跟踪滤波器

强跟踪滤波原理

强跟踪滤波原理
强跟踪滤波（Strong Tracking Filter，STF）是一种针对非线性系统的滤波器，它的主要原理是通过对系统状态的跟踪来实现滤波。

STF是一种改进的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF），它在EKF的基础上加入了一些新的技术，使得其在非线性系统中具有更好的跟踪性能。

一、STF的基本原理
STF的基本原理是通过对系统状态的跟踪来实现滤波。

在STF中，系统状态被表示为一个向量，而观测值则是一个标量或向量。

STF的滤波器主要由两个部分组成：状态预测和状态更新。

在状态预测阶段，STF使用非线性状态转移方程来预测下一个状态。

这个状态转移方程可以是任意的非线性函数，但需要满足一定的可微性条件。

在状态更新阶段，STF使用非线性观测方程来更新状态。

这个观测方程也可以是任意的非线性函数，但同样需要满足可微性条件。

二、STF的优点
相比于传统的EKF滤波器，STF具有以下几个优点：
1. 更好的跟踪性能：STF使用了一些新的技术，如自适应卡尔曼增益和自适应方差估计，使得其在非线性系统中具有更好的跟踪性能。

2. 更好的收敛性：STF使用了一种新的状态估计方法，即“强跟踪”，使得其在非线性系统中具有更好的收敛性。

3. 更好的鲁棒性：STF使用了一些新的技术，如自适应卡尔曼增益和自适应方差估计，使得其在噪声和干扰较大的情况下具有更好的鲁棒性。

三、STF的应用
STF广泛应用于非线性系统的滤波和估计中，如机器人导航、目标跟踪、图像处理、信号处理、控制系统等领域。

在这些领域中，STF已经成为一种非常重要的滤波器，并且得到了广泛的应用和研究。

基于相关滤波器的目标跟踪方法综述

基于相关滤波器的⽬标跟踪⽅法综述0引⾔视觉跟踪是计算机视觉中引⼈瞩⽬且快速发展的领域,主要⽤于获取运动⽬标的位置、姿态、轨迹等基本运动信息,是理解服务对象或对⽬标实施控制的前提和基础。

其涉及许多具有挑战性的研究热点并常和其他计算机视觉问题结合出现,如导航制导、事件检测、⾏为识别、视频监控、⾃动驾驶、移动机器⼈等[1-4]。

虽然跟踪⽅法取得了长⾜进展,但由于遮挡、⽬标的平⾯内/外旋转、快速运动、模糊、光照及变形等因素的存在使其仍然是⾮常具有挑战性的⼯作。

近年来,基于相关滤波器CF(Correlation Filter)的跟踪⽅法得到了极⼤关注[5-9]。

CF 最⼤的优点是计算效率⾼,这归结于其假设训练数据的循环结构,因为⽬标和候选区域能在频域进⾏表⽰并通过快速傅⾥叶变换(FFT)操作。

Bolme [6]等⾸次将CF 应⽤于跟踪提出MOSSE 算法,其利⽤FFT 的快速性使跟踪速度达到了600-700fps 。

瑞典林雪平⼤学的Martin Danelljan 在2016年ECCV 上提出的相关滤波器跟踪算法C -COT [7]取得了VOT2016竞赛冠军,2017年其提出的改进算法ECO [8]在取得⾮常好的精度和鲁棒性的同时,显著提⾼运算速度⾄C-COT 的6倍之多。

基于CF 的跟踪算法如此优秀,已然成为研究热点。

近年和相关滤波有关的论⽂层出不穷,很有必要对这些论⽂及相关滤波的发展等进⾏⼀个归纳和总结,以推动该⽅向的发展。

⽂献[9]虽已做过综述并取得了⼀定效果,但有两点不⾜:(1)过多介绍现有⼏种⽅法的具体细节,没有对更多⽂献进⾏对⽐分析;(2)缺乏对基于相关滤波器跟踪⽅法的分类对⽐分析。

