一种地面目标跟踪算法的设计与实现

对地面机动目标的跟踪问题是目标跟踪领域的难点,多传感器数据融合技术以及变结构交互多模型算法是解决地面目标跟踪问题的有效途径。针对目标运动特点,将地面目标运动特性和运动状态作为先验信息,设计了一种地面目标跟踪算法,给出了算法的详细步骤,算法主要采用了加权观测融合卡尔曼滤波器及采用模型组切换方法的变结构多模型算法实现。仿真及误差分析结果表明,该算法优于传统交互多模型算法。为地面目标跟踪算法的设计提供了参考。

地面目标跟踪中的道路识别

针对地面目标跟踪中的道路识别问题研究了一种快速有效的实现方法.建立了道路识别问题的 数学模型并将上述问题与一个不等式约束的正定二次规划问题相联系.给出了二次规划问题的最优性条件并 提出了一种基于有效集算法的道路识别方法.通过两个不同的仿真实例验证了上述算法的可行性和有效性.

基于机载雷达的地面目标跟踪算法研究

基于已知的道路信息,建立了道路约束条件下的地面目标状态模型。针对雷达测量模型非线性的特点,提出了基于无迹卡尔曼滤波UKF算法的地面目标跟踪算法,并进行了仿真试验分析。仿真结果表明:该算法跟踪精度高、稳定性好。

基于ARM的GPS地面目标跟踪及报警系统的设计与实现

以ARM微处理器为核心,利用GPS技术和GSM网络,设计了一种地面目标跟踪及报警系统。该系统通过解析卫星定位数据,解码获取当前经纬度信息,然后经GSM模块向监控中心发送SMS,监控中心将得到的信息解析并在电子地图上显示出来,实现实时定位跟踪,对于个人防劫持、车辆防盗等方面具有重要意义。

道路约束下多传感器协同地面目标跟踪的管理方法

为实现道路约束下地面目标的有效跟踪、控制传感器系统的辐射损失,提出一种多传感器协同管理方法。将传感器管理过程描述为部分可观马尔可夫决策过程,建立道路约束下目标跟踪模型和传感器截获损失模型,给出跟踪精度和截获损失的具体计算方法,并提出一种多普勒盲区下的目标预测状态修正方法;针对高维数下管理方案求取困难的问题,设计了一种莱维飞行-樽海鞘群算法以快速获得高质量的解。仿真实验结果表明:相比于经典寻优算法,所提算法具有更好的全局搜索能力,能够在缩短寻优时间的同时找到高质量的解;所提管理方法能够有效解决地面目标跟踪问题,既保证了跟踪任务的完成质量,又提高了传感器系统的生存能力。

多传感器协同地面目标跟踪的调度方法

针对地面目标跟踪时多普勒盲区存在的情况,为实现对目标的精确跟踪,提出了一种多传感器协同调度方法。首先,通过分析传感器调度的基本过程,建立了包含调度动作、目标状态转移方程和多普勒盲区下传感器量测方程的基本模型;然后,针对地面目标“动-停-动”的运动方式,依据速度大小将其状态分为低速和高速两类,给出了状态概率的计算方法,并引入变结构多模型方法对目标状态进行估计,给出了估计时似然函数和状态转移概率的计算方法;最后,以克拉美罗下限量化跟踪精度,并以跟踪精度最优为优化目标建立了长期调度的目标函数。仿真实验的结果表明,所提方法能够通过预测未来多步的调度收益,制定出最佳的传感器调度方案,从而实现对地面目标的高精度持续跟踪。

地理信息辅助地面目标跟踪算法研究

不断变化的地理地形信息不仅能够限制目标的运动性能,而且能够降低测量数据的质量。但是地理信息的合理开发与利用则能够在很大程度上提高地面目标的跟踪性能。为了研究地理信息对地面目标跟踪性能提高的算法,基于现有的研究成果,对其进行分类研究,并对基于VS-IMM(Variable Structure Interacting Multiple Model)的跟踪算法进行了梳理。详细地分析地理信息如何辅助该算法,以提高航迹的质量和连续性。最后,对地理信息辅助地面目标跟踪算法进行了总结与对比性分析,对利用人工智能算法跟踪地面目标进行展望。

地面目标跟踪算法研究

本文重点研究地面运动目标跟踪中利用道路约束提高单目标状态估计精度的方法。按照在Kalman滤波过程中作用的对象,将其归结为三类,即利用道路约束进行量测预处理、模型修正、状态估计处理。首先对这三类方法的原理进行了介绍,给出各自的应用条件。然后将各种方法进行可能的组合,从状态估计精度和计算时间复杂度方面做出了分析。仿真实验将这些方法进行比较,结果表明各种利用道路约束的方法都不同程度地改善了估计性能,且合理的组合可以更有效地利用道路约束,从不同的层面共同提高估计精度。对于各种算法时间复杂度的定量分析,也便于实际应用时对算法的选择。

