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A Fuzzy Adaptive Algorithm Based on“Current”Statistical Model for Maneuvering Target Tracking 被引量:1
1
作者 王向华 覃征 +1 位作者 杨慧杰 杨新宇 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2010年第3期194-199,共6页
The basic"current"statistical model and adaptive Kalman filter algorithm can not track a weakly maneuvering target precisely,though it has good estimate accuracy for strongly maneuvering target.In order to s... The basic"current"statistical model and adaptive Kalman filter algorithm can not track a weakly maneuvering target precisely,though it has good estimate accuracy for strongly maneuvering target.In order to solve this problem,a novel nonlinear fuzzy membership function was presented to adjust the upper and lower limit of target acceleration adaptively,and then the validity of the new algorithm for feeblish maneuvering target was proved in theory.At last,the computer simulation experiments indicated that the new algorithm has a great advantage over the basic"current"statistical model and adaptive algorithm. 展开更多
关键词 control theory maneuvering target tracking "current"statistical model fuzzy control simulation analyses
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Hierarchical interacting multiple model algorithm based on improved current model 被引量:4
2
作者 Xianghua Wang Xinyu Yang +1 位作者 Zheng Qin Huijie Yang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第6期961-967,共7页
Interacting multiple models is the hotspot in the research of maneuvering target models at present. A hierarchical idea is introduced into IMM algorithm. The method is that the whole models are organized as two levels... Interacting multiple models is the hotspot in the research of maneuvering target models at present. A hierarchical idea is introduced into IMM algorithm. The method is that the whole models are organized as two levels to co-work, and each cell model is an improved "current" statistical model. In the improved model, a kind of nonlinear fuzzy membership function is presented to get over the limitation of original model, which can not track weak maneuvering target precisely. At last, simulation experiments prove the efficient of the novel algorithm compared to interacting multiple model and hierarchical interacting multiple model based original "current" statistical model in tracking precision. 展开更多
关键词 target tracking current statistical model multiple model hierarchical.
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基于当前统计模型改进的机动目标自适应跟踪算法
3
作者 滕康 周勇 《现代雷达》 北大核心 2025年第2期45-51,共7页
针对当前统计模型算法对加速度极限值和机动频率需要预先设置成固定值,在机动目标跟踪过程中无法自适应调整算法参数带来的跟踪精度不高的问题,文中在分析传统当前统计模型适用范围与局限性的基础上,提出了一种改进的当前统计模型自适... 针对当前统计模型算法对加速度极限值和机动频率需要预先设置成固定值,在机动目标跟踪过程中无法自适应调整算法参数带来的跟踪精度不高的问题,文中在分析传统当前统计模型适用范围与局限性的基础上,提出了一种改进的当前统计模型自适应滤波算法来实现对传统当前统计模型的改进。算法通过位置估计量差值与加速度扰动量的关系以及当前时刻加速度估计值的均值,在机动目标跟踪过程中对加速度方差和机动频率进行自适应调整,进而自适应调整过程噪声方差。蒙特卡洛模拟仿真实验的结果表明:改进后的算法能持续稳定地跟踪目标,并且对弱机动目标、强机动目标的跟踪较传统算法均具有更好的效果,提高了跟踪精度。 展开更多
关键词 当前统计模型 自适应滤波 噪声方差 蒙特卡洛 机动目标跟踪
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基于STF的“当前”统计模型及自适应跟踪算法 被引量:46
4
作者 范小军 刘锋 +1 位作者 秦勇 张军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期981-984,共4页
