纯方位跟踪

摘要： 针对纯角度跟踪(BOT)和纯距离跟踪(ROT)所具有部分可观测性和高度非线性,论文研究并提出了球面单纯形—径向容积卡尔曼纯角度和纯距离跟踪滤波器.首先,由于广泛应用的容积卡尔曼滤波器(CKF)在纯角度和纯距离跟踪模型下的滤波精度较低,同时计算复杂度较高,基于此,论文研究了基于球面单纯形准则和径向准则的最新的滤波算法球面单纯形—径向容积卡尔曼滤波(SSRCKF),该滤波算法不仅提高了滤波精度,同时相比于传统的高阶CKF,SSRCKF的积分点的个数更少,有效地减少了计算复杂度.最后,结合纯角度跟踪模型和纯距离跟踪模型与SSRCKF,论文提出了球面单纯形—径向容积卡尔曼纯角度和纯距离跟踪滤波器.仿真实验验证了该滤波算法的有效性.

摘要： 针对观测站机动前目标距离未知导致无法计算Fisher信息矩阵(Fisher information matrix,FIM)的问题,从粗估目标初始距离和减小粗估误差对FIM行列式影响两方面着手,提出在转向前计算FIM进而设计机动策略的方法.首先,在修正极坐标系下建立系统模型,描述了观测站leg-by-leg机动模式下FIM的计算方法.其次,通过假设目标速度实现目标初始状态粗估,提出使归一化初始距离粗估误差最小的目标速度假设方法.然后,对FIM行列式进行近似及多项式展开,通过控制前后leg段比例以减小状态粗估误差对FIM行列式的影响.最后,利用仿真验证了所提机动策略设计方法的可行性和有效性.结果 表明,对于典型的水下目标跟踪场景,FIM行列式的有效估计概率为76.7％,平均的相对估计误差为0.12.

摘要： 被动声呐信号处理中,致力于实现连续且稳定的目标方位跟踪.在复杂的水下环境中,由于干扰和噪声的存在,以及阵列孔径的限制,方位检测结果中不可避免地存在很多轨迹中断、野值、干扰与目标间的方位交叉.该文提出了一种基于水下无人航行器的多目标被动跟踪算法,使用基于航行器运动信息的粒子采样预测方法进行轨迹中断预测补齐,使用基于航行器运动信息的观测门限设置方法自适应设置跟踪门限,使用块关联跟踪方法进行轨迹中断关联和方位交叉关联.仿真和实验结果表明,该算法能够实现正确的多目标跟踪.

摘要： 利用已知的目标航向可以提高纯方位跟踪系统的性能,其前提条件是系统可观测.为了得到可观测条件,详细推导了观测系统Gram矩阵行列式的解析表达式,证明了已知航向的纯方位跟踪系统可观测的充分必要条件是存在由3个方位与已知航向构成的可观测判别式不等于0,证明了系统不可观测的充分必要条件是存在等效的匀速直线运动观测器且它与目标轨线平行,所获得的系统可观测性判据具有表达形式简洁的特点.研究成果表明了利用已知的目标航向降低了纯方位跟踪系统观测器机动的要求,可应用于被动观测系统目标跟踪的理论与工程.

摘要： To solve the problems of large computational complexity and difficult hardware implementation of particle filters, the paper presents a simplified particle filter algorithm for bearings-only tracking, and uses Xilinx System Generator for its implementation on FPGA. Firstly, the generic particle filter algorithm is simplified to reduce calculation quantity and make it easy to implement. Secondly, the modular design is adopted, and the state machine is used to synthesize and realize the sequential control of each module. Finally, the algorithm is converted to hardware language to complete the hardware simulation. The simulation results show that: each module of the simplified particle filter algorithm functions properly and the algorithm has a good tracking accuracy and running speed, which can be used in the implementation of the particle filter in non-linear and non-Gaussian systems. It provides a reference for the hardware implementation of particle filters.%针对粒子滤波计算量大、硬件实现困难的问题,提出了一种用于纯方位跟踪的简化粒子滤波算法,并通过Xilinx System Generator在FPGA上实现.首先,对通用粒子滤波算法进行适当简化,使其减少计算量并且易于硬件实现;其次,采用模块化设计,利用状态机综合并实现各个模块的时序控制;最后,转换为硬件语言,完成硬件仿真.仿真结果表明,所设计的简化粒子滤波算法各个模块工作正常,且具有较好的跟踪精度及运行速度,可用于非线性、非高斯系统的粒子滤波实现,对于粒子滤波的硬件实现方面具有一定的参考价值.

