基于不确定性启发图像增强的水下目标跟踪

1

作者 罗旭东 袁笛 +1 位作者 常晓军 何震宇 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期11-19,共9页

水下视觉目标跟踪(UVOT)任务不仅需要应对常见的露天跟踪挑战,而且还需要面对水下环境所特有的诸多挑战,包括但不限于光学退化和散射、光照不均、能见度低、水动力学等影响。在这种情况下,直接将大量传统的露天场景目标跟踪方法应用于... 水下视觉目标跟踪(UVOT)任务不仅需要应对常见的露天跟踪挑战,而且还需要面对水下环境所特有的诸多挑战,包括但不限于光学退化和散射、光照不均、能见度低、水动力学等影响。在这种情况下,直接将大量传统的露天场景目标跟踪方法应用于水下场景,其性能下降是难以避免的。为了解决上述问题,首先引入一种基于不确定性启发的水下图像增强(UIE)模块,将UIE拆分为分布估计和共识过程,并利用一种新的概率网络来学习水下图像的增强分布,以解决参考图像的偏差问题。然后将UIE模块应用于基于注意力的特征融合网络,提出水下目标跟踪算法UTransT,其中的特征融合网络结合自注意力和交叉注意力机制,以便有效地融合模板特征和搜索区域特征。实验结果表明:在UTB180数据集上,UTransT的成功率相比于对比算法中表现最优的MixFormer提高了0.8百分点、归一化精度提高了1.9百分点;在VMAT数据集上,其成功率相比对比算法中表现最优的掩盖外观转移(MAT)算法提高了1.2百分点、归一化精度提高了1.5百分点;UTransT能够以65帧/s的速度进行实时跟踪。这验证了所提算法在改善水下目标跟踪任务中的有效性和可行性。 展开更多

关键词 图像增强 水下目标跟踪 注意力机制 分布估计 概率网络

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时序信息驱动的并行交互式多模型水下目标跟踪算法

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作者 兰朝凤 张桐基 陈欢 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2685-2693,共9页

随着水下目标运动形式的多样化和复杂化,现有的交互式多模型算法(IMM)在面对目标状态切换时存在模型切换缓慢及跟踪精度不足的问题。为此,该文在经典IMM算法的基础上,提出一种基于时序信息的并行交互式多模型目标跟踪算法(TIP-IMM)。该... 随着水下目标运动形式的多样化和复杂化,现有的交互式多模型算法(IMM)在面对目标状态切换时存在模型切换缓慢及跟踪精度不足的问题。为此,该文在经典IMM算法的基础上,提出一种基于时序信息的并行交互式多模型目标跟踪算法(TIP-IMM)。该算法通过比较相邻时刻的模型概率变化趋势,动态修正状态转移矩阵的参数,再经归一化处理实现状态转移矩阵的自适应更新。同时利用并行IMM框架和信息熵来动态更新模型概率,避免因过度修正状态转移矩阵而导致的跟踪精度下降。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法对目标的预测精度提高了3.52%~7.87%。同时模型的切换速度更快,有效地提高了水下目标跟踪精度。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 交互式多模型算法 状态转移矩阵 后验信息 自适应

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水下目标跟踪技术 被引量：8

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作者 严卫生 高磊 +1 位作者 张礴 段培贤 《火力与指挥控制》 CSCD 2000年第2期2-7,共6页

:基于水下精确制导的要求 ,指出了水下目标跟踪技术的重要性和必要性 ,并分别就水下目标跟踪问题的分类、跟踪坐标系的选择、动载体下探测器的目标跟踪方法、目标运动模型、滤波方法、水下目标跟踪的特点做了叙述 。

关键词 水下目标跟踪 精确制导 被动自导 声纳

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基于改进自适应IMM-UKF算法的水下目标跟踪 被引量：20

4

作者 王平波 刘杨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1999-2005,共7页

针对现有自适应交互式多模型算法(AIMM)在水下目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度上的不足,该文结合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,提出一种改进的AIMM-UKF算法。该算法在自适应修正马尔可夫转移概率矩阵的基础上,利用判定窗对其进行二次修正... 针对现有自适应交互式多模型算法(AIMM)在水下目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度上的不足,该文结合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,提出一种改进的AIMM-UKF算法。该算法在自适应修正马尔可夫转移概率矩阵的基础上,利用判定窗对其进行二次修正,实现匹配模型概率的快速增大和对非匹配模型的抑制。仿真结果表明,改进算法相比原有自适应算法,能更加充分地利用后验信息,拥有更好的模型切换速度,跟踪精度提升约24%。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 IMM-UKF算法 自适应 转移概率矩阵 判定窗