基于此,本⽂的不同基⾦项⽬:陕西理⼯⼤学科研项⽬资助(SLGKY16-03)基于相关滤波器的⽬标跟踪⽅法综述?马晓虹1,尹向雷2(1.陕西理⼯⼤学电⼯电⼦实验中⼼,陕西汉中723000;2.陕西理⼯⼤学电⽓⼯程学院,陕西汉中723000)摘要:⽬标跟踪是计算机视觉中的重要组成部分,⼴泛应⽤于军事、医学、安防、⾃动驾驶等领域。

mosse目标跟踪算法原理

mosse目标跟踪算法原理MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Error）目标跟踪算法是一种基于滤波器的目标跟踪算法，在计算机视觉领域中应用广泛。

该算法旨在实现高速、高精度的目标跟踪，适用于不同场景和不同目标的跟踪任务。

MOSSE算法的原理可以分为两个部分：训练和跟踪。

一、MOSSE算法的训练MOSSE算法的训练过程是在离线模式下完成的，目标是通过训练得到一个滤波器，用于对目标进行跟踪。

具体步骤如下：1. 提取目标区域。

从视频序列中选择一帧图像，并手动标注目标区域。

2. 对目标区域进行预处理。

将目标区域进行灰度化、去噪以及缩放等操作，将其转换为固定大小的矩形。

3. 获取训练样本。

从其他帧图像中随机选取若干个与目标区域大小相同的样本区域，用于生成训练样本。

4. 对训练样本进行离散余弦变换（DCT）。

将训练样本从时域转换到频域，以便于后续运算。

5. 计算训练样本的响应。

在图像中提取目标区域的中心点，并在其周围生成一个高斯加窗，作为训练样本的响应。

6. 训练生成滤波器。

通过公式计算得出滤波器的频域核心值：H = GT/||G||^2G是训练样本的DCT变换值，T是响应的DCT变换值，||G||^2是DCT变换值的平方和。

7. 核对滤波器的准确性。

将训练样本和响应带入滤波器中，如果滤波后的响应与目标响应越接近，说明滤波器的准确性越高。

二、MOSSE算法的跟踪MOSSE算法的跟踪过程是在实时模式下完成的，即在视频序列中实时跟踪目标的位置和尺寸。

具体步骤如下：1. 在每帧图像中提取目标区域。

根据上一帧图像中的目标位置和尺寸，从当前帧图像中提取目标区域。

2. 对目标区域进行预处理。

进行与训练时相同的预处理操作，包括灰度化、去噪以及缩放等。

3. 对目标区域进行离散余弦变换（DCT）。

将时域的目标区域转换为频域的信号。

4. 使用滤波器进行响应预测。

将滤波器与DCT变换后的目标区域相乘，得到频域的响应预测值。

强跟踪滤波器(STF)进行信号处理及信号参数估计

%% 强跟踪滤波器function test3_STFclose all;clc;tic; %计时%模型：y=A0+A1*cos(omega*t+phy1)%离散化：y(k)=A0(k)+A1(k)*cos(omega(k)*k*Ts+phy1(k))%状态变量：x1(k)=A0(k),x2(k)=omega(k),x3(k)=A1(k)*cos(omega(k)*k*Ts+phy1(k) ),x4(k)=A1(k)*sin(omega(k)*k*Ts+phy1(k))%下一时刻状态变量为(假设状态不突变)：A0(k+1)=A0(k),A1(k+1)=A1(k),omega(k+1)=omega(k),phy1(k+1)=phy1 (k);%则对应状态为：x1(k+1)=x1(k),x2(k+1)=x2(k),x3(k+1)=x3(k)*cos(x2(k)*Ts)-x4(k)*sin(x(2)*Ts),x4(k+1)=x3(k)*sin(x2(k)*Ts)+x4(k)*cos(x(2)*Ts);%状态空间描述：X(k+1)=f(X(k))+W(k);y(k)=H*X(k)+v(k)%f(X(k))=[x1(k);x2(k);x3(k)*cos(x2(k)*Ts)-x4(k)*sin(x(2)*Ts);x3(k)*sin(x2(k)*Ts)+x4(k)*cos(x(2)*Ts)]%偏导(只求了三个)：f`(X(k))=[1,0,0;0,1,0;0,-x3(k)*Ts*sin(x2(k)*Ts)-x4(k)*Ts*cos(x2(k)*Ts),cos(x2(k)*Ts);0,x3(k)*Ts*cos(x2(k)*Ts)-x4(k)*Ts*sin(x2(k)*Ts),sin(x2(k)*Ts)]t=(0:3000)/6400;%y=2+0.5*cos(2*pi*10*t+pi/3).*(t<=0.5)+0.5*cos(2*pi*10.5*t+pi/4).