摘要： Since the general development flow of hardware implementation for particle filter(PF)has the defect of long development cycles, tedious process, and poor flexibility, a new method based on Vivado high-level synthesis(HLS)is proposed, which synthesizes the particle filter algorithm descripted in C language into the RTL implementation directly and efficiently.This paper focuses on the application of two-dimensional bearings-only tracking(2-D BOT),applies several parallel pipeline optimization directives according to the data structure of Gaussian particle filter(GPF),and finally presents a FPGA module with high degree of parallelism.C/RTL cosimulation results show that this module can be used to solve the 2-D BOT problem with 1.5 times higher pro-cessing rate than that of simplified particle filters.At the same time,this new method of hardware implementation of particle filter has guiding significance for the hardware acceleration of other complex software algorithms.%针对传统现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)开发流程中,以硬件实现粒子滤波算法(parti-cle filter,PF)的开发周期长、过程繁琐和灵活性差等缺陷,提出了一种基于Vivado高层次综合(high level synthesis,HLS)工具的PF算法硬件实现新方法,直接高效地将C语言描述的PF算法综合为RTL硬件模块.文中以二维纯方位跟踪(2 di-mensional bearing-only tracking,2-D BOT)为应用背景,以高斯粒子滤波(Gaussian particle filter,GPF)为目标算法,根据其数据结构,给出相应的并行流水线策略,综合出具有高并行度的FPGA运算模块.C/RTL协同仿真表明:该运算模块能较好实现对动目标的跟踪,并且能达到相当于简化粒子滤波器1.5倍的运算速度;同时该实现方法对其他复杂软件算法的硬件化加速具有指导意义.

摘要： 针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法能得到更好的跟踪效果;接着将距离参数化思想和混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法结合,消除了距离信息不可测对跟踪效果的影响.仿真结果表明,该滤波算法虽略微提升了计算复杂度,但其鲁棒性和滤波精度均有大幅度的提高.

摘要： 针对纯方位机动目标跟踪问题，利用基于代价函数的高斯混合成分减少技术改进了漂移瑞利混合滤波算法，提出一种改进型漂移瑞利混合滤波算法。仿真结果表明：在强杂波背景下，改进型漂移瑞利混合滤波算法（ MSRMF）的计算量与漂移瑞利混合滤波算法相当，但计算精度更高；漂移瑞利混合滤波算法及其改进型算法的估值精度与粒子滤波算法相当，但其计算量却比粒子滤波算法减小了一个数量级。%The modified shifted Rayleigh mixture filter is introduced for bearings-only maneuvering targets tracking, which use Gaussian mixture reduction method based on cost-function to improve the shifted Rayleigh mixture filter. The MSRMF is based on jump Markov linear system and it permits the presence of strong noise. Simulations demon-strate the effectiveness of the MSRMF in challenging scenario with strong noise. It achieves the accuracy of a PF, while reducing the computational burden by an order of magnitude. Furthermore,it improves the SRMF as regards accuracy,through its computational demands is just about the same as the SRMF’s.

摘要： 针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪的思路.该算法直接利用传感器获得的含有噪声的角度数据,通过改进极坐标系下的系统方程得到目标状态的后验概率分布,来估计目标的运动状态.仿真结果表明该算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法.

摘要： 针对粒子滤波计算复杂、计算量庞大的问题,提出了一种混合并行粒子滤波算法.该算法利用粒子滤波潜在的数据并发特征,在集群环境下,设计并实现了基于MPI与OpenMP的混合并行算法,给出了主从模式下的MPI并行设计与OpenMP并行设计.实验结果表明,对于纯方位跟踪问题,随着粒子数增加、计算量增大,混合并行算法的执行时间明显减少,有效地提高了跟踪精度,降低了计算时间.

摘要： 传统的雷达探测在距离感知方面要优于红外探测,但其有源特性容易导致电子对抗的威胁,甚至暴露自身位置信息.因此,红外传感器由于它的轻便以及无源特性而被广泛使用.针对机载单站无源定位领域中,纯方位跟踪定距方面作用有限的问题,提出了一种通过载机高度辅助观测的纯方位联合定位方法,该方法将无人机自身的高度信息转化为无人机与目标之间的相对距离。有效地避免了纯方位定位时由于数据量小而对精度造成的影响，再加入高度观测量后其鲁棒性和定位精度较原始纯方位定位有较大幅度的提高。

摘要： 研究了天基红外依靠仅测角信息对主动段目标进行定位跟踪的特点，建立了双传感器观测的高轨星座队主动段目标定位模型。为提高定位跟踪精度，进一步提出了基于非线性卡尔曼滤波算法(EKF)的主动段目标定位跟踪算法。通过实验仿真分析，验证了双传感器对目标的定位跟踪精度，以及基于EKF滤波跟踪算法在主动段目标跟踪中的效果。实验表明，基于EKF滤波的双传感器目标定位算法能提高主动段目标定位跟踪性能。