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球坐标系中水下目标跟踪的研究 被引量：2

5

作者 党建武 黄建国 《信号处理》 CSCD 2004年第3期311-314,共4页

研究了球坐标系中的目标跟踪,提出了一种基于球坐标系的水下目标运动模型,指出了机动目标运动模型中均值和方差的取值,在此基础上,导出了基于球坐标系的自适应卡尔曼滤波跟踪算法,给出了Monte Carlo仿真实验的结果。结果表明:在球坐标系... 研究了球坐标系中的目标跟踪,提出了一种基于球坐标系的水下目标运动模型,指出了机动目标运动模型中均值和方差的取值,在此基础上,导出了基于球坐标系的自适应卡尔曼滤波跟踪算法,给出了Monte Carlo仿真实验的结果。结果表明:在球坐标系中,该模型对水下目标的径向距离、方位角、俯仰角及其速度和加速度具有良好的跟踪性能,无须进行目标的机动检测,跟踪算法所需计算量小。 展开更多

关键词 自适应高斯模型 球坐标系 水下目标跟踪 信号处理

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时差方位被动定位法在水下目标跟踪中的应用

6

作者 石章松 张洪向 王树宗 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2004年第1期57-59,共3页

在水下目标跟踪中 ,无源被动定位技术是常用的技术。在对利用方位和声波脉冲到达时间差的被动测量来进行目标的定位和跟踪后 ,对系统进行了描述和分析 ,利用递推最小二乘 (RL S)估计算法估计出目标的运动偏量 ,然后结合线性卡尔曼滤波 (... 在水下目标跟踪中 ,无源被动定位技术是常用的技术。在对利用方位和声波脉冲到达时间差的被动测量来进行目标的定位和跟踪后 ,对系统进行了描述和分析 ,利用递推最小二乘 (RL S)估计算法估计出目标的运动偏量 ,然后结合线性卡尔曼滤波 (KF)算法给出目标的运动状态。仿真结果表明 ,利用方位和时差对水下目标进行定位跟踪 ,可以要求观测站是静止的 ,不必机动 ,并且具有快速收敛、精度较高、稳定等特点。 展开更多

关键词 时差方位被动定位法 水下目标跟踪 无源被动定位技术 纯方位目标跟踪 BOT

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水下目标跟踪的改进非线性滤波快速算法 被引量：7

7

作者 石桂欣 鄢社锋 刘宇 《应用声学》 CSCD 北大核心 2020年第1期89-96,共8页

为了提升水下目标的跟踪精度,该文研究了测距误差有偏条件下的水下目标跟踪算法,基于水下目标跟踪中常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)算法,改进提出了将偏差系数作为状态变量之一进行联合估计的跟踪算法。结合水下目标... 为了提升水下目标的跟踪精度,该文研究了测距误差有偏条件下的水下目标跟踪算法,基于水下目标跟踪中常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)算法,改进提出了将偏差系数作为状态变量之一进行联合估计的跟踪算法。结合水下目标跟踪场景的实际特点,进一步推导了这两种算法在线性状态方程条件下的简化形式,分别称为IS-UKF和IS-CKF算法。仿真实验和湖试实验结果表明,与常规无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波算法相比,提出的两种改进算法(IS-UKF和IS-CKF算法)不仅具有同等运算量,而且提高了目标轨迹跟踪精度。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 容积卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波

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强跟踪稀疏网格滤波在水下目标跟踪中的应用 被引量：1

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作者 王越 徐正生 +1 位作者 于飞 陈斐楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第22期235-242,共8页

针对水下目标发生强机动的情况,为解决稀疏网格求积滤波(Sparse Grid Quadrature Filter,SGQF)精度下降,甚至发散的问题,提出了强跟踪稀疏网格求积滤波(Strong Tracking Sparse Grid Quadrature Filter,STSGQF)算法。SGQF能够在保证滤... 针对水下目标发生强机动的情况,为解决稀疏网格求积滤波(Sparse Grid Quadrature Filter,SGQF)精度下降,甚至发散的问题,提出了强跟踪稀疏网格求积滤波(Strong Tracking Sparse Grid Quadrature Filter,STSGQF)算法。SGQF能够在保证滤波精度的情况下,大大降低运算成本。在此基础上引入强跟踪滤波(Strong Tracking Filter,STF),STSGQF不仅保留了SGQF跟踪精度高、运行时间短的优点,还提高了算法的鲁棒性,同时,也解决了STF需要求解Jacobian矩阵的问题。通过仿真实验验证了STSGQF的有效性。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 高斯-埃尔米特求积滤波 稀疏网格 强跟踪滤波