*(t> 0.5);y=2+0.5*cos(2*pi*100*t+pi/3);% y=cos(2*pi*50*t).*((t<0.18)|(t>0.22))+0.5*cos(2*pi*50*t-pi/6).*((t>=0.18)&(t<=0.22));% y=0.5*cos(2*pi*50*t)+exp(-4*log(2)*(t-t(ceil(length(t)/4))).^2/0.005^2).*sin(2*pi*500*t)+exp(-4*log(2)*(t-t(ceil(length(t)/4*3))).^2/0.005^2).*sin(2*pi*500*t);% y=0.001*cos(2*pi*50*t)+exp(-4*log(2)*(t-t(ceil(length(t)/4))).^2/0.005^2)+exp(-4*log(2)*(t-t(ceil(length(t)/4*3))).^2/0.005^2);N1=ceil(length(t)/4);N2=ceil(length(t)/4*3);N2-N1% p1=1*exp(-4*log(2)*(t-0.5).^2/0.005^2);y1=y+0.05*randn(size(y));% y1=y;% y1=y1+p1;Ts=diff(t(1:2));% 状态空间描述：X(k+1)=f(X(k))+W(k);y(k)=H*X(k)+v(k);X=zeros(4,N); %状态变量赋予内存% X1=X;X(:,1)=[0,98*2*pi,0,0]; %初始化状态变量Q=1e-8*eye(4);R=0.01;P=1e5*eye(4);lambda=zeros(size(y)); %次优渐消因子beta=2; %弱化因子rho=0.95; %遗忘因子H=[1,0,1,0]; %输出向量lambda(1)=y1(1)-H*X(:,1);V=lambda*lambda'; %残差序列协方差阵for j=2:NX1=[X(1,j-1);X(2,j-1);X(3,j-1)*cos(X(2,j-1)*Ts)-X(4,j-1)*sin(X(2,j-1)*Ts);X(3,j-1)*sin(X(2,j-1)*Ts)+X(4,j-1)*cos(X(2,j-1)*Ts)];F=[1,0,0,00,1,0,00,-X(3,j-1)*Ts*sin(X(2,j-1)*Ts)-X(4,j-1)*Ts*cos(X(2,j-1)*Ts),cos(X(2,j-1)*Ts),-sin(X(2,j-1)*Ts)0,X(3,j-1)*Ts*cos(X(2,j-1)*Ts)-X(4,j-1)*Ts*sin(X(2,j-1)*Ts),sin(X(2,j-1)*Ts),cos(X(2,j-1)*Ts)];epsilon=y1(j)-(H*X1+R);V=(rho*V+epsilon*epsilon')/(1+rho);N=V-H*Q*H'-beta*R;M=H*F*P*F'*H';lambda0=trace(N)/trace(M);if lambda0>=1lambda(j)=lambda0;elselambda(j)=1;endP1=lambda(j)*F*P*F'+Q;K=P1*H'/(H*P1*H'+R);X(:,j)=X1+K*(y1(j)-H*X1);P=(eye(4)-K*H)*P1;endy2=H*X;toc; %结束计时subplot(2,3,1)plot(t,y1)hold onplot(t,y2,'r-',t,y,'--')hold offsubplot(2,3,2)plot(t,X(1,:)) %直流偏移subplot(2,3,3)plot(t,X(2,:)/2/pi) %频率% ylim([5,15])subplot(2,3,4)% plot(t,y1-mean(y1)-y2)plot(t,sqrt(X(3,:).^2+X(4,:).^2)) %幅值subplot(2,3,5)% plot(t,atan(X(4,:)./X(3,:))) %相位plot(lambda)subplot(2,3,6)plot(t,y2-0.3*cos(2*pi*50*t)) %残差hold onplot(t,exp(-4*log(2)*(t-t(ceil(length(t)/4))).^2/0.005^2).*sin(2*pi*500*t)+exp(-4*log(2)*(t-t(ceil(length(t)/4*3))).^2/0.005^2).*sin(2*pi*500*t))hold off。