摘要： 研究了天基红外依靠仅测角信息对主动段目标进行定位跟踪的特点，建立了双传感器观测的高轨星座队主动段目标定位模型。为提高定位跟踪精度，进一步提出了基于非线性卡尔曼滤波算法(EKF)的主动段目标定位跟踪算法。通过实验仿真分析，验证了双传感器对目标的定位跟踪精度，以及基于EKF滤波跟踪算法在主动段目标跟踪中的效果。实验表明，基于EKF滤波的双传感器目标定位算法能提高主动段目标定位跟踪性能。

摘要： 研究了天基红外依靠仅测角信息对主动段目标进行定位跟踪的特点，建立了双传感器观测的高轨星座队主动段目标定位模型。为提高定位跟踪精度，进一步提出了基于非线性卡尔曼滤波算法(EKF)的主动段目标定位跟踪算法。通过实验仿真分析，验证了双传感器对目标的定位跟踪精度，以及基于EKF滤波跟踪算法在主动段目标跟踪中的效果。实验表明，基于EKF滤波的双传感器目标定位算法能提高主动段目标定位跟踪性能。

摘要： 研究了天基红外依靠仅测角信息对主动段目标进行定位跟踪的特点，建立了双传感器观测的高轨星座队主动段目标定位模型。为提高定位跟踪精度，进一步提出了基于非线性卡尔曼滤波算法(EKF)的主动段目标定位跟踪算法。通过实验仿真分析，验证了双传感器对目标的定位跟踪精度，以及基于EKF滤波跟踪算法在主动段目标跟踪中的效果。实验表明，基于EKF滤波的双传感器目标定位算法能提高主动段目标定位跟踪性能。

摘要： 研究了天基红外依靠仅测角信息对主动段目标进行定位跟踪的特点，建立了双传感器观测的高轨星座队主动段目标定位模型。为提高定位跟踪精度，进一步提出了基于非线性卡尔曼滤波算法(EKF)的主动段目标定位跟踪算法。通过实验仿真分析，验证了双传感器对目标的定位跟踪精度，以及基于EKF滤波跟踪算法在主动段目标跟踪中的效果。实验表明，基于EKF滤波的双传感器目标定位算法能提高主动段目标定位跟踪性能。

摘要： 本发明提出一种多层次信息融合的纯方位水下目标跟踪算法，分为三个层次，第一层，利用最小二乘法对目标进行初步跟踪定位，并计算其估计状态值作为第二层AFIMM的输入值；第二层，设计模糊自适应多交互模型AFIMM,优化设计AFIMM运动模型集，提出模糊自适应的模型转移概率的方法；第三层，设计了重采样的粒子滤波作为AFIMM每一步迭代滤波结构实现信息融合。本发明在多UUV协同系统的纯方位目标跟踪过程中，通过多层次信息融合框架设计，滤波精确更高，能够满足多UUV协同水下目标跟踪的目标。

摘要： 本发明公开了一种纯方位双机协同目标跟踪定位路径规划方法，针对纯方位双机协同三维目标跟踪定位路径规划问题提出基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和定位精度几何分布（GDOP）的优化算法。在建立双机协同被动跟踪EKF的基础上分别建立交互信息与协方差控制指标函数。为了克服基于EKF指标函数对目标模型的过度依赖，从目标定位角度建立了基于GDOP的指标函数。综合基于EKF和GDOP的指标函数，考虑约束条件建立了标准形式的双机协同路径规划模型，并给出了具体的模型求解步骤。所提方法实现了传感器观测、优化指标建立及路径规划解算的闭环，有效提高双机对非机动和机动辐射源跟踪定位能力，最终提高双机协同无源跟踪定位的精度。