在“当前”统计模型(CS)的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-CS.该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,同时保留了“当前”统计模型跟踪算法对一般机动... 在“当前”统计模型(CS)的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-CS.该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,同时保留了“当前”统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点.仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和“当前”统计模型算法相当;在跟踪突发机动目标时,本文算法的误差明显小于“当前”统计模型及自适应算法. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 当前统计模型 强跟踪滤波器 卡尔曼滤波
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基于“当前”统计模型的模糊自适应跟踪算法 被引量:29
5
作者 胡洪涛 敬忠良 +1 位作者 田宏伟 胡士强 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期293-295,299,共4页
“当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度,不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度,自适应各种机动情况。此外,针对多数传感器测量方程的非线性,采用性能较好的 Un... “当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度,不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度,自适应各种机动情况。此外,针对多数传感器测量方程的非线性,采用性能较好的 Unscented Kalman Filter 代替常用的扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于“当前”统计模型的跟踪算法。 展开更多
关键词 模糊自适应 跟踪算法 实时 仿真结果 模糊推理 统计模型 传感器 跟踪精度 新息 扩展卡尔曼滤波
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机动目标的模糊自适应跟踪算法 被引量:30
6
作者 巴宏欣 赵宗贵 +2 位作者 杨飞 董强 张涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第6期1181-1183,1186,共4页
在当前统计模型的基础上,提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA)。该算法使用了模糊推理技术,使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,提高了系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响... 在当前统计模型的基础上,提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA)。该算法使用了模糊推理技术,使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,提高了系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。蒙特卡罗仿真结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 当前统计模型 机动目标跟踪 模糊推理 滤波
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基于当前统计模型的机动目标自适应跟踪算法 被引量:35
7
作者 钱华明 陈亮 +2 位作者 满国晶 杨峻巍 张玥 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2154-2158,共5页
当前统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法对强机动目标具有很好的跟踪效果,但当机动目标为弱机动和非机动时算法跟踪性能较差。针对这一问题,提出了采用铃形函数作为模糊隶属函数对模型中加速度极值进行修正的自适应滤波算法,调整加速度... 当前统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法对强机动目标具有很好的跟踪效果,但当机动目标为弱机动和非机动时算法跟踪性能较差。针对这一问题,提出了采用铃形函数作为模糊隶属函数对模型中加速度极值进行修正的自适应滤波算法,调整加速度稳定时的系统过程噪声方差,提高算法的跟踪精度。同时,借鉴强跟踪滤波算法的渐消自适应滤波因子思想,针对加速度突变的情况引入渐消因子对修正的加速度极值进行调节,提高算法在加速度突变情况下的跟踪速度。仿真实验结果表明,算法对弱机动目标和非机动目标的跟踪具有良好的效果。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 当前统计模型 模糊控制 自适应滤波
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一种高度机动目标的“当前”统计Jerk模型 被引量:10
8
作者 乔向东 王宝树 +1 位作者 李涛 华冠文 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期534-539,共6页
讨论了KishoreMehrotra等提出的高度机动目标模型———Jerk模型 ,应用古典控制论方法分析了该模型的局限性 ;提出了一种新的“当前”统计Jerk模型 ,即CS Jerk模型 ,该模型假设目标的机动加速度变化率为非零均值指数相关的随机过程 ;仿... 讨论了KishoreMehrotra等提出的高度机动目标模型———Jerk模型 ,应用古典控制论方法分析了该模型的局限性 ;提出了一种新的“当前”统计Jerk模型 ,即CS Jerk模型 ,该模型假设目标的机动加速度变化率为非零均值指数相关的随机过程 ;仿真结果表明CS 展开更多
关键词 目标跟踪 “当前”统计模型 JERK模型 机动目标模型 局限性
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基于自适应CS模型的IMM算法 被引量:12
9
作者 杨永建 樊晓光 +3 位作者 王晟达 禚真福 南建国 黄伯儒 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期977-983,共7页
