简介：对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波（STF）和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波（CKF）相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波（STCKF）。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。

简介：围绕弹道导弹被动段跟踪问题，分析了被动段弹道目标的运动方式，在地心固定直角坐标系下建立了被动段弹道导弹运动模型；根据被动段弹道目标高速、高机动、强非线性的运动特点，采用基于“当前统计”模型的UKF滤波算法，实现了对弹道目标被动段的稳定精确跟踪。通过仿真试验，与传统的基于“当前统计”模型的EKF算法相比，该模型和滤波算法提高了对弹道目标的跟踪精唐．九茸暑对目标的抹唐和加抹唐估计．同时隆低了对非线性系统跟踪右擞的可能性．

简介：针对再入弹道目标跟踪问题,提出了一种基于平方根容积信息滤波的多传感器融合估计算法（SCIF）。SCIF通过在扩展信息滤波（EIF）框架中嵌入平方根容积卡尔曼滤波算法（SCKF）实现状态滤波。仿真结果表明：所提出的算法不仅避免了EIF由于模型线性化误差易导致滤波发散的问题,且克服了不敏信息滤波（UIF）在高维滤波中数值不稳定的缺点,算法的滤波精度较高,能够更加有效地解决弹道目标跟踪中的强非线性滤波问题。

简介：针对三维弹道目标,给出了一种有效的基于粒子滤波的跟踪算法。这种算法以标准的粒子滤波算法为基础,根据贝叶斯原理利用局部线性化技术获得最佳近似的重要性密度函数以避免粒子退化现象,并且利用Metropolis-Hastings（MH）采样构造的马尔科夫链得到更加符合目标分布的样本,从而最小化重采样后的粒子枯竭问题。此外,这里采用Kullback-Leibler距离（KLD）指标对不同粒子滤波算法的性能进行评估。仿真结果表明,该三维弹道目标跟踪算法粒子群与参考粒子群（近似真实目标概率分布的粒子群）之间的KLD比标准粒子滤波与参考粒子群之间的KLD更小,因此,能获得比标准粒子滤波算法更好的跟踪效果。

简介：~~

简介：目前，极化特征在弹道目标识别中已呈现出极大的应用潜力。研究了弹道目标极化特征的可分性和优选问题，首先定义了物理意义明晰的特征可分性准则，并根据典型战情下弹道目标的全极化宽窄带雷达回波，分别对其窄带极化特征和宽带极化特征的可分性进行了分析；在此基础上，优选了一组可分性高、性能稳健的极化特征量。仿真结果表明：宽带极化特征的可分性优于窄带极化特征；目标进动角越大、进动周期越短，极化特征的可分性越差。这些结论为导弹攻防对抗条件下，弹头目标极化特征的利用提供了有价值的参考。

简介：提出一种视频多目标中跟踪人体目标的有效方法．在单摄像头对固定场景监控中，首先通过彩色空间的降维，根据置信度更新背景模型，消除时间变化引起的阳光，天气等因素对背景图像的影响；然后使用背景减除获得多目标模板，分析多目标遮挡问题，利用人体目标的多子块灰度特征匹配得多目标遮挡中人体目标的跟踪；实验证明这种方法可有效地用于视频的人体跟踪中．

简介：视频目标跟踪技术是近几年来在计算机视觉领域中兴起的一个新的研究方向。与视觉目标跟踪技术密切相关的应用主要有以下几种类型：（1）智能视频监控系统；（2）基于视觉的人机交互；（3）自动驾驶；（4）虚拟现实。

简介：弹道导弹主动段跟踪是反导防御体系中极其重要的部分,也是制导拦截的关键一环。针对传统跟踪方法在弹道导弹主动段跟踪性能的不足,提出了一种新的变结构多模型主动段跟踪方法。它具有以下的优势：针对主动段运动模型的不确定性,采用可变结构多模型设计,适用于跟踪含多级助推段的导弹目标;采用不敏非线性滤波方法具有更好的跟踪精度。仿真实验中设计了两个实验场景,与传统方法相比较该方法明显地提高了跟踪的精度,同时可以估计出导弹助推段关机点的时刻。