跟踪滤波器的原理：跟踪滤波就是使被跟踪滤波的信号在通过滤波器时，是增益和相移保持恒定，同时自动跟踪滤波的方法很多，有频控RC常数等
Fs被测信号
信号通道
MF10
输出信号 f0
参考信号fr
参考信号整形
信频器
跟踪滤波器的原理框图
•

MF10是一个具有独立的、极易使用的有源滤波器，它是跟踪滤波器的主要部分，它必须具备滤波器器的一切性能，且其中心截止频率（或中心频率）能随着被测信号的变化而变化，且在通带内的增益不会因此而改变。
•
通常在非电量测试中，信号不可避免的受到各种原因产生的高频低频干扰，我为了检测被测量，常常用到不同的滤波器。而在某些变化范围较大的测量中，被测的信号基频变化的范围可能达到几个数量级，普通的高低频滤波器难以胜任。
• 为了得到不同时刻不同频率的被测信号，滤波器中心频率能跟踪被测信号频率变化而变化。
• 二阶滤波网络：
• 传递函数：

opencv trackercsrt的原理

opencv trackercsrt的原理
OpenCV TrackerCSRT是一种基于相关滤波器的目标跟踪算法，它可以在视频中实时跟踪目标的位置和大小。

TrackerCSRT是OpenCV 3.4版本中新增的跟踪器之一，它的性能比传统的跟踪算法更加优秀。

TrackerCSRT的原理是基于相关滤波器的跟踪算法。

相关滤波器是一种基于模板匹配的滤波器，它可以在图像中寻找与给定模板最相似的区域。

在TrackerCSRT中，首先需要选择一个目标区域作为跟踪目标的初始位置，然后使用相关滤波器来跟踪目标在后续帧中的位置。

具体来说，TrackerCSRT将目标区域分成若干个小的子区域，每个子区域都对应一个相关滤波器。

在跟踪过程中，TrackerCSRT会计算每个子区域与当前帧中的图像区域的相似度，然后根据相似度来更新每个子区域的相关滤波器。

这样，TrackerCSRT可以在不断地更新相关滤波器的基础上，实现对目标的实时跟踪。

除了相关滤波器，TrackerCSRT还使用了一些其他的技术来提高跟踪的性能。

例如，它使用了多尺度空间搜索来处理目标的尺度变化，使用了背景建模来减少背景干扰，使用了自适应的学习率来平衡跟踪的速度和准确度等。

总的来说，TrackerCSRT是一种基于相关滤波器的目标跟踪算法，它可以在视频中实时跟踪目标的位置和大小。

它的原理是使用相关滤波器来匹配目标区域和图像区域，然后不断地更新相关滤波器来实现实时跟踪。

同时，它还使用了多种技术来提高跟踪的性能，使得它比传统的跟踪算法更加优秀。

卡尔曼滤波应用实例-目标跟踪滤波

z x [2] x[2] x[2] ( z [2] z [1]) / T x x x[2 / 2] z y [2] y[2] ( z [2] z [1]) / T y y[2] y
x[2] z x [2] x[2] x[2] wx [2] wx [2]
滤波误差方差阵： Px [k / k ] ( I K[k ]H)Px [k / k 1]
滤波起始：采用两点起始法，
即利用前两个观测数据 z[1], z[2] 进行起始。
z x [2] ( z [2] z [1]) / T x x ˆ x[2 / 2] z y [2] ( z y [2] z y [1]) / T
2 p33 E ( w2 [2]) y

2
T
2
2 a
/ 4 2 / T
2
2
p34 E w y [2] (T / 2)a y [1] ( w y [1] w y [2]) / T / T
2

p44 E (T / 2)a y [1] ( w y [1] w y [2]) / T
2 T 22 2 a 2 4 T
0 0 2 2 T
z x [2] ( z [2] z [1]) / T x x ˆ [2 / 2] x z y [2] ( z y [2] z y [1]) / T
0 0
0 0 2 T 2 2 2 T a 2 2 4 T
x[1] T x[1] T a x [1] / 2 x[1] x[1] T a x [1] (T / 2)a x [1] T