目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical,CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式... 目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical,CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式多模型(interacting multiple model,IMM)的基础上,提出了一种交互式多自适应模型(interacting multiple adaptive model,IMAM),该模型通过采用两个自适应CS模型,能够有效消除目标状态突变造成模型误差急速增大的问题,提高了模型的准确度和适应性。其次,在IMAM的基础上,结合修正卡尔曼滤波(amendatory Kalman filter,AKF)的思想,提出了IMAM-AKF算法,该算法通过修正最终的状态融合估计值,有效地降低了目标机动造成的模型误差,进一步提高了机动目标跟踪的性能。最后,结合自适应渐消卡尔曼滤波(adaptive fading Kalman filter,AFKF)的思想,提出了IMAM-AFAKF算法。仿真结果表明,无论是强机动还是弱机动,IMAM-AFAKF算法都具有较好的跟踪性能。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 目标运动状态改变 模型误差 当前统计模型 交互式多模型
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基于当前统计模型的机动目标自适应强跟踪算法 被引量:30
10
作者 刘望生 李亚安 崔琳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1937-1940,共4页
在当前统计模型卡尔曼滤波算法的基础上,结合升半正态形模糊分布函数特性,提出了一种加速度方差两段函数自适应调整方法,该方法能自适应逼近目标真实机动并进行准确跟踪。给出了最大加速度自调整方法,克服了模型对目标最大加速度的依赖... 在当前统计模型卡尔曼滤波算法的基础上,结合升半正态形模糊分布函数特性,提出了一种加速度方差两段函数自适应调整方法,该方法能自适应逼近目标真实机动并进行准确跟踪。给出了最大加速度自调整方法,克服了模型对目标最大加速度的依赖。引入强跟踪滤波算法,增强了模型对突发机动自适应跟踪的能力。理论分析和仿真结果表明,该算法提高了机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力,并保持对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且具有运算量小、跟踪精度高、易于工程化实现等优点。 展开更多
关键词 当前统计模型 自适应滤波 强跟踪 机动目标
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基于“当前”统计模型的模糊自适应跟踪算法 被引量:20
11
作者 王向华 覃征 +1 位作者 杨慧杰 杨新宇 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1089-1093,共5页
基本的机动目标"当前"统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法虽能对强机动目标进行很好的跟踪,但是在跟踪弱机动目标时却存在较大的误差。针对这一问题,新算法中引入一种非线性模糊隶属度函数来自适应地调整目标加速度上下限,并... 基本的机动目标"当前"统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法虽能对强机动目标进行很好的跟踪,但是在跟踪弱机动目标时却存在较大的误差。针对这一问题,新算法中引入一种非线性模糊隶属度函数来自适应地调整目标加速度上下限,并从理论上分析了新算法对于弱机动目标跟踪的有效性。通过计算机仿真验证了新算法相对于基本"当前"统计模型及其自适应跟踪算法的明显优势。 展开更多
关键词 控制理论 机动目标跟踪 “当前”统计模型 模糊控制 仿真分析
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基于当前统计模型的机动目标被动跟踪 被引量:18
12
作者 陈非 敬忠良 李建勋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期366-369,共4页
介绍了极坐标系下的被动跟踪算法及存在的问题 ,并分析了其原因 .为了解决机动目标的被动跟踪问题 ,选取当前统计模型对加速度进行建模 ,并建立双机目标测量模型 ,推导了被动式机动目标自适应跟踪算法 .Monte- Carlo仿真表明 。
关键词 机动目标跟踪 极坐标系 被动跟踪 当前统计模型
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基于当前统计模型的自适应强跟踪算法 被引量:22
13
作者 孙福明 吴秀清 祁凯 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第2期191-195,共5页
由于模型参数不能自适应调整和卡尔曼滤波器固有的特点,传统的当前统计模型算法跟踪突发强机动目标时性能显著下降。本文通过采用机动检测方法并借鉴强跟踪滤波器的思想,提出了一种改进的自适应强跟踪算法。利用量测残差的统计距离将目... 由于模型参数不能自适应调整和卡尔曼滤波器固有的特点,传统的当前统计模型算法跟踪突发强机动目标时性能显著下降。本文通过采用机动检测方法并借鉴强跟踪滤波器的思想,提出了一种改进的自适应强跟踪算法。利用量测残差的统计距离将目标机动划分为不同的状态,相应调整模型参数和滤波器增益,提高机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力并保持对一般机动目标良好的跟踪性能。 展开更多
关键词 机动目标 机动模型 当前统计模型 强跟踪滤波器
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非线性“当前”统计模型及自适应跟踪算法 被引量:18
14
作者 罗笑冰 王宏强 +1 位作者 黎湘 庄钊文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期397-399,403,共4页
针对"当前"统计模型中人为设定时间常数的倒数α值的不合理性,对机动参数α进行建模,并基于粒子滤波的思想,结合UKF滤波算法给出适用于强机动目标跟踪的CS-UKF算法。整个算法能够实时估计参数α,并从这里出发估计目标状态。... 针对"当前"统计模型中人为设定时间常数的倒数α值的不合理性,对机动参数α进行建模,并基于粒子滤波的思想,结合UKF滤波算法给出适用于强机动目标跟踪的CS-UKF算法。整个算法能够实时估计参数α,并从这里出发估计目标状态。仿真结果表明在目标强机动时CS-UKF算法比经典CS-KALMAN算法收敛速度更快,状态估计更精确。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 “当前”统计模型 CS-UKF算法 CS-KALMAN算法
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自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量:24
15
