李振兴 作品数:12 被引量:49 H指数:3 供职机构: 空军工程大学防空反导学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 陕西省自然科学基金 中国航空科学基金 更多>> 相关领域: 电子电信 兵器科学与技术 自动化与计算机技术 军事 更多>>
基于STC-IMM结构的自适应多模型跟踪算法 被引量:2 2013年 针对机动目标跟踪问题,基于转换时间条件交互多模型(STC-IMM)结构,提出一种转换概率自适应的STC-AIMM算法.该算法根据滤波器收敛时间预设了模型转换时间条件,保证了滤波器对目标后验状态的合理逼近,同时通过模型转换概率的自适应算法实现了模型与目标运动模式的实时最优匹配.理论和仿真分析结果表明:相比交互多模型(IMM)算法和STC-IMM算法,该算法能够发挥滤波器最优性能,实现模型概率的优化分配,对目标不同强度的机动具有良好的适应性、跟踪稳定性和更高的跟踪精度. 周政 刘进忙 李振兴关键词:机动目标跟踪 自适应估计 基于单站测量的纯仰角目标参数航迹滤波方法 被引量:2 2012年 根据特殊战场环境下传感器测量目标的不完全信息的情况,提出了空间目标纯仰角参数的处理思想,并给出了一种基于投影关系的参数航迹滤波方法,该方法基于斯特瓦尔特定理和总体最小二乘法,讨论了等高飞行目标的纯仰角处理形式和斜直线目标的纯仰角参数滤波形式。仿真验证了该方法能较好适应特殊战场环境下的不完全测量信息情况。 刘进忙 李振兴 刘永兰 岳韶华 吴中林关键词:不完全信息 联合模糊聚类和拟蒙特卡罗重采样的群目标跟踪算法 被引量:2 2014年 联合概率数据关联粒子滤波(joint probabilistic data association-particle filter,JPDA-PF)算法常被用来解决群目标跟踪中的数据关联和非线性滤波问题.针对算法的数据关联时间较长以及样本枯竭问题,本文阐述了一种利用模糊聚类和拟蒙特卡罗重采样的群目标跟踪算法.首先,在群演化网络模型的基础上,采用最大熵模糊聚类法来完成群内个体目标和量测之间的数据关联,利用模糊隶属度来构建互联概率矩阵.其次,在目标状态样本的重采样的过程中,利用随机化拟蒙特卡罗序列映射到拟复制样本的子空间上,提高样本的多样性,抑制样本枯竭的出现.仿真实验结果表明,与JPDA-PF算法相比,本文算法能有效估计群内目标状态和群结构,并具有更优的估计性能. 李振兴 刘进忙 李超 白东颖 郭相科关键词:滤波 模糊聚类 重采样 数据关联 基于STF和加权改进的群目标跟踪算法 被引量:3 2014年 为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波(STF,Strong Tracking Filter)中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差. 李振兴 刘进忙 白东颖 郭相科关键词:峰值误差 基于箱粒子滤波的再入弹道目标跟踪 2016年 弹道目标在再入段运动方式的不确定性和复杂性导致了跟踪问题呈现非线性、不精确性。为此,引入一种"广义粒子滤波"算法——箱粒子滤波算法对再入段的弹道目标进行跟踪。该算法有别于传统点量测和误差统计模型,采用基于区间分析的箱粒子来处理这类不精确性,更加符合实际系统的工作情况,且克服了粒子滤波因需大量粒子拟合带来的实时性差的问题。仿真实验将新算法与粒子滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行了对比。仿真结果表明,在确保了跟踪精度的前提下,新算法计算效率更高,是个很有效的跟踪再入目标的非线性滤波算法。 倪鹏 刘进忙 刘昌云 李振兴关键词:目标跟踪 再入弹道 粒子滤波 区间分析 基于距离信息修正的自由段弹道预测法 被引量:3 2014年 雷达具有测距精度比测角精度高的特点,充分利用这种测量的不对称性,提出一种基于距离信息修正的自由段弹道预测法.该方法是在雷达观测的弹道导弹自由段运动数据的基础上,采用滑动窗口中点平滑法处理观测数据,再次利用距离信息对轨道根数进行动态微分修正,提高观测数据的利用率和弹道预测的精度.仿真试验表明,该方法明显优于基本椭圆弹道法,大大提高了弹道预测的精度. 刘永兰 贺正洪 李振兴 杨皓云关键词:弹道预测 一种改进的群目标自适应跟踪算法 被引量:9 2014年 为提高对群目标在机动情况下的跟踪性能,提出一种改进的群目标自适应跟踪算法.在群质心状态估计中,在修正"当前"统计模型的基础上,利用群质心的速度预测和速度估计的偏差进行过程噪声方差自适应调整,并引入强跟踪滤波中的渐消因子,实时调节群质心的状态预测协方差.在扩展状态估计中,将其对应的椭圆面积预测值和估计值的偏差以及偏差变化率作为模糊输入量,采用模糊推理法自适应输出扩展状态的预测参数.此外,提供了群目标分裂机动的判决方法.仿真结果表明,与现有方法相比,本文算法增强了对群目标在突发机动时的自适应跟踪能力,并能有效检测出群的分裂机动. 李振兴 刘进忙 李松 李延磊关键词:模糊推理 基于异步多速率观测的噪声去相关融合算法 2015年 对于异步多传感器观测数据,基于先同步,再去相关的思想,提出了一种改进的左同步提升异步观测融合算法。采用左同步法避免了右同步过程中的系统状态矩阵求逆和可能出现的非因果问题;对同步后的系统基于Cholesky分解进行噪声去相关处理,理论上分析了去相关处理前后的算法计算量;用信息滤波器进行预测估计,简化了滤波增益的计算过程。仿真结果表明:改进算法能够在不减小跟踪精度的基础上减小计算量,增强了算法的实时性。 甘林海 刘进忙 王君 李振兴 刘永兰关键词:异步融合 CHOLESKY分解 联合Metropolis算法和MDL准则的密集多目标分辨算法 被引量:1 2014年 针对单脉冲雷达处理同一分辨单元内密集多目标回波时收敛较慢的问题,提出了一种将Metropolis算法和最小描述长度(MDL)准则相结合的密集多目标分辨算法.构建Metropolis算法中的更新函数和迭代规则,促使待估参数的不同马尔可夫链间的融合;根据融合判定规则选取抽样样本,估计出对应的目标参数;利用MDL准则实现密集目标的准确分辨.该算法不仅提升了收敛速度,而且具有较高的参数估计精度,提高了算法在多目标下的分辨性能.仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性. 李振兴 刘进忙 周政 郭相科 李延磊关键词:MDL 马尔可夫链 纯仰角目标非线性参数航迹滤波新方法 2013年 在被动测量的情况下,针对静止单站的纯仰角目标运动分析的问题,提出了一种纯仰角目标的非线性参数航迹的滤波新方法。通过设定目标的飞行模式,分析目标空间位置的三角函数关系,利用纯仰角序列建立起目标的非线性参数航迹,并确定其中的可观测参数。利用总体最小二乘法解算出相应的可观测参数,进而对后续时刻的目标仰角进行递推预测。仿真结果验证了新方法的有效性,对问题的后续解决提供了理论参考和借鉴作用。 刘进忙 李振兴 吴中林 刘永兰关键词:目标运动分析 非线性