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非线性量测下的扩展目标跟踪算法研究

非线性量测下的扩展目标跟踪算法研究

作者：雷勃涛西安电子科技大学

学位级别：硕士

多目标跟踪技术是信息融合领域的重点和难点,具有很高的军用和民用价值,一直以来受到国内外学者的高度重视。随着雷达分辨率的不断提高,每个时刻产生多个量测的目标被称为扩展目标。在扩展目标的跟踪过程中,不仅需要跟踪到目标的运动状... 详细信息

多目标跟踪技术是信息融合领域的重点和难点,具有很高的军用和民用价值,一直以来受到国内外学者的高度重视。随着雷达分辨率的不断提高,每个时刻产生多个量测的目标被称为扩展目标。在扩展目标的跟踪过程中,不仅需要跟踪到目标的运动状态,还需要跟踪到目标的扩展状态。由于随机有限集理论能够有效解决传统的多目标跟踪过程中出现的一些难题,因此,受到了业界学者们的广泛认同。在目标的扩展状态方面,随机矩阵算法和随机超曲面算法是目前跟踪目标扩展形状最常用的两种方法。本文主要针对不同量测模型下的扩展目标跟踪方法展开研究。首先,针对单扩展目标跟踪,分别在随机矩阵模型、随机超曲面模型以及乘性噪声模型下,结合传统的卡尔曼滤波算法,给出了不同量测模型下的单扩展目标跟踪的算法流程。其次,针对随机矩阵模型的量测需要为线性量测的问题,提出了非线性量测下基于随机矩阵的单椭圆扩展目标跟踪算法。该算法通过匹配线性化的方法对扩展目标的非线性量测进行处理,然后将线性化后的量测方程作为随机矩阵算法的量测模型进行跟踪。针对非椭圆扩展目标,提出了非线性量测下基于随机矩阵的多椭圆扩展目标跟踪算法。该算法先将目标建模为多个椭圆,再利用单椭圆扩展目标跟踪方法进行跟踪,最后求解出多个椭圆的联合估计值。最后,研究了扩展目标的随机超曲面模型,针对随机超曲面模型的非线性量测模型,给出了在两种不同处理方式下的基于随机超曲面的扩展目标跟踪算法,基于随机模型近似和无关变换的扩展目标跟踪算法。针对传统的随机超曲面模型处理方式在考虑漏检及杂波情况下目标跟踪精度不高等问题,并结合变分贝叶斯期望最大化方法,给出了量测噪声未知时基于高斯过程回归的多扩展目标跟踪算法。

关键词：非线性量测扩展目标随机矩阵随机超曲面

一类基于输出非线性量测的变量带误差系统的辨识

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系统科学与数学 2012年第6期32卷 780-790页

作者：宋其江吴武清中国人民大学信息学院数学系北京100872 中国人民大学商学院会计系北京100872

研究一类基于输出非线性量测的变量带误差系统的辨识.通过对输出量测的截断,在适当的系统假设下,应用扩张截断随机逼近算法给出了系统参数的递推估计,并证明了估计的强一致.辨识算法适用于多种常见的非线性量测.最后给出了一个仿真例子... 详细信息

研究一类基于输出非线性量测的变量带误差系统的辨识.通过对输出量测的截断,在适当的系统假设下,应用扩张截断随机逼近算法给出了系统参数的递推估计,并证明了估计的强一致.辨识算法适用于多种常见的非线性量测.最后给出了一个仿真例子,仿真结果与理论一致.

关键词：系统辨识变量带误差 ARMA 非线性量测随机逼近递推估计强一致

基于Rodrigues参数和量测非线性的SINS/GPS动基座对准

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中国惯性技术学报 2015年第6期23卷 739-745页

作者：梅春波秦永元付强文严恭敏西北工业大学自动化学院西安710129

对GPS辅助下,捷联惯导系统动基座对准问题进行了研究。利用姿态阵分解,将动态对准问题转换为一个常值姿态的估计,采用Rodrigues参数进行姿态描述,建立了系统方程线性,量测方程具有二阶非线性的对准模型,进而推导了基于二阶非线性量测完... 详细信息

对GPS辅助下,捷联惯导系统动基座对准问题进行了研究。利用姿态阵分解,将动态对准问题转换为一个常值姿态的估计,采用Rodrigues参数进行姿态描述,建立了系统方程线性,量测方程具有二阶非线性的对准模型,进而推导了基于二阶非线性量测完整泰勒级数展开的滤波算法。同时,对Rodrigues参数描述姿态时的奇异点问题进行了详细地讨论,设计了能自动判别并规避奇异点的滤波对准方案。以车辆典型机动轨迹为对象进行了蒙特卡洛仿真,结果表明,所设计算法能够在5 s内实现奇异点的判别及处理,且当GPS速度误差为0.1 m/s,位置误差为3 m,更新率为1 s时,惯性级捷联惯导系统在120 s时间内,可以达到水平姿态误差角均方根小于10″,方位误差角均方根小于4′的对准精度。

