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Unscented粒子滤波器及其在纯方位跟踪中的应用 被引量:6
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作者 薛锋 刘忠 石章松 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1722-1725,共4页
为处理纯方位跟踪(BOT)中的非线性问题,提出了一种Unscented粒子滤波(UPF)跟踪方法。在使用Unscented变换的基础上,利用UPF来加入最新的观测量并产生非线性粒子滤波(PF)的建议分布。结合纯方位跟踪模型,推导了UPF应用的具体算法步骤,使... 为处理纯方位跟踪(BOT)中的非线性问题,提出了一种Unscented粒子滤波(UPF)跟踪方法。在使用Unscented变换的基础上,利用UPF来加入最新的观测量并产生非线性粒子滤波(PF)的建议分布。结合纯方位跟踪模型,推导了UPF应用的具体算法步骤,使用匀速运动和机动目标两个BOT仿真实例,与其它滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对于纯方位跟踪问题,UPF不仅解决了扩展卡尔曼滤波器的线性化损失难题,而且与PF等粒子滤波器相比,具有更高的跟踪精度。 展开更多
关键词 纯方位跟踪 粒子滤波器 建议分布 Unscented变换
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一种纯方位多目标跟踪的联合多高斯混合概率假设密度滤波器
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作者 薛昱 冯西安 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4295-4304,共10页
现有的多模型-高斯混合-概率假设密度(MM-GM-PHD)滤波器被广泛用于不确定机动目标跟踪,但它不能在不同模型下保持并行的估计,导致各模型的似然值滞后于目标机动。为此,该文提出一种联合多高斯混合概率假设密度(JMGM-PHD)滤波器,并将其... 现有的多模型-高斯混合-概率假设密度(MM-GM-PHD)滤波器被广泛用于不确定机动目标跟踪,但它不能在不同模型下保持并行的估计,导致各模型的似然值滞后于目标机动。为此,该文提出一种联合多高斯混合概率假设密度(JMGM-PHD)滤波器,并将其用于纯方位多目标跟踪。首先,推导了JMGM模型,其中每个单目标状态估计由一组并行的、带模型概率的高斯函数描述,该状态估计的概率由一个非负的权重来表征。一组权值、模型概率、均值和协方差被统称为JMGM分量。根据贝叶斯规则,推导了JMGM分量的更新方法。然后,利用JMGM模型近似多目标PHD。根据交互式多模型(IMM)规则,推导出JMGM分量的交互、预测和估计方法。将所提JMGM-PHD滤波器应用于纯方位跟踪(BOT)时,针对同时执行平移和旋转的观测站,基于复合函数求导规则推导出一种计算线性化观测矩阵的方法。所提JMGM-PHD滤波器保持了单模型PHD滤波器的形式,但能够自适应地跟踪不确定机动目标。仿真结果表明,JMGM-PHD滤波器克服了似然值滞后于目标机动的问题,在跟踪精度和计算成本方面均优于MM-GM-PHD滤波器。 展开更多
关键词 不确定机动目标跟踪 概率假设密度滤波器 交互多模型 平移和旋转 纯方位跟踪
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不完全量测下的水下纯方位系统目标跟踪算法 被引量:4
3
作者 丁薇 李银伢 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期1106-1109,共4页
针对观测器探测概率小于1的不完全量测情况下的水下纯方位系统的目标跟踪问题,提出了不完全量测下的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法。首先,建立不完全量测情况下的水下纯方位目标跟踪数学模型;其次,在数据出现不完全量测时,采用前一... 针对观测器探测概率小于1的不完全量测情况下的水下纯方位系统的目标跟踪问题,提出了不完全量测下的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法。首先,建立不完全量测情况下的水下纯方位目标跟踪数学模型;其次,在数据出现不完全量测时,采用前一次的更新值对缺失数据进行弥补并完成滤波;最后,采用最优理论性能下界(CRLB)和均方根误差(RMSE)这两种评价准则对此算法进行评估。仿真实验结果表明:在不完全量测下的水下纯方位系统的目标跟踪问题中,所提出的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法在保证预期跟踪精度的前提下,具有较高的实时性。 展开更多
关键词 不完全量测 纯方位目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 最优理论性能下界 均方根误差
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改进的SRCDKF-PF算法及在BOT系统中的应用 被引量:2
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作者 匡兴红 邵惠鹤 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1508-1510,1514,共4页