简介：针对巡航导弹类目标的运动特性,建立了蛇形机动攻击弹道模型,提出了一种改进的交互式“当前”统计多模型算法。该算法通过引入高斯隶属函数对“当前”统计模型的加速度方差极限值进行在线调整,使其可适应不同机动程度的目标;将不同机动频率的当前统计模型作为子模型融入交互式多模型,通过不同机动频率子模型的相互作用,进一步增强交互式模型的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法跟踪过程平稳,跟踪精度高,收敛速度快,计算量适中,可用于末端防空武器拦截巡航导弹类目标。

简介：针对杂波区内目标跟踪数据关联错误率较高的问题，利用检测前跟踪技术，将点迹幅度的积累和航向变化的稳定性参数，作为多假设跟踪（MHT）算法中假设生成及假设删除的对象。同时，对MHT的核心算法进行优化，为MHT的工程应用提出一种解决方法。通过Matlab数据分析仿真和实际工程验证，该方法可提高I／1标在杂波环境下的跟踪稳定性。

简介：摘要：在现代军事突防中，不仅采用隐身技术严重削弱雷达的探测威力，同时也通过编队形成空域多点散射，降低雷达的跟踪稳定性和测量精度，影响拦截效果。针对现代雷达装备现状，如何对编队目标进行有效识别，实现连续稳定跟踪，已成为地空导弹武器系统拦截亟待解决的问题。本文结合突防场景，从编队目标对跟踪识别和跟踪精度影响出发，对拦截时的跟踪策略进行探讨，通过试验验证，为应对编队突防目标的拦截跟踪提供依据。

简介：摘要：定轴跟踪和多普勒闭环处理是跟踪制导雷达对低空目标探测时抑止杂波和多经影响主要策略，车载跟踪制导雷达行进中工作波束指向和多普勒跟踪易受平台姿态变化和车速影响。定义了车载跟踪制导雷达坐标系，基于车载平台定位定向输出平台姿态和车速，提出了姿态补偿的波束稳定控制和车速补偿的多普勒闭环跟踪算法，通过实测数据分析，算法有效。

简介：摘要如何有效对教科研（课题研究）进行管理，是各级教科研管理部门非常关注的问题。这里介绍的跟踪式教科研管理就是我们基层教科研管理部门在实践中总结出的很见效的一种方式。本文从如何选择跟踪对象，如何为跟踪对象奠好基、把好向、开好头、起好步、铺好路、架好桥、守好业、保好驾、导好航、保好障十个方面进行了论述。

简介：为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法（CAF）跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷，通过分析研究CAF算法，采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性，考虑风速和加速度估计均值的影响，对机动加速度与方差自适应关系修正，自适应补偿过程噪声协方差矩阵，提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明，该算法能够准确描述目标的各种机动情况，具有良好的跟踪性能和实际应用价值。

简介：采用粒子滤波跟踪变背景下红外目标时,粒子的规模和模板的更新方法对粒子滤波是非常重要的,针对上述问题本文提出了一种基于动态粒子和自适应多模板更新策略的粒子滤波方法,首先通过动态去除权值较小的粒子,不仅防止了粒子的退化,而且提高了算法性能,其次,算法保留两个模板,动态保留下的粒子与两个模板同时比较,对匹配程度最大的模板进行更新,这样可以有效降低跟丢率。最后我们采用红外飞机目标视频检验本文算法,实验结果表明在变背景下,本文算法有效而可靠。

简介：

简介：摘要：在复杂电磁环境中，雷达单次探测过门限的目标点迹不止一个，因此需要在众多点迹中筛选出跟踪航迹的最佳配对，其结果将直接影响航迹跟踪品质。本文结合某雷达实测数据，利用最佳配对算法进行分析，结果表明该方法简单可行。

简介：分析了弹道中段雷达面临的识别环境及其识别特点，系统归纳了弹道中段雷达目标识别方法。根据所采用的特征不同，将弹道中段雷达目标识别方法分为基于结构特征的识别方法、基于弹道特征的识别方法和基于微运动特征的识别方法。详细阐述了三种识别方法的物理基础和研究进展，分析了它们各自的特点，最后展望了弹道中段雷达目标识别的发展趋势。

简介：根据非合作式单站无源目标定位跟踪的模型,对标准的UKF算法进行了简化,提出了一种SUKF（simplifiedunscentedkalmanfilter）算法,并将其应用于非合作式单站无源目标跟踪。仿真分析表明,与传统的EKF相比,该算法在滤波精度上有显著的提高;与标准UKF相比,该算法不仅保持了与UKF相同的滤波精度,而且其时间复杂度较UKF大为降低,更适合于实时性强的场合应用。