崔波
- 作品数：6 被引量：10H指数：2
- 供职机构：西南交通大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于集合Kalman滤波的目标被动跟踪系统被引量：2
- 2013年
- 针对传统的目标被动跟踪技术计算量大和滤波不稳定的问题,引入了基于集合预报思想的集合Kalman滤波算法,联合利用到达角和多普勒频率信息实现机动目标被动跟踪,探讨了不同条件下集合成员的数量和初始集合的差异对目标被动跟踪性能的影响。仿真结果表明,集合Kalman滤波能够应用到目标被动跟踪系统中,并且跟踪性能更好。
- 崔波张家树杨宇
- 关键词：集合KALMAN滤波非线性
- 主被动传感器自适应量测融合算法被引量：1
- 2013年
- 针对观测平台和运动对象间的距离参数会对传感器随机测量误差带来影响的问题,提出了一种基于模糊距离阈值的主被动传感器量测融合算法。讨论了根据距离参数选择主被动融合跟踪模式的方法,采用指数函数和模糊处理技术,利用已有信息实时改变主、被动传感器在量测融合过程中所占的权重。仿真结果表明,当传感器和运动对象间的距离对随机测量误差的影响不能忽略时,基于模糊距离阈值的主被动传感器变权重融合算法和传统的固定权重融合算法相比更加稳定,能够充分发挥主、被动传感器间的互补特性。
- 崔波张家树
- 用于多目标跟踪的传感器分配方法被引量：1
- 2009年
- 针对多目标跟踪系统中信息增量最大化只是传感器资源分配的必要条件而非充分条件,提出了一种新的目标权重和信息增量相结合的传感器分配方法,探讨了目标的距离和速度这两个特征参量影响目标权重的量化方法。仿真结果表明,该方法能够更有效地实现传感器资源对多目标的分配。
- 崔波张家树
- 关键词：信息处理技术传感器分配信息增量
- 基于关系矩阵的主被动传感器统计融合算法
- 2013年
- 针对传感器对目标跟踪时观测噪声非高斯问题,提出了一种基于关系矩阵的主、被动传感器量测统计融合算法。采用方差加权距离处理传感器量测噪声非高斯问题,运用传感器综合融合度构建关系矩阵,并且在门限附近采用椭圆模糊处理技术,利用Perron-Frobenius定理计算量测融合过程中每个传感器的权重。仿真结果表明当传感器观测噪声具有非高斯特性时,基于关系矩阵的主被动传感器统计融合算法和传统的融合算法相比扰动较小,具有较好的稳定性,可用于改善跟踪系统的抗干扰能力。
- 崔波张家树杨宇
- 关键词：相关矩阵目标跟踪
- 基于集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法被引量：5
- 2013年
- 针对目标跟踪系统的非线性问题,将集合预报思想和卡尔曼滤波技术相结合,提出了基于集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法,讨论了初始集合的不同选择对跟踪性能带来的影响,实现了与其它常用非线性跟踪算法间的比较。利用到达角和多普勒频率测量数据实现非线性系统中目标跟踪,验证了算法的有效性和可行性。仿真结果表明集合卡尔曼滤波技术能够应用到非线性目标跟踪系统中,并且计算复杂度较低,具有很好的跟踪性能。
- 崔波张家树杨宇
- 关键词：集合卡尔曼滤波目标跟踪非线性
- 基于分块EnKF的非线性目标跟踪算法被引量：1
- 2013年
- 针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方差矩阵加权方法解决分块间的航迹相关问题.仿真结果表明基于分块集合卡尔曼滤波的目标跟踪算法计算复杂度和以往的集合卡尔曼滤波算法同阶的情况下可以提供更高的运动参数估计精度,解决了粒子滤波算法计算量大难以进行实时跟踪的问题.
- 崔波张家树杨宇
- 关键词：集合卡尔曼滤波非线性滤波目标跟踪分块