基于边缘检测的抗遮挡相关滤波跟踪算法

基于边缘检测的抗遮挡相关滤波跟踪算法唐艺北方工业大学北京 100144摘要：无人机跟踪目标因其便利性得到越来越多的关注。

基于相关滤波算法利用边缘检测优化样本质量，并在边缘检测打分环节加入平滑约束项，增加了候选框包含目标的准确度，达到降低计算复杂度、提高跟踪鲁棒性的效果。

利用自适应多特征融合增强特征表达能力，提高目标跟踪精准度。

引入遮挡判断机制和自适应更新学习率，减少遮挡对滤波模板的影响，提高目标跟踪成功率。

通过在OTB-2015和UAV123数据集上的实验进行定性定量的评估，论证了所研究算法相较于其他跟踪算法具有一定的优越性。

关键词：无人机目标追踪相关滤波多特征融合边缘检测中图分类号：TN713;TP391.41;TG441.7文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2024)05-0057-04 The Anti-Occlusion Correlation Filtering Tracking AlgorithmBased on Edge DetectionTANG YiNorth China University of Technology, Beijing, 100144 ChinaAbstract: For its convenience, tracking targets with unmanned aerial vehicles is getting more and more attention. Based on the correlation filtering algorithm, the quality of samples is optimized by edge detection, and smoothing constraints are added to the edge detection scoring link, which increases the accuracy of targets included in candi⁃date boxes, and achieves the effects of reducing computational complexity and improving tracking robustness. Adap⁃tive multi-feature fusion is used to enhance the feature expression capability, which improves the accuracy of target tracking. The occlusion detection mechanism and the adaptive updating learning rate are introduced to reduce the impact of occlusion on filtering templates, which improves the success rate of target tracking. Qualitative evaluation and quantitative evaluation are conducted through experiments on OTB-2015 and UAV123 datasets, which dem⁃onstrates the superiority of the studied algorithm over other tracking algorithms.Key Words: Unmanned aerial vehicle; Target tracking; Correlation filtering; Multi-feature fusion; Edge detection近年来，无人机成为热点话题，具有不同用途的无人机频繁出现在大众视野。

卡尔曼滤波器在运动目标中的跟踪

挑战
运动目标的跟踪面临许多挑战，如目标运动的不确定性、噪声干扰、遮挡等。
卡尔曼滤波器概述
01
02
03
定义
卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器，用于从一系列测量中估计状态变量的值。
特点
卡尔曼滤波器具有无偏性和最小方差性，能够提供状态变量的最优估计。
应用
卡尔曼滤波器广泛应用于各种领域，如控制系统、信号处理、金融预测等。
1
卡尔曼滤波器在运动目标跟踪中具有较高的跟踪精度和鲁棒性，能够适应不同场景和条件下的运动目标跟踪。
2
卡尔曼滤波器在实时性方面表现较好，能够快速响应运动目标的变化，满足实时应用的需求。
3
卡尔曼滤波器在运动目标跟踪中具有广泛的应用前景，可以应用于视频监控、自动驾驶、机器人视觉等领域。
05
卡尔曼滤波器在运动目标跟踪中的改进方向
根据实际观测结果和估计结果不断更新卡尔曼滤波器的参数，提高运动目标跟踪的准确性
。
04
卡尔曼滤波器在运动目标跟踪中的性能评估
性能评估指标
跟踪精度
衡量卡尔曼滤波器对运动目标位置估计的准确性。
鲁棒性
评估卡尔曼滤波器在不同场景和条件下对运动目标跟踪的稳定性
。
实时性
评估卡尔曼滤波器在运动目标跟踪过程中的计算效率。
实验结果展示与分析
实验一
在不同速度和方向变化的运动目标跟踪中，卡尔曼滤波器能够准确估计目标位置，并具有较好的鲁棒性。
实验二
在复杂背景和噪声干扰下，卡尔曼滤波器能够保持稳定的跟踪性能，并具有较好的抗干扰能力。
实验三
在实时性方面，卡尔曼滤波器能够快速响应运动目标的变化，并具有较快的计算速度。

