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为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波(SCKF),提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波(SSCKF-D)雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间的相关性。基于SCKF算法,按照量测精确度的高低顺序对方位角、俯仰角、径向距离和伪量测序贯处理。Monte Carlo仿真表明,与SCKF和带多普勒量测的均方根容积卡尔曼滤波(SCKF-D)算法相比,SSCKF-D算法跟踪精度更高,较后者提高20%以上,收敛速度更快,更适用于空间目标跟踪。 相似文献
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使用汽车雷达进行多目标跟踪时,为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果,提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波(Particle Filter with Kalman Importance Sampling,PF-KIS)算法。首先,将航迹关联分解为聚类和指派,通过密度聚类筛选并整合有效目标,经过匈牙利指派得到目标和航迹的最佳匹配关系,避免产生多余联合事件,提高关联效率;其次,以卡尔曼滤波的结果作为粒子滤波的先验,使采样粒子分布更合理,提高估计精度,进而改善非线性跟踪能力。实验表明,算法平均航迹关联正确率约为95%;非线性场景误差约为卡尔曼滤波的1/2,有效地改善了非线性场景跟踪能力。 相似文献
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介绍了地面运动目标的跟踪滤波算法。计算机仿真及真实雷达环境的多目标跟踪表明,采用本文提出的多目标跟踪处理算法进行地面目标的跟踪,跟踪精度和实时性都能满足要求,该方法是有效和可行的。 相似文献
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采用最小二乘(LS)拟和法进行主动全向浮标目标定位时容易受测量误差的影响,为此提出一种基于总体最小二乘法(TLS)的定位算法,首先对主动全向浮标的定位方程和测速方程进行变换形成线性的量测方程,然后利用潜艇测距误差和浮标定位误差的随机性,基于总体最小二乘法对量测方程进行递归解算,解算过程根据潜艇运动的物理限制,取运动模型的状态预测值作为递归过程的初值,最终实现了测量误差平滑化和航迹的整体优化。仿真结果显示算法较之最小二乘法具有更好的抑制噪声能力和机动目标跟踪能力。 相似文献
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针对传统混沌雷达对多目标测距困难的问题,提出了一种建立在解析解系统上的混沌雷达多目标测距方法。该方法使用解析解混沌系统中的连续信号作为雷达发射信号,并把解析解混沌系统中的二值离散序列经移位寄存器保存在雷达接收端,通过保存的二值离散序列能够准确重构雷达发射信号模板。使用该模板和回波信号进行匹配滤波,通过匹配滤波输出信号的峰值得到待测目标的距离。该方法能够在-10 dB信噪比条件下实现多目标测距,且雷达接收端因为只需保存二值离散信号所以需要的存储空间小,实现过程成本低廉。仿真实验验证了提出方法的有效性。 相似文献
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在飞行冲突探测和恶劣天气情况下,单纯利用跟踪滤波算法无法准确判断目标飞机未来的飞行动态。为了有效提高航迹预测精度,针对广播式自动相关监视(ADS-B)信息中意图信息对航迹的影响,提出了一种基于ADS-B意图信息的航迹预测改进算法。该改进算法先通过残差均值交互式多模型(RMIMM)算法,推算出目标飞机的飞行状态参数和飞机运动模式,再结合天气状况、飞行计划和空中交通管制规章进行意图估计,最后通过飞行状态参数、飞机运动模式以及意图信息共同预测目标飞机的航迹。运用蒙特卡洛方法进行仿真,结果表明,与现有算法相比,该改进算法不仅能提供更加精确的航迹预测,而且降低了意图推断的时间延迟。 相似文献