徐洋
- 作品数：7 被引量：55H指数：4
- 供职机构：空军工程大学航空航天工程学院更多>>
- 发文基金：陕西省电子信息系统综合集成重点实验室基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于修正卡尔曼滤波的目标跟踪被引量：26
- 2014年
- 分析了卡尔曼滤波算法在目标状态发生突变和运动模型建立不准确时估计精度降低,甚至发散的原因,对比自适应渐消卡尔曼滤波算法,提出了一种通过直接修正预测值来提高卡尔曼滤波算法精度、改善算法性能的修正算法。修正的算法通过设置判定准则和修正准则,实时修正预测值,在滤波初始阶段可迅速降低估计误差、提高稳态时的滤波精度、缩短收敛时间;当目标发生状态突变时,可消除或降低由于目标状态突变造成的滤波跟踪精度下降、滤波发散的问题;当目标运动建模不准确时,可消除或降低由于建模不准确带来的模型误差。仿真实例说明了算法的有效性和较强的实际应用指导意义。
- 杨永建樊晓光王晟达禚真福徐洋
- 关键词：卡尔曼滤波
- 模糊聚类法改进异类传感器航迹关联被引量：3
- 2017年
- 针对ESM与雷达的异类传感器航迹关联的准确性问题,提出了一种基于模糊聚类方法的异类传感器航迹关联算法。首先,将测得的航迹看作方位信息的时间序列,由不同航迹最终构成一个时间序列集合;再以当前时刻与历史时刻为模糊因子进行相似计算并得到模糊相似矩阵,并求得模糊等价矩阵;最后采用全局最优的判别准则确定航迹关联对,达到航迹关联的目的。仿真结果表明,基于模糊等价关系的异类传感器航迹关联算法能够有效提高ESM与雷达的航迹关联性能。
- 李首庆徐洋
- 关键词：异类传感器航迹关联模糊聚类
- 基于自适应聚概率矩阵的JPDA算法研究被引量：10
- 2017年
- 为了降低联合概率数据关联(joint probabilispic data association,JPDA)算法的计算复杂度,解决跟踪临近目标时出现的航迹合并问题,基于量测自适应消除方法,提出了一种改进JPDA算法.该算法首先通过Cheap JPDA算法计算互联概率,降低算法计算量;其次对聚概率矩阵加以阈值处理,通过重建确认矩阵,进一步优化算法复杂度;最后采用自适应消除方法,去掉聚概率矩阵中易引起错误关联的量测,减小JPDA算法在关联临近目标时的误差.仿真实验结果表明:相较于JPDA算法及Scaled JPDA(SJPDA)算法,本文算法在保证跟踪精度的前提下,降低了算法复杂度,提高了时效性;在跟踪临近目标及交叉目标时,改进算法能避免航迹合并现象及跟错目标情况的发生.
- 李首庆徐洋
- 关键词：阈值处理
- 基于马尔可夫切换系统的固定时滞平滑算法被引量：1
- 2014年
- 提出了一种基于马尔可夫切换系统的固定时滞平滑算法,在交互式多模型结构框架内引入状态增广矩阵,将目标状态的当前值和过去值相结合,使状态预测与平滑算法同步进行,算法还应用当前观测数据估算时滞模型概率,方法简便易行。通过仿真对比跟踪性能可以得出:固定时滞平滑算法的性能要优于标准IMM-EKF滤波算法,并随着时滞长度的增加,性能趋向更优。
- 徐洋徐松涛唐书娟陈稳
- 关键词：交互多模型
- 基于Sigmoid二次型隶属度函数的改进LMS算法被引量：9
- 2014年
- 基于Sigmoid函数变步长最小均方(LMS)算法优点是计算量小、收敛速度快且对时变系统的跟踪性能好,但存在些许不足之处,如当误差信号较小时,步长因子变化过快,对于未知系统辨识速度较慢且可控参量过少。为克服上述缺点,更优化该算法性能,通过建立Sigmoid二次型函数,提出一种新的变步长LMS算法,在收敛过程中动态渐进调整步长大小,在获得较小的稳态误差同时,能够更快达到收敛。研究结果表明:改进算法收敛速度要比其他基于S函数改进算法的快;对时变系统跟踪的性能要优于归一化类的LMS算法。本文算法可在增加少量计算量的前提下,较好地克服误差信号与步长因子之间的矛盾,加快收敛速度,并引入新的可控变量,使调控更加灵活。
- 徐洋徐松涛马健杨永建肖冰松向建军
- 关键词：最小均方算法系统辨识
- 基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法被引量：1
- 2014年
- 针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。
- 徐洋徐松涛赵建恒杨涛
- 基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪被引量：5
- 2015年
- 为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。
- 徐洋徐松涛罗文涛向建军秦占师
- 关键词：无迹卡尔曼滤波交互式多模型强跟踪滤波器
