Singer模型算法在目標跟蹤中的應(yīng)用研究
發(fā)布時間：2021-09-04 16:57
近些年來,導(dǎo)彈跟蹤制導(dǎo)對雷達機動目標的精確跟蹤提出了前所未有的挑戰(zhàn),如何實現(xiàn)雜波環(huán)境下機動目標的精確跟蹤一直是個難點。文章建立了雜波環(huán)境下機動目標Singer運動模型,給出了濾波方程,仿真分析了基于Singer模型的機動目標跟蹤效果和精度。仿真結(jié)果表明,Singer模型對機動目標跟蹤具有較好的跟蹤效果。
【文章來源】：電腦知識與技術(shù). 2020,16(27)
【文章頁數(shù)】：4 頁
【圖文】：
目標真實軌跡
本欄目責任編輯：唐一東本期推薦第16卷第27期(2020年9月)ComputerKnowledgeandTechnology電腦知識與技術(shù)真程序，利用蒙特卡羅方法對跟蹤濾波器進行仿真分析[9-10]，假定測試次數(shù)為50次，值得注意的是這里的次數(shù)假定，因為假定T的值為10s，測試次數(shù)即踩點次數(shù)為總時間除以T，所以為了滿足條件我們選擇了始終的50次。為了清晰觀察目標的真實軌跡、測量軌跡以及濾波軌跡分別見圖1至圖4所示。圖1目標真實軌跡圖2測量軌跡圖3單次濾波數(shù)據(jù)曲線圖450次濾波數(shù)據(jù)曲線為了方便比較，把四條軌跡線繪制在一個圖5中。可以看出，單次濾波曲線效果不是很理想，軌跡仍然有很大的波動，但是采用蒙特卡羅方法后[11]，通過多次觀測取均值，濾波效果較好。圖5真實軌跡、測量軌跡以及濾波軌跡比較同時，不難發(fā)現(xiàn)在目標勻加速過程中，Singer算法可以有效跟蹤目標[12-13]；在目標加速過程中，Singer算法跟蹤效果并不是很好，特別是在加速度比較大時，比如該例子中的第二個轉(zhuǎn)彎時，跟蹤效果不理想。此外，X方向，Y方向濾波估計誤差均值及誤差標準差見實驗圖6至圖9所示。由圖并不能看出目標運動的特點，這也說明Singer算法雖然在多次濾波取均值的情況下效果較好，但是仍然有一定的局限性[14]，誤差比較大。圖6x濾波誤差均值曲線9
本欄目責任編輯：唐一東本期推薦第16卷第27期(2020年9月)ComputerKnowledgeandTechnology電腦知識與技術(shù)真程序，利用蒙特卡羅方法對跟蹤濾波器進行仿真分析[9-10]，假定測試次數(shù)為50次，值得注意的是這里的次數(shù)假定，因為假定T的值為10s，測試次數(shù)即踩點次數(shù)為總時間除以T，所以為了滿足條件我們選擇了始終的50次。為了清晰觀察目標的真實軌跡、測量軌跡以及濾波軌跡分別見圖1至圖4所示。圖1目標真實軌跡圖2測量軌跡圖3單次濾波數(shù)據(jù)曲線圖450次濾波數(shù)據(jù)曲線為了方便比較，把四條軌跡線繪制在一個圖5中�？梢钥闯�，單次濾波曲線效果不是很理想，軌跡仍然有很大的波動，但是采用蒙特卡羅方法后[11]，通過多次觀測取均值，濾波效果較好。圖5真實軌跡、測量軌跡以及濾波軌跡比較同時，不難發(fā)現(xiàn)在目標勻加速過程中，Singer算法可以有效跟蹤目標[12-13]；在目標加速過程中，Singer算法跟蹤效果并不是很好，特別是在加速度比較大時，比如該例子中的第二個轉(zhuǎn)彎時，跟蹤效果不理想。此外，X方向，Y方向濾波估計誤差均值及誤差標準差見實驗圖6至圖9所示。由圖并不能看出目標運動的特點，這也說明Singer算法雖然在多次濾波取均值的情況下效果較好，但是仍然有一定的局限性[14]，誤差比較大。圖6x濾波誤差均值曲線9
【參考文獻】：
期刊論文
[1]Highly maneuvering target tracking using multi-parameter fusion Singer model[J]. Shuyi Jia,Yun Zhang,Guohong Wang. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2017(05)
[2]基于Singer模型的高超聲速飛行器軌跡跟蹤與預(yù)測[J]. 魏喜慶,顧龍飛,李瑞康,王社陽. 航天控制. 2017(04)
[3]基于改進Singer模型的機動目標跟蹤方法[J]. 張燕,柳超,李云鵬. 火控雷達技術(shù). 2015(03)
[4]一類基于改進的當前統(tǒng)計模型的目標跟蹤算法研究[J]. 戚靖,劉成成,郭偉龍,蔡云澤. 上海航天. 2014(02)
[5]IMM-Singer模型的機動目標跟蹤算法[J]. 譚順成,王國宏,王娜. 火力與指揮控制. 2012(02)
[6]Singer模型下α-β-γ濾波的新息序列特性分析[J]. 韓偉,黃曉斌,張燕. 計算機工程與應(yīng)用. 2013(03)
