迎来愈发复杂的空战环境。而在临近空间内,高超声速飞行器具有目标速度与响应时间快、目标探测困难以及目标的侧向机动能力强等特点,是对国家安全有巨大威胁的一种武器。因此在研究临近空间高超声速飞行器的同时亦有必要研究其防御技术。综合目前精确制导武器的技术现状、临近空间高超声速飞行器的拦截难点表明,目前精确制导武器很难实现对高超声速目标一对一的直接碰撞拦截。当一对一拦截时,由于单个拦截器对目标探测精度较低,导致拦截概率低;而多个拦截器协同探测可以提高对相对运动状态的探测精度,进而提高对目标的拦截概率。因此,在这种背景下研究多飞行器协同探测以提高对临近空间高超声速目标的探测精度具有重要的现实意义。本文主要完成了以下三方面的内容。首先,本文基于几何关系对多拦截器协同制导问题进行了描述并建立起独立运动模型与相对运动模型。考虑到实际可测量的数据并兼顾滤波简单,选择状态变量、量测量以及协同变量使滤波精度最高。针对飞行器独立运动选择全局惯性坐标系建立起拦截器运动模型以及目标运动模型,针对弹-目相对运动分别选择视线坐标系以及惯性坐标系建立起弹-目相对运动的数学模型。其次,研究基于交互多模型的滤波算法,拦截器之间进行数据共享以便协同完成对目标区域的探测。由于协同探测融合了多个拦截器的探测信息,因而能够增大拦截器的探测范围并提高对目标状态探测的精度。通过交互式多模型算法进行滤波估计后,能够获得弹-目相对信息的估计值,为逼近目标的真实运动轨迹打下基础。同时,采用简单模型通过概率组合来逼近目标真实运动,研究如何在采用较少模型条件下获得较高精度,并通过仿真验证所选择的滤波所用模型能否在保证实时性的同时,最好地近似临近空间高超声速飞行器的实际飞行轨迹。最后,通过数据融合算法提高对相对运动状态的估计精度。将不同拦截器的探测信息进行数据融合,由于滤波过程中每一个拦截器与目标间皆可通过滤波获得相对运动状态的估计,因此可以以相对运动状态估计协方差矩阵大小作为加权依据,对所获得的多个数据进行融合,以得到更高精度的结果,并通过仿真验证方法的有效性。

关键词：多拦截器协同协同探测协同制导交互式多模型滤波数据融合算法

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基于点云的车辆多目标跟踪算法研究

基于点云的车辆多目标跟踪算法研究

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作者：刘智文西安电子科技大学

学位级别：硕士

在自动驾驶技术方兴未艾的大背景下,伴随着三维点云获取设备成本的不断降低,以及点云数据中包含着目标丰富的空间坐标信息的特有属性,直接以点云数据为输入,实现对道路上正常行驶车辆的跟踪是极具研究意义和实用价值的。本文采用基于检... 详细信息

在自动驾驶技术方兴未艾的大背景下,伴随着三维点云获取设备成本的不断降低,以及点云数据中包含着目标丰富的空间坐标信息的特有属性,直接以点云数据为输入,实现对道路上正常行驶车辆的跟踪是极具研究意义和实用价值的。本文采用基于检测的跟踪范式,从点云多目标跟踪算法的整体框架和组成部分出发,对点云多目标检测算法中点云地面滤除不彻底,聚类算法耗时长,检测结果不能清晰表示目标朝向等问题,以及点云多目标跟踪算法中由于车辆目标的机动性导致的目标运动状态难以描述和数据关联中由于目标较多导致的计算量陡增等问题进行研究,主要的研究工作包括: 在目标检测阶段,提出了融合高斯滤波和中值滤波的基于坡度的地面滤除算法实现对地面点最大范围的滤除,减少数据量;之后将三维点云投影在二维平面上并进行网格划分,采用连通组件标记算法分析投影后的连通区域,对点云目标进行聚类,解决传统聚类算法中由于迭代计算导致的耗时问题,提出使用不同的网格划分策略,使其在车辆密集环境下也能得到较好的聚类效果;最后分析了最小面积矩形算法和LShape拟合算法的适用场景,提出使用两者结合的方法对聚类后的目标进行姿态估计,得到目标航向角信息,实现对目标状态更加精准地描述,并设置相关条件阈值对初步得到的回归框进行过滤,确定最终的检测结果。在目标跟踪阶段,提出结合椭圆跟踪门,二维Io U和三维欧式距离的方法对关联矩阵进行优化,在对目标轨迹赋予不同状态的基础上,划分数据匹配过程中的优先级,根据状态的不同使用不同的更新方法对目标状态进行更新,并采用匈牙利算法和JPDA进行求解。考虑到使用JPDA算法解决前后帧目标匹配容易出现计算复杂的情况,提出对确认矩阵进行拆分和裁剪,进一步减少计算量。另外,讨论了卡尔曼滤波算法在应用中的局限性,分析了常见的车辆运动模型,说明了采用交互式多模型算法和UKF算法对目标状态进行预测和更新的必要性。为了减少信息的损失,方便从不同的角度观察跟踪效果,直接将跟踪结果通过点云库中的可视化工具显示出来。最后分别使用KITTI官方数据集中的跟踪序列和激光雷达实地采集的数据进行对比实验,改进后的算法在跟踪精度和准确度上均有提升,跟踪精度提升8%左右,误跟踪数量和虚警率减少50%左右,且在车辆密集的情况下仍能满足实时性要求,验证了算法的有效性和可行性。

关键词：激光雷达点云聚类多目标跟踪交互式多模型滤波数据关联

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