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题名改进的自适应扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法
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作者
杨遵立
张衡
吕伟
余娟
张从胜
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机构
空军预警学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第3期19-24,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61601509)。
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文摘
卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位置偏差范围来修正预测的位置信息,使用BP神经网络算法来自适应进行扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法预测信息结果的修正;根据噪声影响情况,提出基于实际情况可调的更新因子,用于进行修正后的EKF预测位置信息、测量信息和修正后的BP-EKF预测信息值的权重处理,基于优化模型,自适应选择最优的位置预测信息。仿真分析表明,所提出的算法在目标跟踪的滤波精度和稳定度都得到提升。
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关键词
机动目标跟踪
扩展卡尔曼滤波
bp神经网络
更新因子
优化模型
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Keywords
maneuvering target tracking
extended kalman filter
bp neural network
update factor
optimization model
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分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
TJ01
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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题名机动目标跟踪时滞问题分析
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作者
李暐琪
柳超
曹政
张彦敏
薛伟
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机构
哈尔滨工程大学烟台研究院
海军航空大学
海洋电磁探测与控制湖北省重点实验室
武汉第二船舶设计研究所
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出处
《电子技术应用》
2024年第7期1-6,共6页
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基金
国家自然科学基金(62388102,62101583,61871392)
泰山学者工程(tsqn202211246)
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文摘
机动目标跟踪结果在时间轴上的滞后问题是当前机动目标跟踪领域的一大难点。产生时滞的情况很多,一般在跟踪初期和发生较大机动的时间段内尤为明显,常常会因此出现误差高峰。如果能有方法抑制或者消除时滞现象,将能显著提高跟踪效果。从仿真实验的结果和现象入手,结合卡尔曼滤波理论、交互式多模型算法和现代神经网络模型对时滞问题进行剖析,根据跟踪各个阶段情况的变化,分析时滞产生的不同原因,并提出可能的解决方法,以期为提高机动目标跟踪效果提供参考。
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关键词
机动目标跟踪
时滞
卡尔曼滤波
交互式多模型
神经网络
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Keywords
maneuvering target tracking
time lag
Kalman filter
interactive multi-model
neural networks
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于BPNN的自适应机动目标跟踪
被引量:1
- 3
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作者
彭章友
陈琳妍
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机构
上海大学特种光纤与光接入网省部共建教育部重点实验室
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出处
《电子测量技术》
2019年第15期29-34,共6页
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文摘
为了解决现有的机动目标跟踪算法中时延长的问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)的自适应目标跟踪算法。从不同运动状态下的观测值中提取特征量,训练BPNN。根据获得的观测值计算得到特征量,将特征量输入到训练好的BPNN中,根据网络输出的运动模型进行滤波更新。仿真结果表明,提出的方法跟踪精度高于经典交互式多模型(IMM)算法,算法运行时间为0.063 5 s,少于IMM算法运行时间0.098 75 s,一定程度上减少了模型决策延迟,使得机动目标跟踪更具实时性。
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关键词
反向传播神经网络
运动模型
交互式多模型
自适应算法
机动目标跟踪
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Keywords
back propagation neural network
motion model
interacting multiple model
adaptive algorithm
maneuvering target tracking
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种基于BP神经网络的机动目标跟踪算法
- 4
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作者
刘国栋
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机构
海军驻上海地区舰炮系统军事代表室
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出处
《舰船电子工程》
2012年第7期45-47,共3页
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文摘
交互式多模型(IMM)算法是一种可以有效跟踪机动目标的滤波算法,针对其跟踪精度和计算量在很大程度上受制于模型选择和转移概率确定的问题,提出了一种利用BP神经网络修正子模型滤波结果的改进IMM算法。仿真实验表明,该方法可以使IMM算法的收敛速度加快,收敛精度提高,改善了跟踪性能,具有一定理论指导意义。
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关键词
机动目标
目标跟踪
交互式多模型
bp神经网络
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Keywords
maneuvering target, target tracking, interactive muhiple models, bp neural network
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分类号
TN951
[电子电信—信号与信息处理]
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题名新的自适应转弯模型的IMM算法研究
被引量:8
- 5
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作者
朱洪峰
熊伟
崔亚奇
吕亚飞
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机构
海军航空大学
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第17期252-258,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61790554,No.61790550)
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文摘
针对采用协同转弯模型作为模型之一的交互式多模型(IMM)目标跟踪算法中,转弯率难以实时估计且精度不高造成跟踪精度降低的问题,创新性地提出了一种新的自适应转弯模型的IMM算法。利用三种映射转弯率的方法构造轨迹特征向量,通过训练好的BP神经网络实时估计时间窗内轨迹段的平均转弯率,提高转弯率的估计精度,从而提高跟踪精度。仿真实验表明,提出的自适应转弯模型的IMM算法较之传统的自适应转弯模型的IMM算法在转弯率较大时具有更加高的跟踪精度,并且具有较高扩展性和发展前景。
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关键词
目标跟踪
转弯率
交互式多模型
反向传播(bp)神经网络
特征向量
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Keywords
target tracking
turn rate
interacting multiple model
Back Propagation(bp)neural network
feature vector
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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题名灰色模型与神经元网络结合的飞行目标预测法
被引量:4
- 6
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作者
潘峰
熊培蕾
葛橹漠
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机构
解放军
解放军
中国电子科技集团公司第二十八研究所
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出处
《指挥信息系统与技术》
2018年第6期66-69,共4页
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文摘
利用机动飞行目标轨迹可预测飞行目标实时位置,针对灰色模型对快速飞行目标轨迹预测不准确的问题,引入神经元理论判断飞行目标状态,通过机器学习掌握飞行目标转弯模型,从而更准确地对飞行目标转弯进行预测。首先,分析了灰色模型预测方法的工作原理和特点;然后,借助反向传播(BP)神经元模型可判断飞行特征的优势,将灰色模型与神经元网络模型进行了结合;最后,通过仿真试验表明该飞行目标预测法可对飞行目标进行精准监视和控制。
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关键词
航迹预测
机动飞行目标
bp神经元网络
灰色模型
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Keywords
track prediction
maneuvering target
back propagation(bp)neural network
grey model
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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