关键词：动基座对准 Rodrigues参数非线性量测完整泰勒级数奇异点

基于量测转换序贯滤波的GMPHD机动目标跟踪

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系统工程与电子技术 2022年第8期44卷 2474-2482页

作者：侯子林程婷彭瀚电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731

针对多普勒雷达杂波环境下的多机动目标跟踪,提出了一种基于去相关无偏量测转换序贯滤波的多模型高斯概率假设密度算法。针对量测的非线性,将位置量测进行无偏量测转换,将多普勒量测进行去偏量测转换,并通过序贯滤波方式提高跟踪精度。... 详细信息

针对多普勒雷达杂波环境下的多机动目标跟踪,提出了一种基于去相关无偏量测转换序贯滤波的多模型高斯概率假设密度算法。针对量测的非线性,将位置量测进行无偏量测转换,将多普勒量测进行去偏量测转换,并通过序贯滤波方式提高跟踪精度。针对多目标的机动性,在高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GMPHD)中引入多模型思想对模型相关的高斯分量进行预测、更新处理。仿真结果显示,所提算法可以在杂波环境中实现有效的机动多目标跟踪,与无迹卡尔曼多模型GMPHD相比不仅跟踪精度提升了38.15%,而且大大改善了算法效率;与无迹卡尔曼最适高斯近似GMPHD相比,在效率上有小幅度的增加,且跟踪精度提升了36.47%。

关键词：高斯混合概率假设密度多模型多目标跟踪机动目标跟踪非线性量测

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基于二阶泰勒展开的量测转换滤波算法

信号处理 2024年第11期40卷 2018-2029页

作者：程婷曹聪冲何子述电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731

目标跟踪是雷达需要完成的重要任务之一。雷达在极坐标或球坐标系下获取的量测与目标在笛卡尔坐标系下的运动状态呈现的非线性关系,导致在目标跟踪过程中,算法无法直接根据量测信息线性地更新目标运动状态。针对此非线性问题,本文提出... 详细信息

目标跟踪是雷达需要完成的重要任务之一。雷达在极坐标或球坐标系下获取的量测与目标在笛卡尔坐标系下的运动状态呈现的非线性关系,导致在目标跟踪过程中,算法无法直接根据量测信息线性地更新目标运动状态。针对此非线性问题,本文提出了基于二阶泰勒展开的量测转换滤波算法。文中首先通过泰勒级数展开来分析量测转换误差统计特性。然而,由于所采用的无偏量测转换及其转换误差统计特性的计算方法均涉及到目标的真实距离和角度信息,而这些信息无法获得,因此,考虑将量测信息代入;但此代入方法,会使得量测转换的误差统计特性与量测相关。考虑到当状态方程中的模型与目标运动模式相匹配,且量测噪声较大时,预测常常比量测更加准确。为此,本文进一步提出以预测信息为条件计算转换误差统计特性的量测转换方法,同时考虑二阶泰勒展开中一阶展开项的误差,以提高量测转换与误差协方差的一致性。所提方法通过二阶近似减小转换过程的截断误差,其本质是利用高阶线性模型拟合非线性模型,以提升算法的跟踪性能。将该方法与卡尔曼滤波结合,获得基于二阶泰勒展开的量测转换卡尔曼滤波算法,实现非机动目标的跟踪。此外,考虑目标的机动特性,将所提算法与改进的交互多模型滤波框架相结合,通过多个子模型滤波器估计结果的融合得到对机动目标最终的估计状态。仿真结果表明前者与已存在的滤波算法相比有更好的跟踪性能,其对目标状态的估计与估计误差协方差一致性更高,即可信度更高,且算法复杂度较低;后者亦可实现机动目标的有效跟踪,尤其在目标出现机动时,所提算法相较于其他对比方法的跟踪性能更优。

关键词：非线性量测泰勒展开量测转换卡尔曼滤波交互多模型

多雷达/声呐场景下的去相关无偏量测转换模型

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现代电子技术 2020年第1期43卷 114-118页

作者：毛艳慧汪跃龙程为彬西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室陕西西安710065 西北工业大学自动化学院陕西西安710072

多雷达/声呐跟踪场景中,笛卡尔坐标系由于测量转换过程中依赖相同的估计状态,不同雷达/声呐量测转换的误差常是相关的。文中充分考虑这一相关性,给出了两维及三维笛卡尔坐标系下的去相关无偏量测转换模型,及计算互相关性的解析形式,并... 详细信息

