基于当前统计模型的有向图切换IMM算法

将当前统计模型和变结构多模型估计算法相结合,提出了一种新的用于跟踪机动目标的交互多模型算法,计算机仿真结果显示该算法能有效提高交互多模型估计器的费效比。

基于无味有向图切换的机动目标跟踪VSMM算法

在机动目标跟踪领域,传统的基于固定模型集合的交互式多模型算法需要大量的模型来保证模型不失配,但是会带来巨大的计算量,并且来自过多模型的不必要的模型间竞争反而会使算法性能下降。为解决此矛盾,该文提出了一种基于有向图切换和无味卡尔曼滤波算法的变结构多模型算法。该算法根据目标不同时刻的运动状态依据有向图匹配不同的子模型集合进行滤波。仿真结果显示该算法在有效降低计算量的同时使模型集合和目标的运动状态更好的匹配,从而提高了算法跟踪精度。

基于有向图切换IMM-CKF高速滑翔目标跟踪算法

为解决高速滑翔飞行器难以实现高精度跟踪的问题,提出了一种针对临近空间高速跳跃滑翔式机动目标的跟踪算法,其核心是在正弦波(sine wave,SW)自相关模型的基础上,将有向图切换原理与交互式多模型算法结合,从而实现模型集的自适应以覆盖周期机动角速度的变化,并利用容积卡尔曼滤波方法进行滤波器的设计。通过仿真试验将SW单模型和SW交互式多模型进行比较,验证了有向图切换交互式多模型算法在跟踪临近空间高马赫数跳跃滑翔式机动目标时的优越性和模型集切换的有效性。

基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题,文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中,结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互,并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整,从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明,与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比,文章提出的算法的跟踪性能明显提高,且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。

基于有向图切换的INS/GPS组合导航VSMM算法

INS/GPS组合导航系统量测噪声统计特性随着载体机动、外界扰动等影响发生变化,传统的卡尔曼滤波方法对于这种量测噪声变化系统的滤波精度不高,甚至会出现发散现象。针对上述问题,将机动目标跟踪中的变结构多模型滤波算法引入INS/GPS组合导航滤波中,提出了一种基于有向图切换的变结构多模型INS/GPS组合导航算法,并对此算法进行了仿真。仿真结果表明:该算法能够适应系统量测噪声变化,定位误差小于交互式多模型算法,并有效地降低了滤波过程中的计算量。

高超声速滑翔飞行器多模型鲁棒跟踪方法

针对高超声速滑翔飞行器(HGV)具有机动能力强、机动样式多变、机动时机不确定等特点,提出了一种基于有向图变结构多模型的鲁棒跟踪(CHF-DSVSMM)方法。考虑到高超声速滑翔飞行器的跳跃滑翔运动特性,建立了包括自适应非零均值衰减震荡(ANMDO)模型、“当前”统计模型(CSM)等机动模型的模型集。针对固定结构多模型算法存在模型相互竞争、运算时间长的缺点,设计了基于有向图结构的切换准则自适应地改变模型集构成,提高模型匹配性。对于地基雷达探测中存在闪烁噪声的问题,采用容积Huber-based滤波方法进行状态估计。仿真结果表明,所提算法与现有方法相比具有更高的跟踪精度,并对闪烁噪声具有良好的鲁棒性。

机载激光通信终端的模糊变结构跟踪方法研究(英文)

为避免经典固定模型集合中多模型算法造成的模型间竞争并减小计算量,基于有向图切换的变结构方法,建立有向图切换规则和较完备的模型集合.通过模糊逻辑推理得到模型集合中各模型的匹配度,以此代替传统多模型算法中的模式概率来计算,降低了计算的复杂度.采用核粒子滤波克服了标准粒子滤波没有考虑到的量测信息问题,即粒子能够通过核密度估计后朝着状态的后验概率密度的模型移动,使真实和估计模型之间的均方误差最小.仿真结果表明,基于模糊理论的变结构核粒子滤波算法能较大地提高跟踪准确度和减少计算量.

基于DS-VSMM的声网络低空机动目标跟踪

针对低空机动目标的声网络无源跟踪问题,提出一种基于有向图切换的变结构多模型算法。首先,将多个声传感器组网并对其时延的方位角数据进行配准,改善无源声探测网络的融合性能。其次,通过变结构多模型对目标状态进行估计,并利用有向图切换方法对新激活的模型分配权重,跟踪结果为多个模型估计结果的融合输出。通过与交互式多模型算法的仿真比较,说明本文所提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。

基于变结构多模型的SINS/DVL组合导航算法

对于无人水下航行器来说,SINS/DVL组合导航是其主要导航方式,由于DVL自身作用距离的限制,虽然它可以在水跟踪模式下工作,但洋流速度作为其测量误差会导致SINS/DVL组合导航性能下降甚至失败。针对上述问题,基于有向图切换方法,设置洋流速度模型群,利用所设置的模型群切换策略对子模型群进行激活和终止,通过变结构多模型滤波算法对不确定性洋流速度进行实时估计,进而消除洋流速度对SINS/DVL组合导航的影响。对所提出的算法进行了仿真,仿真结果表明变结构多模型算法与传统的交互式多模型算法相比,不仅减少了计算量(运行时间缩短了接近35%),提高了效费比,同时也提高了组合导航系统的精度,可以为高精度的组合导航系统提供参考。

基于FCD-VSMM的强机动目标无源协同定位算法

针对无源协同定位系统强机动目标跟踪问题,提出一种基于最远点优先渐近的当前统计有向图切换变结构交互多模型算法.建立了强机动目标无源协同定位跟踪模型,提出了基于当前统计有向图切换变结构交互多模型算法,并采用最远点优先渐近算法优化了伪测量,提高了算法的跟踪性能.仿真结果验证了所提方法的有效性.

具有固定滞后平滑的变结构机动目标跟踪

针对变结构多模型算法在目标机动性较强时,因模型切换不及时而出现较大的误差峰值问题,提出了一种固定滞后平滑的变结构多模型(lag smoothing variable structure multiple model,LS-VSMM)跟踪算法。建立一个完备的模型集,根据模型概率利用有向图切换规则实现模型子集与目标运动模式的匹配;引入固定滞后平滑算法,通过对状态向量扩维,将平滑问题转化为滤波问题,使得原特定时刻的目标状态在系统中停留的时间更长,增加更多的状态量测信息,让状态估计变得更加准确,并且以延迟一定时间输出来改善滤波性能;对算法进行了仿真实验分析。仿真结果表明,与基于无味有向图切换的多模型算法以及基于有向图切换的变结构多模型(digraph switch variable structure multiple model,DS-VSMM)算法相比,LS-VSMM算法在有效降低误差峰值的同时,提高了目标的跟踪精度。