[7]密集雜波環(huán)境下多目標跟蹤算法[J]. 吳偉,王東進,陳衛(wèi)東. 現(xiàn)代雷達. 2007(02)
本文編號：3383649
【文章來源】：電腦知識與技術(shù). 2020,16(27)
【文章頁數(shù)】：4 頁
【圖文】：
目標真實軌跡
本欄目責任編輯：唐一東本期推薦第16卷第27期(2020年9月)ComputerKnowledgeandTechnology電腦知識與技術(shù)真程序，利用蒙特卡羅方法對跟蹤濾波器進行仿真分析[9-10]，假定測試次數(shù)為50次，值得注意的是這里的次數(shù)假定，因為假定T的值為10s，測試次數(shù)即踩點次數(shù)為總時間除以T，所以為了滿足條件我們選擇了始終的50次。為了清晰觀察目標的真實軌跡、測量軌跡以及濾波軌跡分別見圖1至圖4所示。圖1目標真實軌跡圖2測量軌跡圖3單次濾波數(shù)據(jù)曲線圖450次濾波數(shù)據(jù)曲線為了方便比較，把四條軌跡線繪制在一個圖5中。可以看出，單次濾波曲線效果不是很理想，軌跡仍然有很大的波動，但是采用蒙特卡羅方法后[11]，通過多次觀測取均值，濾波效果較好。圖5真實軌跡、測量軌跡以及濾波軌跡比較同時，不難發(fā)現(xiàn)在目標勻加速過程中，Singer算法可以有效跟蹤目標[12-13]；在目標加速過程中，Singer算法跟蹤效果并不是很好，特別是在加速度比較大時，比如該例子中的第二個轉(zhuǎn)彎時，跟蹤效果不理想。此外，X方向，Y方向濾波估計誤差均值及誤差標準差見實驗圖6至圖9所示。由圖并不能看出目標運動的特點，這也說明Singer算法雖然在多次濾波取均值的情況下效果較好，但是仍然有一定的局限性[14]，誤差比較大。圖6x濾波誤差均值曲線9
本欄目責任編輯：唐一東本期推薦第16卷第27期(2020年9月)ComputerKnowledgeandTechnology電腦知識與技術(shù)真程序，利用蒙特卡羅方法對跟蹤濾波器進行仿真分析[9-10]，假定測試次數(shù)為50次，值得注意的是這里的次數(shù)假定，因為假定T的值為10s，測試次數(shù)即踩點次數(shù)為總時間除以T，所以為了滿足條件我們選擇了始終的50次。為了清晰觀察目標的真實軌跡、測量軌跡以及濾波軌跡分別見圖1至圖4所示。圖1目標真實軌跡圖2測量軌跡圖3單次濾波數(shù)據(jù)曲線圖450次濾波數(shù)據(jù)曲線為了方便比較，把四條軌跡線繪制在一個圖5中�？梢钥闯�，單次濾波曲線效果不是很理想，軌跡仍然有很大的波動，但是采用蒙特卡羅方法后[11]，通過多次觀測取均值，濾波效果較好。圖5真實軌跡、測量軌跡以及濾波軌跡比較同時，不難發(fā)現(xiàn)在目標勻加速過程中，Singer算法可以有效跟蹤目標[12-13]；在目標加速過程中，Singer算法跟蹤效果并不是很好，特別是在加速度比較大時，比如該例子中的第二個轉(zhuǎn)彎時，跟蹤效果不理想。此外，X方向，Y方向濾波估計誤差均值及誤差標準差見實驗圖6至圖9所示。由圖并不能看出目標運動的特點，這也說明Singer算法雖然在多次濾波取均值的情況下效果較好，但是仍然有一定的局限性[14]，誤差比較大。圖6x濾波誤差均值曲線9
【參考文獻】：
期刊論文
[1]Highly maneuvering target tracking using multi-parameter fusion Singer model[J]. Shuyi Jia,Yun Zhang,Guohong Wang. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2017(05)
[2]基于Singer模型的高超聲速飛行器軌跡跟蹤與預(yù)測[J]. 魏喜慶,顧龍飛,李瑞康,王社陽. 航天控制. 2017(04)
[3]基于改進Singer模型的機動目標跟蹤方法[J]. 張燕,柳超,李云鵬. 火控雷達技術(shù). 2015(03)
[4]一類基于改進的當前統(tǒng)計模型的目標跟蹤算法研究[J]. 戚靖,劉成成,郭偉龍,蔡云澤. 上海航天. 2014(02)
[5]IMM-Singer模型的機動目標跟蹤算法[J]. 譚順成,王國宏,王娜. 火力與指揮控制. 2012(02)
[6]Singer模型下α-β-γ濾波的新息序列特性分析[J]. 韓偉,黃曉斌,張燕. 計算機工程與應(yīng)用. 2013(03)
[7]密集雜波環(huán)境下多目標跟蹤算法[J]. 吳偉,王東進,陳衛(wèi)東. 現(xiàn)代雷達. 2007(02)
本文編號：3383649
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