摘要： 本发明公开了一种考虑信号延时的纯方位目标跟踪方法；该方法根据收到的来自目标的延迟的方位信号对目标的位置进行估计。首先将目标k时刻的概率密度用N个高斯分量进行近似。然后分别计算k时刻每个高斯分量i对应的可变周期Tki。然后每个高斯分量根据对应的可变周期Tki，进行计算得到每个相应的后验概率密度。接着分别计算每个高斯分量i分别根据观测值计算相应的权重。最后根据每个高斯分量的权重，加权求出k时刻的后验概率密度。本发明相对于传统方法，能有效在较低的计算复杂度的基础上，提高需要考虑延时的纯方位目标跟踪的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于纯方位定位的无人机集群多目标跟踪轨迹规划方法，方法为：首先建立无人机集群目标跟踪系统模型；其次分析传感器‑目标最优几何构型；然后对目标进行无人机数量分配；接着进行基于UKF的目标跟踪滤波，确认目标估计位置；随后进行无人机任务规划，确认无人机期望部署点；然后确认无人机的机动策略，进行轨迹规划；最后根据克拉美罗下界与均方根误差对于滤波进行评估。本发明采用最小化无人机移动距离之和的准则来规划基于传感器‑目标最优几何构型的无人机机动轨迹，在确保了高定位精度的同时缩短了无人机部署时间，大大提高无人机集群目标定位与跟踪以及后续围捕攻击、追逃对抗等任务的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于外定界椭球集员估计的纯方位目标跟踪方法，包括：根据机动目标的运动状态，获得机动目标在二维平面内的随时间变化的状态参数；通过获得的状态参数，建立包含量测噪声的双基阵量测方程模型，获得角度量测信息；通过外定界椭球集员估计方法和区间分析方法，构造出量测噪声椭球模型，以获得量测噪声椭球；通过外定界椭球集员估计的量测更新，建立与最优加权参数有关的机动目标跟踪量测方程，以获取机动目标状态。本发明的方法，在有界噪声条件下，利用双基阵所测量的目标方位角信息，对目标进行跟踪时，可以提高对机动目标的跟踪精度。

摘要： 本发明提出一种多层次信息融合的纯方位水下目标跟踪算法，分为三个层次，第一层，利用最小二乘法对目标进行初步跟踪定位，并计算其估计状态值作为第二层AFIMM的输入值；第二层，设计模糊自适应多交互模型AFIMM,优化设计AFIMM运动模型集，提出模糊自适应的模型转移概率的方法；第三层，设计了重采样的粒子滤波作为AFIMM每一步迭代滤波结构实现信息融合。本发明在多UUV协同系统的纯方位目标跟踪过程中，通过多层次信息融合框架设计，滤波精确更高，能够满足多UUV协同水下目标跟踪的目标。

摘要： 本发明提供了一种基于距离参数化混合坐标系下SRCKF的纯方位目标跟踪方法，首先划分初始距离区间并初始化距离区间权值，然后各子区间独立在混合坐标系下进行平方根容积卡尔曼滤波并更新距离区间权值，对各子区间的滤波结果进行加权融合，得到最终的定位结果。本发明具有更高的跟踪精度和更好的稳定性，有效避免了滤波初始值对跟踪性能的影响，即消除了距离信息不可测对跟踪效果的影响。

摘要： 本发明公开了一种纯方位双机协同目标跟踪定位路径规划方法，针对纯方位双机协同三维目标跟踪定位路径规划问题提出基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和定位精度几何分布（GDOP）的优化算法。在建立双机协同被动跟踪EKF的基础上分别建立交互信息与协方差控制指标函数。为了克服基于EKF指标函数对目标模型的过度依赖，从目标定位角度建立了基于GDOP的指标函数。综合基于EKF和GDOP的指标函数，考虑约束条件建立了标准形式的双机协同路径规划模型，并给出了具体的模型求解步骤。所提方法实现了传感器观测、优化指标建立及路径规划解算的闭环，有效提高双机对非机动和机动辐射源跟踪定位能力，最终提高双机协同无源跟踪定位的精度。

摘要： 本发明属于目标跟踪领域，主要涉及噪声相关系统基于容积信息滤波的纯方位跟踪方法。现有的容积卡尔曼的非线性系统目标跟踪方法是在过程噪声与测量噪声不相关的假设前提下进行的，这就大大限制了它的使用范围。本发明是在推导了噪声相关的扩展卡尔曼信息滤波的前提下，在时间更新与测量更新这两个过程中嵌入容积卡尔曼信息滤波。也就解决了噪声相关的问题，使得本发明的方法实用性大大增强。

摘要： 本发明涉及一种应用于纯方位跟踪的改进非线性可观测度自适应滤波方法，属于可观测度自适应滤波领域。为了提高纯方位跟踪滤波性能以及完善非线性系统可观测度理论，同时又能对纯方位系统在滤波前对系统的滤波精度有个大致的评价，本发明设计建立一个新的非线性可观测度计算方案，将观测噪声考虑在内；并且本发明设计出基于该可观测度的自适应调节因子，将调节因子加入到非线性滤波框架中，通过比较不同情形下的误差协方差的大小来判断那种方式下的自适应滤波效果更好，可以进一步提高基于非线性可观测度自适应滤波的精度，使得纯方位跟踪的滤波性能得以提高，进而纯方位跟踪有更好的性能。