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基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法 被引量：3

9

作者 马雪飞 李胤 +3 位作者 吴英姿 赵春雨 吴燕妮 Waleed Raza 《应用声学》 CSCD 北大核心 2023年第2期249-259,共11页

为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处... 为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度。结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 量测信息 高斯混合概率假设滤波 粒子群算法

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低检测置信度下轻量化水下多目标跟踪算法

10

作者 张文凯 余敏 +3 位作者 刘浩煜 叶颢 冯琳琳 汤奇荣 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第6期128-133,共6页

水下声呐图像存在背景噪声严重等问题,导致水下分类器输出大量检测低置信度对象。而现有的水下多目标跟踪框架大多简单排除低置信度目标,导致跟踪轨迹中断。本文提出一种低检测置信度下水下多目标跟踪算法YOLO-Fair MOT;引入多通道随机... 水下声呐图像存在背景噪声严重等问题,导致水下分类器输出大量检测低置信度对象。而现有的水下多目标跟踪框架大多简单排除低置信度目标,导致跟踪轨迹中断。本文提出一种低检测置信度下水下多目标跟踪算法YOLO-Fair MOT;引入多通道随机混合注意力模块,抑制背景噪声的影响;采用深度可分离卷积降低模型复杂性,提升跟踪过程的整体速度;结合低置信度数据匹配算法与广义交并比匹配算法,改善跟踪轨迹的中断问题。实验结果表明,YOLO-Fair MOT算法具有更好的跟踪准确度、跟踪精确度、轨迹保持性以及检测速度。 展开更多

关键词 水下多目标跟踪 前视声呐图像 轻量化 YOLOv5 Fair MOT

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水下弱目标跟踪的深度学习方法研究 被引量：3

11

作者 杨家铭 潘悦 +2 位作者 王强 曹怀刚 高荪培 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期385-394,共10页

针对水下弱目标跟踪受干扰和噪声影响容易出现量测丢失或偏差,导致传统Kalman滤波方法跟踪误差显著增加甚至出现发散的问题,为此提出一种基于神经网络的目标跟踪方法,利用深度神经网络解决不同运动模式下目标方位跟踪的问题。水下目标... 针对水下弱目标跟踪受干扰和噪声影响容易出现量测丢失或偏差,导致传统Kalman滤波方法跟踪误差显著增加甚至出现发散的问题,为此提出一种基于神经网络的目标跟踪方法,利用深度神经网络解决不同运动模式下目标方位跟踪的问题。水下目标跟踪的神经网路模型可通过运动模型生成大量量测数据进行充分训练,有效解决水声目标数据少、标记样本不足的问题;在量测不连续条件下,提出一种新的损失函数用于增强目标跟踪模型的稳健性;对未学习的仿真数据及实测海试数据进行测试。研究结果表明:构建的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型适用于3种不同运动模式下的目标,能在平台静止和运动两种情况下稳定跟踪目标;CNN模型较传统Kalman滤波方法跟踪误差分别降低了7.75°和1.41°,验证了该模型的稳健性和可推广性。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 深度学习 弱目标跟踪 纯方位跟踪

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基于不确定区域的水下纯方位目标跟踪方案 被引量：1

12

作者 李海鹏 聂朝阳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期109-117,共9页

围绕水下被动目标跟踪问题,目前的研究通常以最优估计点迹表征被测目标跟踪状态,而点估计无法表达示向性的位置误差信息,导致无法较好地为实际战场提供决策支持。针对上述问题,该文提出一种基于不确定区域(AOU)的水下纯方位目标跟踪方... 围绕水下被动目标跟踪问题,目前的研究通常以最优估计点迹表征被测目标跟踪状态,而点估计无法表达示向性的位置误差信息,导致无法较好地为实际战场提供决策支持。针对上述问题,该文提出一种基于不确定区域(AOU)的水下纯方位目标跟踪方案。首先,提出一种基于变权解析的定位算法以获得精确的目标位置信息,将目标位置作为AOU构建算法的先验知识。然后,分别通过有无滤波不确定区域构造算法,输出目标位置不确定区域。通过对不同仿真态势下AOU的评估指标进行统计分析,结果表明利用该目标跟踪方案均能对目标实现可靠精确的位置估计,说明该文提出的基于不确定区域的目标跟踪方案能够有效完成目标跟踪任务。该方案优势在于,目标估计结果包含示向性位置误差和区间估计的置信度,为后续决策提供清晰的容错与判断区域,具有更好的参考价值及实用价值。 展开更多

