检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2008年第2期25卷 233-236,241页

作者：孙福明吴秀清王鹏伟中国科学技术大学电子工程与信息科学系安徽合肥230027

针对转弯机动目标跟踪,提出了一种两层交互多模型(IMM)跟踪算法.算法的内层多模型由当前统计模型和恒速模型构成,针对目标的速度方向角进行滤波,将获得的角速度估计值作为外层的中心角速度;外层多模型由转弯模型构成,其角速度集合由中... 详细信息

针对转弯机动目标跟踪,提出了一种两层交互多模型(IMM)跟踪算法.算法的内层多模型由当前统计模型和恒速模型构成,针对目标的速度方向角进行滤波,将获得的角速度估计值作为外层的中心角速度;外层多模型由转弯模型构成,其角速度集合由中心角速度和对称角速度(交互输出的加速度与速度的比值)组成.由于既准确估计了目标的角速度,又设计了合理的角速度集合,算法显著提高了转弯机动目标的跟踪精度.仿真实验验证了算法的有效性.

关键词：机动目标跟踪交互多模型当前统计模型转弯模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

当前统计概率数据关联算法

引用

电子科技大学学报 2005年第1期34卷 4-7页

作者：张晶炜熊伟何友海军航空工程学院信息融合技术研究所山东烟台264001

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模... 详细信息

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。

关键词：机动目标当前统计模型概率数据互联跟踪

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

混合坐标系下基于U变换的水下机动目标被动跟踪

引用

系统工程理论与实践 2007年第3期27卷 145-149页

作者：王博徐德民南京电子十四所南京210013 西北工业大学航海学院西安710072

针对仅有角测量的单站无源目标在混合坐标系中进行跟踪所出现的问题,本文提出了应用U变换算法进行改进.该算法采用求取σ点和相应权值的办法,就可以直接得到非线性函数的均值和方差等统计特性,而不需要对非线性函数进行线性化处理.通过... 详细信息

针对仅有角测量的单站无源目标在混合坐标系中进行跟踪所出现的问题,本文提出了应用U变换算法进行改进.该算法采用求取σ点和相应权值的办法,就可以直接得到非线性函数的均值和方差等统计特性,而不需要对非线性函数进行线性化处理.通过仿真,并且与传统的卡尔曼滤波算法进行比较,该算法不仅能够对目标进行很好的跟踪,跟踪误差小,而且运算速度也比扩展卡尔曼滤波算法快.

关键词： U变换混合坐标系被动跟踪当前统计模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CSM的航天任务上升段轨迹跟踪应用研究

引用

弹道学报 2011年第3期23卷 13-17页

作者：王国保吕久明贾锐明李春峰西安交通大学电信学院西安710000 酒泉卫星发射中心兰州732750

为了实时、准确地获取航天发射任务上升段轨迹飞行特性,采用"当前"统计模型(CSM)算法,建立了航天任务上升段轨迹的运动模型,分析了目标运动特性;采用美国航天任务中脉冲雷达获取的测量数据进行统计分析,确定了运动模型的有关... 详细信息

为了实时、准确地获取航天发射任务上升段轨迹飞行特性,采用"当前"统计模型(CSM)算法,建立了航天任务上升段轨迹的运动模型,分析了目标运动特性;采用美国航天任务中脉冲雷达获取的测量数据进行统计分析,确定了运动模型的有关参数,仿真分析了在航天任务上升段CSM算法的滤波跟踪性能.分析比较了CMS算法滤波处理前后的性能,试验仿真结果表明,CSM算法能够较好地完成航天任务中的测控数据滤波处理工作,满足运动轨迹处理显示和故障判决要求.

关键词：当前统计模型滤波跟踪运动目标雷达测控站航天发射场

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粒子滤波的仅有角测量的被动跟踪

引用

上海交通大学学报 2005年第6期39卷 993-996页

作者：邓小龙谢剑英王林上海交通大学自动化系上海200030

基于粒子滤波,提出了仅有角测量无源被动跟踪的新解决方法.该方法采用“当前”统计模型,使用粒子滤波算法,融合了双站测量数据.在双站测量的被动跟踪试验中,仿真结果证实了该方法能有效跟踪高度机动的目标.

