检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：宿晓静中国科学院研究生院

学位级别：硕士

机动目标跟踪应用领域非常广泛,在国防和民用领域都有重要的应用价值,是国内外研究热点领域之一。目标发生机动是目标为了执行某种战术意图而改变原来规律的运动,在这种情况下要保证跟踪滤波器能跟上目标运动方式的变化,以达到准确跟踪... 详细信息

机动目标跟踪应用领域非常广泛,在国防和民用领域都有重要的应用价值,是国内外研究热点领域之一。目标发生机动是目标为了执行某种战术意图而改变原来规律的运动,在这种情况下要保证跟踪滤波器能跟上目标运动方式的变化,以达到准确跟踪的目的。由于目标机动的不确定性,使得各种应用系统对机动目标跟踪的要求日益复杂。因此,本文对机动目标跟踪问题进行系统、深入的研究。\n 本文首先对基于卡尔曼滤波的目标跟踪基本原理与算法进行了分析探讨。对于水下运动目标跟踪问题,针对主动声纳探测数据率低的特点,设计了主被动声纳探测联合的卡尔曼滤波跟踪算法,改进了算法的收敛速度和精度。然后,文章研究了尾追和“蛇形”运动这两类机动目标的跟踪问题。对于尾追运动目标,分析了基于Singer模型和基于CV模型的卡尔曼滤波算法的性能。对于“蛇形”运动目标,分析了“当前”统计模型和交互式多模型算法的性能。针对目标运动模式未知的情况,提出了基于“当前”统计模型和CV模型的交互式多模型算法,仿真表明,该算法具有较好的跟踪性能。

关键词：水下机动目标跟踪卡尔曼滤波机动目标运动模型交互式多模型算法

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强机动目标自适应变结构多模型跟踪算法

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计算机系统应用 2012年第10期21卷 114-117页

作者：曾东彭冬亮杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室杭州310018

在强机动目标跟踪领域,采用传统基于固定模型集合的交互式多模型算法需要大量模型来描述目标机动,需要巨大的计算量,并且过多模型会带来不必要的模型竞争反而降低跟踪性能.为解决它所带来的问题,提出一种自适应变结构多模型算法,采用少... 详细信息

在强机动目标跟踪领域,采用传统基于固定模型集合的交互式多模型算法需要大量模型来描述目标机动,需要巨大的计算量,并且过多模型会带来不必要的模型竞争反而降低跟踪性能.为解决它所带来的问题,提出一种自适应变结构多模型算法,采用少量与目标运动模式相关的模型,在不同时刻根据目标当前机动水平自适应调整模型参数建立新的模型集合,并对其进行滤波估计.仿真结果显示该方法能更好的匹配目标运动规律,有效降低计算复杂度,提高跟踪精度.

关键词：强机动目标跟踪自适应变结构多模型交互式多模型算法

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基于角速度估计自适应的IMM目标跟踪算法

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航空科学技术 2012年第1期23卷 74-77页

作者：吕铁军蒋宏丁全心梁国威北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院火力控制技术国防科技重点实验室

为了解决目标强机动时目标跟踪算法模型集不匹配的问题,提出了一种基于角速度估计的自适应交互式多模型算法。通过对角速度的估计,在目标的不同运动模式下选取最优模型集,角速度估计精度高时,通过角速度估计值构造模型集,减小模型间竞争... 详细信息

为了解决目标强机动时目标跟踪算法模型集不匹配的问题,提出了一种基于角速度估计的自适应交互式多模型算法。通过对角速度的估计,在目标的不同运动模式下选取最优模型集,角速度估计精度高时,通过角速度估计值构造模型集,减小模型间竞争;角速度估计精度低时,采用标准IMM算法的模型集,提高模型集的覆盖范围,从而提高跟踪精度。仿真结果表明该方法能够明显提升目标跟踪性能,对强机动目标的跟踪效果尤其显著。

关键词：机动目标跟踪卡尔曼滤波自适应滤波交互式多模型算法角速度估计

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适用于模型失配时的改进IMM算法

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系统工程与电子技术 2011年第12期33卷 2593-2597页

作者：陈映程臻文树梁北京无线电测量研究所北京100854

机动目标难以跟踪的主要原因是无法找到一个准确的模型来描述目标的运动,即此时目标运动模型是失配的。现今交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)算法是一种常用的用于机动目标的跟踪算法。推导分析了现有的典型IMM滤波算法在... 详细信息

机动目标难以跟踪的主要原因是无法找到一个准确的模型来描述目标的运动,即此时目标运动模型是失配的。现今交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)算法是一种常用的用于机动目标的跟踪算法。推导分析了现有的典型IMM滤波算法在跟踪机动目标时存在的不足,提出了一种更适用于运动模型失配情况下机动目标跟踪的改进IMM算法。该算法对在跟踪机动目标时滤波器的新息序列的均值特性进行推导分析,改进了IMM算法中模型概率的计算方法,提高了模型概率计算的准确性,从而提高对机动目标的跟踪精度。建立了典型的机动目标跟踪场景,将改进后的IMM算法和原有的典型IMM算法的跟踪性能进行了对比研究,并对模型转换概率的准确性进行了分析,仿真结果验证该改进算法的有效性。