关键词 不确定区域 水下目标跟踪 纯方位定位 误差评估

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基于水下传感器网络的目标跟踪技术研究现状与展望 被引量：28

13

作者 刘妹琴 韩学艳 +2 位作者 张森林 郑荣濠 兰剑 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期235-251,共17页

水下目标跟踪在海洋资源的开发利用以及国家安全的防御等方面都具有广泛的应用价值和重要的战略意义.基于水下传感器网络(Underwater sensor networks,USNs)的目标跟踪技术凭借其覆盖范围广、观测时间长和实时融合等优势已经成为一个新... 水下目标跟踪在海洋资源的开发利用以及国家安全的防御等方面都具有广泛的应用价值和重要的战略意义.基于水下传感器网络(Underwater sensor networks,USNs)的目标跟踪技术凭借其覆盖范围广、观测时间长和实时融合等优势已经成为一个新的研究热点.本文针对基于USNs的目标跟踪关键技术的基本思想、研究进展、应用及局限性进行了综述,主要从以下几个角度对其展开论述:USNs的建设现状、系统组成及其分类、目标跟踪系统模型、单目标跟踪技术、多目标跟踪技术以及能效优化措施.最后,本文不仅指出了基于USNs的目标跟踪研究目前存在的主要挑战,并对该领域的未来发展方向进行了展望. 展开更多

关键词 水下目标跟踪 水下传感器网络 单目标 多目标 能效优化

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水下机动目标跟踪技术研究 被引量：9

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作者 张林琳 杨日杰 杨春英 《声学技术》 CSCD 2011年第1期68-73,共6页

水下目标跟踪是海洋国土监视、反潜战等环境下的关键技术。以往的跟踪滤波算法主要基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法,这些方法实现比较复杂,滤波精度不高。最近出现了不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、转换瑞利滤波、双多基地跟踪算法等... 水下目标跟踪是海洋国土监视、反潜战等环境下的关键技术。以往的跟踪滤波算法主要基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法,这些方法实现比较复杂,滤波精度不高。最近出现了不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、转换瑞利滤波、双多基地跟踪算法等,需要研究这些算法在水下目标跟踪中的性能。总结对比了国内外学者在此领域的研究成果,得出了这些滤波算法在水下目标跟踪中的优缺点。重点论述了纯角度跟踪和非线性滤波算法的发展、在水下目标跟踪中的应用以及多基地声纳跟踪水下目标技术的发展,回顾了机动目标跟踪和多目标数据互联算法。研究表明,非卡尔曼滤波算法能够更高精度地跟踪水下目标,双多基地声纳是今后发展的重点。为今后的研究提供参考。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 纯角度跟踪 多基地声纳 数据互联

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量测不确定性条件下的箱粒子滤波目标跟踪方法 被引量：1

15

作者 王宁 段睿 周笑仪 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3654-3661,共8页

在复杂水下环境中,主动声呐的量测值在距离和方位分辨率上存在较大的不确定性,即一个目标回波的能量可能覆盖声呐距离-方位能量谱的多个相邻位置网格。并且,当环境中混响较强时,上述量测不确定性将引起多个区域性的杂波干扰。为了减小... 在复杂水下环境中,主动声呐的量测值在距离和方位分辨率上存在较大的不确定性,即一个目标回波的能量可能覆盖声呐距离-方位能量谱的多个相邻位置网格。并且,当环境中混响较强时,上述量测不确定性将引起多个区域性的杂波干扰。为了减小状态空间估计的偏差,基于粒子滤波(PF)的跟踪方法需要大量粒子来近似后验概率密度,跟踪的实时性急剧降低。针对上述问题,该文提出一种基于区间量测的箱粒子滤波跟踪方法(IBPF),对主动声呐量测值进行区间表示,即用一个表示距离和方位区间的箱粒子代替点值量测,用区间表示这种量测不确定性,在提高状态估计稳定性的同时,极大程度地减少了后验概率密度估计所需的粒子数,从而进一步提高计算效率。实验结果表明,所提IBPF与PF相比,能以更高的计算效率获得更优的跟踪性能,对目标的跟踪时间缩短了18.06%,跟踪成功帧数增加了4.29%。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 主动声呐 箱粒子滤波 量测不确定