一种新型的跟踪低通滤波器

摘要：介绍了一种新型的跟踪低通滤波器的原理及实现方法．该跟踪低通滤波器用八阶椭圆型开关电容滤波器ＭＡ２３Ｘ９
构成低通滤波电路，输入信号的频率通过单片机的测量、修正、频处理后输出作为ＭＡＸ９倍２３的时钟控制频率，以控制用ＭＡ２３的截止频率从而实现跟踪滤波．Ｘ９实验证明，对于０１Ｈｚ５ｋ．￣２Ｈｚ的信号，跟踪低通滤波器的截止频率相对误差小于
１．
关键词：低通滤波器；自动跟踪；傅里叶变换；截止频率；Ｘ９ＭＡ２３
中图分类号：Ｎ１Ｔ７３
文献标识码：Ａ
文章编号：０５９９（０７０ —２９０１０ —４０２０）４１３－３
在测量与控制系统中，感器输出的信号一般传需要经过滤波放大后才能进行后续处理，波是信滤号处理系统不可缺少的环节之一．在信号频率变化范围较小的场合，固定截止频率的滤波器就能够用实现对信号的处理．在实际的工程应用中，号不但信可避免地受到各种原因产生的高低频信号的干扰，信号频率的动态变化范围很大＿，这种情况下采】在］用固定截止频率的滤波器无法达到实际的要求，要实现对频率变化范围大的信号的跟踪滤波，确测准量输入信号的频率显得至关重要，模拟信号直接对整形再通过锁相倍频的测频方法［和单片机双计数２］