关键词：机动目标跟踪交互式多模型算法新息序列均值模型概率

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基于IMM算法的机场场面运动目标跟踪

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系统工程与电子技术 2011年第10期33卷 2322-2326页

作者：宫淑丽王帮峰吴红兰黄圣国南京航空航天大学民航学院江苏南京210016

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型... 详细信息

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后,利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与IMM相结合的UKF-IMM算法对场面雷达监视的飞机的运动进行了跟踪建模,并将UKF-IMM算法与基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalmam filter,EKF)的EKF-IMM和基于当前统计模型的单模型跟踪算法进行仿真比较。结果表明,UKF-IMM跟踪算法在雷达场面跟踪方面具有更大的应用价值。

关键词：目标跟踪交互式多模型算法无迹卡尔曼滤波场面监视雷达

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目标跟踪算法研究及其应用

目标跟踪算法研究及其应用

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作者：许志刚江南大学

学位级别：硕士

目标跟踪技术随着计算机技术、传感技术的发展,已经成为倍受重视的研究课题。而目标跟踪技术中的一个核心部分就是滤波算法,一个好的算法能对目标进行高精度实时跟踪。随着近年来科学技术的发展,硬件、算法和计算机性能等方面的巨大进步... 详细信息

目标跟踪技术随着计算机技术、传感技术的发展,已经成为倍受重视的研究课题。而目标跟踪技术中的一个核心部分就是滤波算法,一个好的算法能对目标进行高精度实时跟踪。随着近年来科学技术的发展,硬件、算法和计算机性能等方面的巨大进步,目标跟踪技术有了快速的发展。不断给目标跟踪带来巨大的挑战。因此,在国防建设、航空宇航以及其他的各个领域中,各种新的技术不断被应用到目标跟踪中来以适应更加复杂的环境和应用。本文的研究工作主要是基于分布式目标跟踪展开的。首先,本文介绍了目标跟踪技术的发展概况和目标跟踪算法的主要方法。其次,在多平台多目标跟踪方面,基于交互式多模型算法（IMM）的基本原理及其算法改进思想,结合联合概率数据互联算法（JPDA）实现了单平台多目标跟踪的算法,然后作者进一步发展成分布式多目标的跟踪算法（DIMMJPDA）。最后,在跟踪机动多目标方面,本文将当前统计模型算法融合至IMM算法中,使算法能够对机动目标有良好的效果。主要改进型工作如下: 1、在机动目标方面。基于Lang Hong提出的分布式交互多模型算法（DIMMCA/CV）,该算法主要应用在单目标环境下,在多目标环境下就不适用了。并且该算法采用匀加速模型（CA）与匀速模型（CV）相交互作用,在机动情况下误差较大。作者结合当前统计模型算法（CS）提出了新的算法（DIMMCS/CV）。新算法在跟踪机动目标,特别是对强机动目标有良好的效果,仿真结果与DIMMCA/CV算法比较,分析了其性能优势。 2、在多目标方面。提出一种新的多目标跟踪模型算法,称作DIMMJPDA算法。将基于多目标跟踪的JPDA算法融合应用于IMM算法中,得到IMMJPDA算法。然后使用数据融合方法,将其扩展成为分布式的多目标跟踪算法（DIMMJPDA）。由于引入了JPDA算法模型,使得DIMMJPDA算法的计算量很大,不适合在实际中应用。 3、在数据融合中,协方差矩阵P必须是可逆的。但实际程序运行中,会出现不可逆的情况。本文作者引入了特征值扰动方法来解决该问题。实验表明经过扰动方法后,不可逆矩阵变成非奇异矩阵。 4、DIMMCS/CV算法很好的解决了目标机动的情况,但对于多目标就不适用了。DIMMJPDA算法能解决多目标跟踪,但计算量太大。因此,作者把DIMMCS/CV算法与DIMMJPDA算法相结合,解决了目标在机动和多目标情况下的应用。

关键词：目标跟踪多平台跟踪交互式多模型算法分布式融合

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自适应交互式多模型目标跟踪算法

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兵工自动化 2009年第5期28卷 11-13页

作者：李茂岳曾敬中国兵器工业第五八研究所军品部四川绵阳621000

以防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法。该算法采用后验信息修正模型的噪声方差和马尔可夫转移矩阵,使IMM具有自适应能力。将该算法应用于由CA、CV两模型组成的交互式多模型算法中取得良好的效果。仿... 详细信息

以防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法。该算法采用后验信息修正模型的噪声方差和马尔可夫转移矩阵,使IMM具有自适应能力。将该算法应用于由CA、CV两模型组成的交互式多模型算法中取得良好的效果。仿真结果表明,该算法跟踪精度比标准IMM有较大改善。