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基于矢量对偶四元数的水下机动目标自适应跟踪 被引量：3

16

作者 侯翔昊 乔钢 +1 位作者 周建波 杨益新 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1444-1449,1463,共7页

为实现水下机动目标准确可靠跟踪,本文将水下目标视为刚体,考虑水下机动目标平动转动耦合现象,提出了一种自适应跟踪算法。采用矢量对偶四元数对水下非合作目标的运动学与动力学过程进行建模,对其六自由度耦合运动进行一体化描述,更加... 为实现水下机动目标准确可靠跟踪,本文将水下目标视为刚体,考虑水下机动目标平动转动耦合现象,提出了一种自适应跟踪算法。采用矢量对偶四元数对水下非合作目标的运动学与动力学过程进行建模,对其六自由度耦合运动进行一体化描述,更加真实简洁的反映水下目标的运动特性。考虑水下环境干扰对观测量的影响,结合自适应卡尔曼滤波算法,通过实时计算新息信息调整滤波增益,对水下机动目标当前状态进行自适应估计,克服了传统非线性卡尔曼滤波算法不能处理受扰观测的局限。基于Matlab仿真平台完成了对所设计算法的蒙特卡洛仿真。仿真结果表明:在给定的水下三维仿真空间内,所设计的算法能够对水下机动目标进行准确可靠的跟踪。 展开更多

关键词 矢量对偶四元数 平动转动耦合 水下目标跟踪 卡尔曼滤波 自适应滤波 参数估计 相对导航 运动学与动力学建模

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基于机动检测的水下目标自适应跟踪算法 被引量：7

17

作者 梅鹏 孙振新 马沙沙 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第6期114-120,共7页

针对自适应高斯模型及算法在水下目标跟踪时对机动频率依赖性较强的缺陷,提出一种基于机动检测的改进算法。利用目标在转向机动时航向角发生持续性变化的特性,构造统计量对目标的机动点和非机动点进行估计,进而自适应调节模型的机动频率... 针对自适应高斯模型及算法在水下目标跟踪时对机动频率依赖性较强的缺陷,提出一种基于机动检测的改进算法。利用目标在转向机动时航向角发生持续性变化的特性,构造统计量对目标的机动点和非机动点进行估计,进而自适应调节模型的机动频率,实现对水下目标的精确跟踪。仿真结果表明,基于航向变化率的机动检测算法对不同速度、不同机动强度的水下目标均具备良好的检测效果,基于机动检测的改进模型及算法对非机动目标和转向机动目标均具备良好的跟踪性能。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 机动频率 机动检测

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混合坐标下的卡尔曼滤波应用于水下被动目标跟踪 被引量：7

18

作者 高磊 徐德民 +1 位作者 崔海英 谢琳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期254-257,共4页

针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点 ,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水下被动目标跟踪估计器设计。该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性 ,... 针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点 ,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水下被动目标跟踪估计器设计。该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性 ,针对两坐标体系间协方差矩阵变换的近似 ,引入了虚拟噪声进行补偿。通过系统的 Monte Carlo仿真结果表明 展开更多

关键词 水下被动目标跟踪 自适应推广卡尔曼滤波 混合坐标 虚拟噪声

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自适应Kalman滤波器在水下被动目标跟踪中的应用 被引量：8

19

作者 石章松 王树宗 刘忠 《数据采集与处理》 CSCD 2004年第2期150-154,共5页

在水下被动目标跟踪系统中 ,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差。提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法 ,对虚拟噪声进行估计 ,动态补偿模型线性化误差 ,消减系统的观测误差 ,对其滤波理论及算法进... 在水下被动目标跟踪系统中 ,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差。提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法 ,对虚拟噪声进行估计 ,动态补偿模型线性化误差 ,消减系统的观测误差 ,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明 ,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性 ,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。 展开更多

关键词 水下被动目标跟踪系统 自适应Kalman滤波器 动态补偿模型 噪声估计器

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基于采样卡尔曼滤波的水下被动目标跟踪 被引量：5

20

作者 高剑 严卫生 +1 位作者 徐德民 张福斌 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第12期26-29,共4页

针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法。采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特... 针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法。采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特性,给出更精确的均值和协方差的估计,并且适用于过程噪声与状态估计非线性耦合的情况。在修正极坐标系下,采用3种滤波方法求解被动目标跟踪问题,仿真结果表明,采样卡尔曼滤波的滤波精度优于传统的扩展卡尔曼滤波方法和自适应扩展卡尔曼滤波方法。 展开更多

关键词 水下被动目标跟踪 采样卡尔曼滤波 修正极坐标 非线性耦合

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