强跟踪滤波原理

强跟踪滤波原理强跟踪滤波是一种常用于目标跟踪的滤波方法，其原理是利用目标的状态和观测信息来估计目标的状态，并根据估计结果进行目标跟踪。

强跟踪滤波的最大特点是能够实现对目标的精确跟踪，同时具有较高的鲁棒性和抗干扰能力。

本文将对强跟踪滤波的原理、优势和应用进行介绍。

强跟踪滤波的原理强跟踪滤波是一种基于贝叶斯滤波理论的目标跟踪方法。

其基本思想是将目标物体的状态表示为一个概率分布，然后利用观测数据对概率分布进行修正，从而不断提高目标状态的估计精度。

具体来说，强跟踪滤波的原理可以概括如下：1.状态空间模型将目标物体的状态表示为一个向量，称之为状态向量。

状态向量包含了目标的位置、速度、加速度等信息。

根据物体运动学原理，状态向量可以通过上一时刻的状态和控制量（如加速度）进行预测。

状态向量的预测可以通过状态空间模型来实现。

2.观测模型目标的状态是无法直接观测到的，所以需要引入观测模型来描述观测数据和目标状态之间的关系。

观测模型是一个条件概率分布，表示在给定目标状态的情况下，观测数据出现的概率。

3.滤波器设计滤波器是用来估计目标状态的核心算法。

强跟踪滤波采用的是基于贝叶斯滤波理论的滤波器，具体来说是一种递归贝叶斯滤波器。

递归贝叶斯滤波器可以根据当前的观测数据和上一时刻的状态估计值，计算出当前时刻的状态估计值，并不断更新状态估计值。

强跟踪滤波的优势强跟踪滤波相比其他滤波方法具有以下优势：1.精度高：强跟踪滤波可以利用观测数据不断修正目标状态的估计值，从而实现更加精确的目标跟踪。

2.鲁棒性强：强跟踪滤波可以通过引入多种不同的观测模型和滤波算法，从而增强目标跟踪的鲁棒性和抗干扰能力。

3.适应性强：强跟踪滤波可以根据目标运动状态的变化自适应地调整滤波参数，从而实现更加准确的目标跟踪。

强跟踪滤波的应用强跟踪滤波在目标跟踪领域有着广泛的应用。

以下是一些典型的应用场景：1.目标跟踪：强跟踪滤波可以用于跟踪运动目标，如车辆、行人、航空器等。

雷达跟踪滤波技术研究

Ａ（ｋ＋ｌ／ｋ）＝Ａ（ｋ／ｋ）＋Ｔ￣４（ｋ／ｋ）＋ＴＡ（ｋ／ｋ）
其中：ｋ为雷达的观测次数
（）＝【Ｒ
Ｐ（七）：似一
例Ｅｒ表示滤波值；
Ａ（ｋ／ｋ — 船一Ｊ表示外推值；
１雷达数据处理技术概述
雷达数据处理技术最早可追溯至ｌ９世纪初高斯提出的最／ｂ－－乘法，其运用最小二乘法开创了用数学方法处理观测和实验数据的科学领域。之后对这种方法进行了不断的修改和完善，成为了现代滤波理论的基础。在现代雷达系统中，信号处理的检测解决的是有无目标存在的问题，而数据处理则是在目标已经存在的前提下，给出其参数估计。作为雷达信号处理的后续处理过程，雷达数据处理将数据关联技术与现代滤波理论有机结合用于消除由杂波剩余等造成的虚假检测，改善雷达信号处理性能；根据雷达的测量值利用参数估值理论从大量雷达回波点迹中提取捕获目标点迹，进行点迹与点迹关联，进行目标航迹的建立及管理，确定目标的位置、速度、机动情况等参数；进行点迹与航迹关联、跟踪滤波、航迹维持，形成综合目标态势：进行目标航迹预测外推，调度系统资源对多目标进行跟踪监视，形成连续的目标航迹数据，向火控和武器系统输出高数据率目
图４水平蛇形机动目标的俯仰角滤波曲线
⑧
黪薹字 ● 敦』十Ｉｉ＿ ● 勰
棼
应用研究
＾笔獬磐＊獬魅

正弦跟踪滤波的原理以及它的作用

通过运行正弦跟踪滤波测试，可使数字信号分析(DSA)与振动控制系统(VCS)同步。

这样做，正弦跟踪滤波系统可以具备更多的测量通道，与正弦扫频测试同步进行。

COLA (恒定输出电平适配器)信号对这类测试至关重要。

两台仪器通过振动控制器的 COLA 输出信号同步。

在正弦控制试验中，该信号是一种恒压正弦波，其频率保持与驱动信号相同。

正弦跟踪滤波测试被广泛应用于卫星测试，通常需要数百个输入通道。

★报警/中止和数据记录正弦跟踪滤波系统提供了额外的安全与限制功能。

可以在需要监测振动水平的位置为特定的输入通道设置报警和中止限制。

有了这个特性，可以设置更多的通道，并在任何通道超过指定的限制时用于启动警报或中止事件。

通过正弦扫频跟踪系统对正弦控制测试进行监控，可以在屏幕上以可视和音频的方式显示告警，并显示相应的通道id信息。

将配备的数字输出通道连接到控制器的紧急停止开关上，正弦控制测试可在任何通道超过其中止限制时自动停止。

当进行正弦扫频跟踪测试时，可以记录时间流数据。

这对卫星测试至关重要。

记录的数据可以用正弦扫频跟踪或其他分析模块进行重新分析，以便了解被测设备的振动情况。

★典型测试如下图所示，一个典型的正弦扫频跟踪测试系统由一个振动控制器和一个动态信号分析仪组成。

Spider-81振动台控制仪为VCS提供8个输入通道来运行正弦控制。

通过将其输出2(与COLA信号) 连接到运行正弦扫频跟踪的Spider-80X 动态信号分析仪DSA模块的输入通道1，组合的系统提供了15个使用相同跟踪滤波器且完美同步的输入通道。

随着更多的模块运用到Spider-80X，输入通道数将根据用户需求增加。

★EDM配置若要在Spider正弦控制器上配置COLA输出通道，请转到Config -> Miscellaneous -> Second Output选项卡，并将其设置为COLA Type 1:恒幅正弦;将幅值设为1 V。

如果使用其他供应商的振动控制器，请确保它的COLA通道被设置为在恒定电压电平下扫描驱动频率。

跟踪滤波器的设计及其应用

跟踪滤波器的设计及其应用X陈照章(江苏理工大学　镇江　212013)摘要　在实际测量中,一般被测信号频率变化范围较大,采用常用的带通滤波器处理信号难以胜任。

为了有效地检测信号,应采用一种能跟踪信号频率的窄带通滤波技术,为此本文首先阐述了开关电容滤波器的基本原理,提出了使用开关电容滤波器组成跟踪滤波器的原理与实现方法。