关键词：交互式多模型算法目标跟踪自适应滤波马尔可夫链

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一种基于多模型算法的纯弹道式弹道落点预报方法

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宇航学报 2010年第7期31卷 1825-1831页

作者：陈映文树梁程臻中国航天科工集团第二研究院无线电测量研究所北京100854

本文以落点预报技术在弹道目标预警中的应用为背景,主要解决在未知弹道系数情况下如何进行弹道目标落点精确预报的问题。为此,本文给出了一种基于交互式多模型算法(IMM)和无迹滤波(UF)算法的精确弹道目标落点预报方法,从弹道系数估计收... 详细信息

本文以落点预报技术在弹道目标预警中的应用为背景,主要解决在未知弹道系数情况下如何进行弹道目标落点精确预报的问题。为此,本文给出了一种基于交互式多模型算法(IMM)和无迹滤波(UF)算法的精确弹道目标落点预报方法,从弹道系数估计收敛速度和最终收敛精度的角度对该方法落点预报的时效性和精度进行了分析,同时还分析了雷达数据率对算法性能的影响。与基于单一的UF算法或推广卡尔曼(EKF)滤波算法的落点预报方法相比较,基于IMM-UF的落点预报方法具有更强的适应性,能在未知弹道系数的情况下更迅速且更精确地估计出目标的弹道系数,从而实现对弹道目标落点更快更准的预报。仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：落点预报交互式多模型算法无敏滤波推广卡尔曼滤波弹道系数估计

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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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多模型机动目标跟踪算法研究

多模型机动目标跟踪算法研究

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作者：姜燕太原理工大学

学位级别：硕士

目标跟踪技术在现代军事和民用领域占有十分重要的地位并有着广阔的应用前景,因此关于目标跟踪技术的研究与发展一直受到人们广泛的关注。近年来,众多国内外研究者对此进行了深入的研究并取得了丰硕的成果。在目标跟踪系统中,多模型(Mul... 详细信息

目标跟踪技术在现代军事和民用领域占有十分重要的地位并有着广阔的应用前景,因此关于目标跟踪技术的研究与发展一直受到人们广泛的关注。近年来,众多国内外研究者对此进行了深入的研究并取得了丰硕的成果。在目标跟踪系统中,多模型(Multiple Model, MM)目标跟踪算法由于独有的处理具有结构和参数未知和/或变化以及将复杂问题简化的能力,其研究也是目前目标跟踪研究领域的一个重要方向。根据模型集设置特点以及各模型间有无交互,多模型算法可分为静态多模型算法、交互式多模型算法以及变结构多模型算法。其中,交互式多模型算法由于使用多个不同的运动模型匹配目标不同的运动模式,且各模型之间存在交互,在目标跟踪系统中不仅可以提高跟踪精度,还具有较高的效费比,因此受到较多的关注和重视。近年来各国研究者对交互式多模型算法的研究重点主要集中于对模型、滤波算法以及数据融合技术等方面的改进。同时,随着小波算法、模糊逻辑理论、遗传算法和神经网络等新学科的不断发展与日益成熟,有越来越多的学者将交互式多模型算法与这些新学科结合,使的交互式多模型算法在跟踪精度、实时性等方面得到了很大的提高。本文首先研究了目标跟踪中的卡尔曼滤波算法和常用的机动目标跟踪模型,仿真分析了各模型基于卡尔曼滤波算法的跟踪性能。然后在相同的目标运动环境中对交互式多模型算法的跟踪性能进行仿真,并根据仿真结果与基于卡尔曼滤波算法的单模型跟踪性能进行比较,分析总结了交互式多模型算法相对于单模型跟踪算法的优越性。交互式多模型算法的中的概率更新计算需要具有先验知识的马尔可夫概率转移矩阵,先验知识在机动目标跟踪中很难获得。而且如果先验知识与当前机动目标运动状态不符会引起很大的跟踪误差,甚至导致跟踪丢失。本文针对常规交互式多模型算法的概率更新部分的缺陷提出了一种基于遗传模糊神经网络的交互式多模型算法(GAFNN-IMM)。该算法首先设计了一种基于遗传算法优化的模糊神经网络,然后将各滤波器输出的残差输入到遗传模糊神经网络中。根据遗传模糊神经网络的自学习和自适应能力得到机动目标状态估计融合及输出交互时各模型对应的匹配概率,代替了交互式多模型算法中的模型概率计算。通过仿真分析比较了基于遗传模糊神经网络的交互式多模型算法与常规交互式多模型算法的跟踪性能,验证了基于遗传模糊神经网络的交互式多模型算法在跟踪精度方面优于常规交互式多模型算法。然后设置了不同的目标运动环境,比较GAFNN-IMM算法在不同的机动目标运动环境里的跟踪误差变化,分析了该算法的跟踪性和适用的目标跟踪环境。

关键词：机动目标跟踪目标跟踪模型交互式多模型算法遗传算法模糊神经网络

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