作者 张浩为 谢军伟 +2 位作者 葛佳昂 宗彬锋 路文龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1186-1194,共9页
对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估... 对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKF-STF)算法和交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 当前统计模型 平方根容积卡尔曼滤波 强跟踪
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基于“当前”统计模型的交互式多模型算法 被引量:24
16
作者 刘建书 李人厚 刘云龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1351-1354,共4页
提出了一种基于"当前"统计模型的交互式多模型算法。在交互式多模型算法框架内,计算"当前"统计模型的概率,自适应地调整"当前"统计模型中目标加速度,使其能够反映目标的机动特性,充分发挥了"当前&qu... 提出了一种基于"当前"统计模型的交互式多模型算法。在交互式多模型算法框架内,计算"当前"统计模型的概率,自适应地调整"当前"统计模型中目标加速度,使其能够反映目标的机动特性,充分发挥了"当前"统计模型和交互式多模型算法的优点,扩大了"当前"统计模型的应用范围,提高了"当前"统计模型的自适应性。Monte Carlo仿真结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 目标跟踪 “当前”统计模型 交互式多模型算法
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基于改进“当前”统计模型的非线性机动目标跟踪算法 被引量:21
17
作者 黄伟平 徐毓 王杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1723-1728,共6页
"当前"统计模型算法对目标加速度极限值及机动频率的依赖性这一缺点,导致该算法在跟踪弱机动目标及高机动目标时,跟踪性能会明显恶化.本文在当前统计(CS)模型的基础上,通过加权一个以残差方差的迹为参数的活化函数,对加速度... "当前"统计模型算法对目标加速度极限值及机动频率的依赖性这一缺点,导致该算法在跟踪弱机动目标及高机动目标时,跟踪性能会明显恶化.本文在当前统计(CS)模型的基础上,通过加权一个以残差方差的迹为参数的活化函数,对加速度方差和机动频率进行自适应处理,实现了对"当前"统计模型的改进;同时,采用UKF(unscented Kalman filter)对非线性目标进行跟踪滤波,构造出基于改进"当前"统计模型的非线性机动目标跟踪算法,仿真结果表明,改进的"当前"统计模型不仅保留了"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点,而且对弱机动目标跟踪也具有更优越的性能,大大扩大了机动跟踪范围. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 当前统计模型 活化函数 UKF
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转弯机动目标的两层交互多模型跟踪算法 被引量:13
18
作者 孙福明 吴秀清 王鹏伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期233-236,241,共5页
针对转弯机动目标跟踪,提出了一种两层交互多模型(IMM)跟踪算法.算法的内层多模型由当前统计模型和恒速模型构成,针对目标的速度方向角进行滤波,将获得的角速度估计值作为外层的中心角速度;外层多模型由转弯模型构成,其角速度集合由中... 针对转弯机动目标跟踪,提出了一种两层交互多模型(IMM)跟踪算法.算法的内层多模型由当前统计模型和恒速模型构成,针对目标的速度方向角进行滤波,将获得的角速度估计值作为外层的中心角速度;外层多模型由转弯模型构成,其角速度集合由中心角速度和对称角速度(交互输出的加速度与速度的比值)组成.由于既准确估计了目标的角速度,又设计了合理的角速度集合,算法显著提高了转弯机动目标的跟踪精度.仿真实验验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互多模型 当前统计模型 转弯模型
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基于数据关联和改进统计模型的激光雷达目标跟踪研究 被引量:16
19
作者 黄晶 李勇 胡林 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期356-362,共7页
目标运动状态识别与关联匹配是智能车辆环境感知中目标跟踪的关键因素,本文中以单线激光雷达为主要传感器开展了车辆前方目标跟踪算法的研究。在最近邻法基础上构造了包含距离、尺寸和反射强度的"关联函数"进行量测值与目标... 目标运动状态识别与关联匹配是智能车辆环境感知中目标跟踪的关键因素,本文中以单线激光雷达为主要传感器开展了车辆前方目标跟踪算法的研究。在最近邻法基础上构造了包含距离、尺寸和反射强度的"关联函数"进行量测值与目标值之间的关联匹配,并基于改进的当前统计模型设计了自适应卡尔曼滤波估计算法来识别目标的运动状态。仿真和试验结果表明,该目标关联匹配与运动状态识别算法能有效地抑制测量过程中引入的量测噪声,并实时、可靠地估计前方障碍物的位置、速度和加速度,实现对目标的跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 数据关联 当前统计模型 卡尔曼滤波 激光雷达
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基于“当前”统计模型的模糊自适应航迹预测算法 被引量:6
20
作者 杨霄鹏 欧阳超 +2 位作者 杨朝阳 姚昆 倪娟 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2015年第2期1-4,共4页
基本的"当前"统计模型由于其机动加速度极限值固定不变,只能描述机动加速度较大的机动目标。因而基本的"当前"统计模型及其自适应滤波算法(CSAF)对机动性较强目标的预测性能较好,而对机动性较弱目标的预测误差较大... 基本的"当前"统计模型由于其机动加速度极限值固定不变,只能描述机动加速度较大的机动目标。因而基本的"当前"统计模型及其自适应滤波算法(CSAF)对机动性较强目标的预测性能较好,而对机动性较弱目标的预测误差较大。针对这个问题,新算法中设计了一种新的模糊隶属度函数,利用机动目标的"当前"加速度来自适应地调整机动加速度极限值,使"当前"统计模型可以描述具有任意加速度的机动目标。最后,运用该算法和CSAF算法对机动目标进行了航迹预测仿真实验,仿真实验结果表明,无论对于机动性较强的目标还是机动性较弱的目标,新算法的预测性能均优于CSAF算法。 展开更多
关键词 “当前”统计模型 卡尔曼滤波 机动目标 航迹预测
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