针对纯方位目标跟踪(Bearing-Only Tracking,BOT)系统强非线性特点,提出一种新的解决方案:采用平方根中心差分卡尔曼滤波器(Square-RootCDKF,SRCDKF)产生粒子滤波提议分布,融入最新的观测数据影响;增加改进措施以提高滤波性能,如采用系... 针对纯方位目标跟踪(Bearing-Only Tracking,BOT)系统强非线性特点,提出一种新的解决方案:采用平方根中心差分卡尔曼滤波器(Square-RootCDKF,SRCDKF)产生粒子滤波提议分布,融入最新的观测数据影响;增加改进措施以提高滤波性能,如采用系统重抽样算法减少方差、应用马尔可夫链模特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)方法消除粒子贫乏等。仿真表明该算法是有效的,针对当前BOT系统,比传统EKF、PF算法可靠性更好,跟踪精度更高。 展开更多
关键词 纯方位目标跟踪 粒子滤波 SRCDKF算法 SRCDKF-PF算法
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基于红外传感器方位跟踪算法的性能分析 被引量:1
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作者 李伟 羊彦 侯静 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期388-393,共6页
针对项目需要,研究了当毫米波雷达/红外双模导引系统中的雷达系统不可用时,仅通过红外传感器的目标角度信息进行纯方位跟踪的卡尔曼滤波算法以提高系统的抗干扰能力。文中分析了扩展卡尔曼滤波器、伪线性估计器和基于修正球坐标系滤波器... 针对项目需要,研究了当毫米波雷达/红外双模导引系统中的雷达系统不可用时,仅通过红外传感器的目标角度信息进行纯方位跟踪的卡尔曼滤波算法以提高系统的抗干扰能力。文中分析了扩展卡尔曼滤波器、伪线性估计器和基于修正球坐标系滤波器3种滤波方法用于解决此类问题的特点,并以纯方位跟踪的观察数据对上述算法进行了仿真。结果表明:扩展卡尔曼滤波器是一种不稳定的算法,在许多情况下是发散的;伪线性估计器稳定性较好,但产生的估计是有偏的;基于修正球坐标滤波解决了跟踪不稳定性问题,估计效果相对较好,具有一定的工程应用意义。 展开更多
关键词 数据融合 纯方位跟踪 目标运动分析 卡尔曼滤波
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粒子滤波器的优化及在纯方位跟踪中的应用 被引量:1
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作者 许立太 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期68-72,共5页
为了克服粒子滤波在应用中由于建议分布函数选择不合理导致粒子数减少进而使其状态量失去多样性的问题,提出了改进建议分布的混合粒子滤波方法(UKPF)。首先,在粒子滤波的基础上融合进扩展卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波;然后,融合后的新算... 为了克服粒子滤波在应用中由于建议分布函数选择不合理导致粒子数减少进而使其状态量失去多样性的问题,提出了改进建议分布的混合粒子滤波方法(UKPF)。首先,在粒子滤波的基础上融合进扩展卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波;然后,融合后的新算法在计算建议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,利用所提混合算法来加入最新的观测量并产生粒子滤波的建议分布;最后,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率密度,最大化地实现其滤波性能。仿真结果表明:对于纯方位跟踪问题,所提算法不仅解决了EKF的线性化损失问题及UKF在解决一般非高斯问题中建模的困难,而且与PF等粒子滤波器相比,具有更高的跟踪精度。 展开更多
关键词 粒子滤波 建议分布 纯方位跟踪 机动目标
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SUT-H_∞滤波在修正极坐标系与直角坐标系中纯方位跟踪对比研究
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作者 徐进宝 封锡盛 任申真 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期885-887,共3页
提出了SUT-H∞滤波算法,在修正极坐标系和直角坐标系中基于纯方位信息对目标实施跟踪。区别于以往的最小均方差为准则的估计方法,SUT-H∞利用了线性H∞鲁棒滤波准则。采用SUT线性化极坐标系的状态方程和直角坐标系的观测方程,并将其与线... 提出了SUT-H∞滤波算法,在修正极坐标系和直角坐标系中基于纯方位信息对目标实施跟踪。区别于以往的最小均方差为准则的估计方法,SUT-H∞利用了线性H∞鲁棒滤波准则。采用SUT线性化极坐标系的状态方程和直角坐标系的观测方程,并将其与线性H∞鲁棒滤波相结合,分别在两种坐标系下推导出SUT-H∞滤波算法。通过对MATLAB仿真结果进行对比分析,修正坐标系下的SUT-H∞滤波的稳定性和精度要优于直角坐标系下的SUT-H∞滤波。 展开更多
关键词 SUT-H∞滤波 修正极坐标系 直角坐标系 纯方位跟踪
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