关键词：粒子滤波当前统计模型被动跟踪数据融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于扩展卡尔曼滤波的GPS多径抑制技术

引用

宇航学报 2003年第1期24卷 53-56页

作者：张文明周一宇姜文利国防科大电子科学与工程学院长沙410073

本文研究 GPS系统中多径误差抑制技术。利用小范围多天线系统中多径对各天线之间伪距测量值影响的相关性 ,采用扩展卡尔曼滤波技术得到多径信号各参数 ,从接收信号中消去多径信号 ,以抑制多径信号影响。文章推导了多径信号对码环误差影... 详细信息

本文研究 GPS系统中多径误差抑制技术。利用小范围多天线系统中多径对各天线之间伪距测量值影响的相关性 ,采用扩展卡尔曼滤波技术得到多径信号各参数 ,从接收信号中消去多径信号 ,以抑制多径信号影响。文章推导了多径信号对码环误差影响的闭合表达式 ,建立了采用当前统计模型的状态方程和观测方程。

关键词：全球定位系统扩展卡尔曼滤波当前统计模型多径

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法

引用

系统工程与电子技术 2019年第6期41卷 1186-1194页

作者：张浩为谢军伟葛佳昂宗彬锋路文龙空军工程大学防空反导学院中国人民解放军94710部队中国人民解放军95899部队

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估... 详细信息

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKF-STF)算法和交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。

关键词：机动目标跟踪当前统计模型平方根容积卡尔曼滤波强跟踪

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

状态分量综合修正加速度方差的CSM算法

引用

西北工业大学学报 2014年第1期32卷 6-11页

作者：黄长强封普文曹林平黄汉桥程华空军工程大学航空航天学院陕西西安710038 西北工业大学陕西西安710072

"当前"统计模型自适应算法依赖于先验加速度极限值,并不适用所有机动情况。而单一的位置或速度自适应调整加速度方差,往往使得跟踪不稳定。综合考虑位置、速度和加速度信息,提出一种新加速度自适应公式,克服了对先验加速度极... 详细信息

"当前"统计模型自适应算法依赖于先验加速度极限值,并不适用所有机动情况。而单一的位置或速度自适应调整加速度方差,往往使得跟踪不稳定。综合考虑位置、速度和加速度信息,提出一种新加速度自适应公式,克服了对先验加速度极限值的依赖。并在此基础上结合高斯隶属函数对其权值予以修正,提高了跟踪精度。为解决单个"当前"统计模型不能跟踪机动频率不断变化实际目标,利用交互多模算法,将不同机动频率的改进"当前"统计模型进行交互。仿真结果表明,新算法具有较好的跟踪效果。

关键词：机动目标跟踪当前统计模型加速度方差状态分量交互式多模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应模糊逻辑的多模型跟踪

引用

光学精密工程 2009年第4期17卷 867-873页

作者：陈谋姜长生南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016

为了克服基于"当前"统计模型的交互式多模型算法难以恰当地确定当前模型的概率,以及系统参数amax和a-max在跟踪过程中不能自适应调整的缺点,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模型跟踪算法。介绍了基于"当前"统计... 详细信息

为了克服基于"当前"统计模型的交互式多模型算法难以恰当地确定当前模型的概率,以及系统参数amax和a-max在跟踪过程中不能自适应调整的缺点,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模型跟踪算法。介绍了基于"当前"统计模型的交互式多模型算法,给出了算法的基本步骤。在"当前"统计模型算法基础上,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模型跟踪改进算法,采用模糊推理给出了模型的选择概率,以提高跟踪的速度;同时,采用蚁群算法对设计参数进行优化,以提高跟踪的精度。最后,将所设计的基于"当前"统计模型的多模型改进算法用于机动目标的跟踪仿真。实验结果表明:改进的算法使得跟踪精度提高了20%左右,机动目标跟踪一次仿真时间为0.047 s,基本满足高速、高精度跟踪目标的要求。

关键词：机动目标跟踪当前统计模型多模型跟踪自适应模糊逻辑蚁群算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应CS模型的IMM算法

引用

系统工程与电子技术 2016年第5期38卷 977-983页

作者：杨永建樊晓光王晟达禚真福南建国黄伯儒空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical,CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式... 详细信息

目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical,CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式多模型(interacting multiple model,IMM)的基础上,提出了一种交互式多自适应模型(interacting multiple adaptive model,IMAM),该模型通过采用两个自适应CS模型,能够有效消除目标状态突变造成模型误差急速增大的问题,提高了模型的准确度和适应性。其次,在IMAM的基础上,结合修正卡尔曼滤波(amendatory Kalman filter,AKF)的思想,提出了IMAM-AKF算法,该算法通过修正最终的状态融合估计值,有效地降低了目标机动造成的模型误差,进一步提高了机动目标跟踪的性能。最后,结合自适应渐消卡尔曼滤波(adaptive fading Kalman filter,AFKF)的思想,提出了IMAM-AFAKF算法。仿真结果表明,无论是强机动还是弱机动,IMAM-AFAKF算法都具有较好的跟踪性能。

关键词：机动目标跟踪目标运动状态改变模型误差当前统计模型交互式多模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：