多雷达/声呐跟踪场景中,笛卡尔坐标系由于测量转换过程中依赖相同的估计状态,不同雷达/声呐量测转换的误差常是相关的。文中充分考虑这一相关性,给出了两维及三维笛卡尔坐标系下的去相关无偏量测转换模型,及计算互相关性的解析形式,并采用相对的估计性能评估准则来验证所提算法的性能。仿真示例表明,考虑互相关后滤波性能明显优于经典无偏量测转换方法。

关键词：目标跟踪非线性量测无偏转换雷达/声呐跟踪去相关性能评估

一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法

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电讯技术 2018年第10期58卷 1158-1162页

作者：王旭程婷吴小平何子述西南电子电信技术研究所成都610041 电子科技大学电子工程学院成都611731

在雷达目标跟踪中,系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法实现有效目标跟踪,通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果... 详细信息

在雷达目标跟踪中,系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法实现有效目标跟踪,通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题,提出了一种基于预测值的量测转换方法,并将其与卡尔曼滤波算法相结合,获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法。仿真结果表明,与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比,该算法能在不提高运算量的情况下有效改善目标跟踪效果,跟踪精度提升约20%。

关键词：目标跟踪非线性量测量测转换卡尔曼滤波

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平方根递推更新高斯粒子滤波

电子科技大学学报 2019年第3期48卷 345-350,373页

作者：梁志兵刘付显赵慧珍空军工程大学防空反导学院西安710051

对于高斯粒子滤波器重要性密度函数(IDF)的构建,递推更新高斯滤波器(RUGF)依据非线性测量函数梯度对目标运动状态进行渐进式的更新,可以有效克服线性最小均方误差准则的限制,从而得到更接近于真实分布的后验状态估计,但在递推过程中目... 详细信息

对于高斯粒子滤波器重要性密度函数(IDF)的构建,递推更新高斯滤波器(RUGF)依据非线性测量函数梯度对目标运动状态进行渐进式的更新,可以有效克服线性最小均方误差准则的限制,从而得到更接近于真实分布的后验状态估计,但在递推过程中目标状态协方差矩阵易非正定而出现递推中断。针对这一问题,该文首先分析了RUGF的平方根实现策略,并借助容积卡尔曼滤波对平方根(SR)RUGF进行具体实现,然后利用SR-RUGF为高斯粒子滤波器选取IDF,进而得到平方根递推更新高斯粒子滤波器。仿真实验表明,本文算法可有效解决递推中断问题,并获得较高精度的估计结果。

关键词：高斯粒子滤波器重要性密度函数非线性量测递推更新平方根

基于量测转换的雷达目标跟踪方法及其在资源管理中的应用

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基于量测转换的雷达目标跟踪方法及其在资源管理中的应用

作者：李立夫电子科技大学

学位级别：硕士

随着战场环境趋于复杂,信息的获取已成为现代战争制胜的关键。雷达作为能够获取敌方目标信息的关键设备,有着非常重要的战略地位。雷达跟踪时实际的量测在方向余弦坐标系中获取,因此,本文针对方向余弦非线性量测,以量测转换方法为核心,... 详细信息

随着战场环境趋于复杂,信息的获取已成为现代战争制胜的关键。雷达作为能够获取敌方目标信息的关键设备,有着非常重要的战略地位。雷达跟踪时实际的量测在方向余弦坐标系中获取,因此,本文针对方向余弦非线性量测,以量测转换方法为核心,对基于方向余弦量测信息的非线性滤波算法展开研究。本文的具体内容如下:1.首先对经典的非线性滤波算法包括扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行阐述,其次,对基于方向余弦量测信息的量测转换方法展开研究,包括传统量测转换和去偏量测转换。针对去偏量测转换方法中量测误差统计特性与量测有关导致状态估计有偏性这一问题,提出了一种去相关去偏量测转换卡尔曼滤波算法(DDCMKF)。在此基础上,将量测转换方法和交互多模型方法结合,实现基于方向余弦量测的机动目标跟踪。2.针对带径向速度量测信息的目标跟踪,以DDCMKF算法为基础,推导了适用于方向余弦量测信息的序贯滤波算法(DDCMKF-SQ)和伪线性量测矩阵DDCMKF算法(DDCMKF-R)。为获得更加准确的线性量测矩阵,利用序贯框架中位置滤波的结果构建线性量测矩阵,提出了一种自适应信息反馈的线性序贯滤波算法(ASLF),进一步,对ASLF算法与交互多模型(IMM)的结合方式进行研究,给出了ASLF-IMM算法。3.针对上述算法在雷达资源管理中的应用,分别研究了基于ASLF-IMM的相控阵雷达资源管理和组网雷达资源管理。通过自适应选取目标跟踪过程中系统的工作参数,包括采样周期、发射功率、占空比和驻留时间等,在保证目标期望跟踪精度的条件下,极小化系统时间和能量资源消耗量。

关键词：非线性量测雷达目标跟踪量测转换序贯滤波资源管理