基于ATUKF的地面动目标跟踪算法

地面动目标运动速度较小,且运动模型随着道路实时变化,在远距离前提下机载雷达如何对地面动目标进行精确跟踪已成为亟待解决的难题。针对该问题,文中提出了一种自适应转弯无迹滤波算法。首先,通过推导目标位置、速度与转弯率的关系,并将其作为状态变量进行自适应更新,提高了跟踪模型准确性;其次,引入无迹变换的思想,有效减小非线性估计误差。仿真实验表明,所提算法的位置和速度均方根误差均小于传统的Singer和交互式多模型算法,为地面动目标精确跟踪提供了一种新的思路。

光电成像制导中地面运动目标检测与跟踪

地面运动目标的自动检测与跟踪是对地精确打击光电成像制导中的核心任务。针对地面运动目标自动检测问题,提出了由粗到精的迭代全局运动补偿算法以补偿动平台引起的背景图像像素位移,基于变化能量测度的独立运动目标检测算法以及基于三帧序列图像的运动目标定位算法。针对地面运动目标跟踪问题,提出了融合运动特征和灰度直方图特征的粒子滤波器目标跟踪算法,实现可靠、稳定跟踪地面运动目标。利用实际航拍视频进行算法验证实验,比较了基于傅里叶-梅林变换(Fourier-Mellin transform,FMT)、Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)特征跟踪、Harris角点和迭代全局运动补偿算法,验证了基于变化能量测度的独立运动目标检测算法和融合多特征的粒子滤波器跟踪算法的有效性。

基于UKF算法的机载雷达地面动目标跟踪算法分析

文章根据道路先验信息,建立具有约束条件的道路地面目标运动方程,并根据雷达的非线性测量特点,引入无迹变换的思想,建立跟踪地面动目标的无迹卡尔曼滤波UKF算法模型。仿真试验表明,该算法具有稳定性好、精度高的特点。

密集回波环境下地面机动目标跟踪的UKF-VSMM-PDA算法

对地面机动目标进行跟踪,除了利用量测信息外,利用地形特征等信息也可提高跟踪性能。但这些非正态信息却可能导致较高的非高斯概率密度,文中将机动和多回波同时考虑,并充分利用了地形特征等信息,提出了UKF-VSMM-PDA算法,对密集回波环境下地面机动目标进行跟踪。仿真结果证明了该算法的优越性能。

战场监视雷达地面运动目标跟踪方法

机载战场监视雷达是现代战争中保障信息优势的一种重要装备,简要总结了地面运动目标跟踪(GMTT)的特点,以及当前实用于战场监视雷达GMTT应用的多假设跟踪(MHT)方法。提出了一种新的有效利用道路网信息的MHT-GMTT方法,通过道路约束的量测预处理,可以有效减少MHT中的假设分支,从而提高MHT处理的计算效率及目标的跟踪精度,仿真结果验证了算法的有效性。

基于地理信息的地面运动目标跟踪方法

为了提高地面运动目标跟踪精度,提出了基于地理信息约束的变结构交互多模(VS-IMM)的目标跟踪算法。通过建立地理信息系统约束地面目标运动状态,并利用目标转弯曲线模型确定滤波器中机动目标的时变运动模型集,采用地理信息约束的变结构交互多模算法可更符合实际进行地面目标机动跟踪。针对机场地面机动目标的仿真结果表明,给出的地理条件约束的目标跟踪算法比现有交互多模算法具有更好的性能。

机载雷达对地动目标跟踪研究

雷达对目标的跟踪过程中,往往利用α-β滤波器对目标航迹进行滤波以得到更高的跟踪精度。试验发现机载雷达对地动目标跟踪的过程中,若目标突然发生运动状态的改变如加/减速等,则滤波误差容易发散。工程上往往利用衰减记忆滤波器来维持滤波器的稳定性,但对于匀速运动目标,随跟踪步数的累积该滤波器跟踪精度无法得到持续改善。本文提出一种结合利用α-β滤波器和衰减记忆滤波器的目标跟踪算法,使其兼顾跟踪精度和滤波稳定性。通过仿真试验证明了该滤波方法的有效性。

基于高斯粒子滤波的机载GMTI雷达跟踪

在使用机载雷达对地面目标进行跟踪过程中,常规粒子滤波算法时间复杂度高,误差性能改善幅度不明显。在状态向量服从高斯分布的条件下,将高斯粒子滤波算法应用到机载GMTI雷达非线性滤波过程中。该方法可以根据状态向量的二阶统计量抽取粒子,粒子权值不需要递推计算。相对于常规粒子滤波算法,降低了时间复杂度,并且能够在一定程度上提高误差性能。仿真结果证明了该方法的有效性。

北约地面监视飞机计划行将敲定

两个由来自多个国家的公司组成的小组将竞争标的数十亿美元的北约地面监视飞机交易