作为应用例,具体设计了一个能压缩带宽的窄带通跟踪滤波器,实际应用于新型仪器非接触式车速仪中,有效地解决了车速变化快及变化范围大的车速信号检测问题。

关键词　开关电容　跟踪滤波器　带宽　车速仪Development of Follow-up Filter and Its ApplicationChen　Zhaozhang(J iangsu Univ.of Science and T echnology,Zhej iang　212013,China)Abstract　In practical measur em ent,the condition of a lar ge frequency change band of a tested sig nal is oftenmet.Band-pass filter used usually is no t suitable to the case.Narrow-band-pass filter technology w hich can fo llow up the signal frequency sho uld be ado pted for detecting the signal effectively.T hus the essential principle of sw itched-capacito r filter is introduced.T he principle and the realized m ethod of fo llow-up filter consisted of sw itched-capacitor filter is put forw ard in some detail.And the narro w-band-pass follo w-up filter is designed to co mpr ess band w idth,and used for a new ty pe no n-contact vehicle speedo meter practically.T he pro blem of detection of a vehicle speed sig nal w hich has a large change band and a fast chang e speed is so lved effectively. Key words　Sw itched-capacitor　Follow-up filter　Band w idth　Vehicle speedom eter1　引言通常在非电量电测中,信号不可避免的受到各种原因产生的高频低频干扰,为了检测被测量,常常用到不同的滤波器。

跟踪系统卡尔曼滤波器的仿真对比分析

ｔｎＥＫＦ．ｈａＫｅｒｓ：ｔａｋｉｇ；ｎｏｎｉａｔｔｓｉｔｏｎ；ｅｅｅａｍａｉｔｒ；ｕｎｃｎｅａｍａｉｔｒｙｗｏｄｒｃｎｌｎｅｒｓａｅｅｔｍａｉｘｔｎｄｄｋｌｎｆｌｅｓｅｔｄｋｌｎｆｌｅ．
是体应用场合和条件，估计精度、现难易程度、ＥＦ是最早提出的一种解析近似非线性滤波，在实Ｋ）数值稳健性及计算量等各种指标之间综合权衡。卡尔曼滤波在非线性系统应用中的直接推广。它因此，目前能在跟踪系统中应用的非线性滤波对方法进行相对性能对比分析，在光电目标跟踪为
Ｃｏｐｒｓｅｔｅｎｔｅｐｆｒｎｅａｌａｉｅｓｍａｉｏｎｂｗｅｈｅｒｏｍａｃｓｋｍｎｆｌｒｔ
ｆｒａｔａｋｉｇｓｓｅｍｉｉｕａｉｏｒｃｎｙｔｗｔｓｍｌｔｈｏｎ
作者简介：赵
斌（９３）男，１７一，汉族，宁沈阳人，春市知识产权局工程师，士，要从事工业工程研究，－ｉｚａｂｎ３０辽长硕主Ｅｍａ：ｈｏｉ７１＠ｌ
维普资讯
第３期
赵
斌：跟踪系统卡尔曼滤波器的仿真对比分析
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ＵＫＦ是以ＵＴ（ｓｅｔｄＴｒｎｆｒｔｎ变换方差的精度要比Ｅ）Ｕｎｃｎｅａｓｏｍａｉ）ｏＫＦ估计精度高。二阶无迹滤为基础，采用卡尔曼线性滤波框架、归式贝叶斯波对状态均值和协方差的估计精度可达到二阶，递估计确定性采样滤波方法［］其核心是通过ＵＴ在高斯条件下可达到三阶。二阶无迹滤波至少需１，变换，给定非线性方程和先验均值和协方差条要２＋１个采样点，四阶元迹滤波至少需要２在而件下，生确定采样点，似随机变量的概率分＋１个采样点才可实现四阶状态均值的估计精产近布，实现非线性模型的状态与误差协方差的递推度，。。

自校正α-β跟踪滤波器

自校正α-β跟踪滤波器的报告，800字
本报告旨在详细介绍自校正α-β跟踪（Automatic Calibration Alpha-Beta Tracking，ACABT）滤波器的原理及其应用。

α-β滤波器是一种基于卡尔曼滤波（Kalman filter）的跟踪过滤器，专门用于估计动态系统中状态变量的行为。

它由两个状态变量α和β组成，α代表当前状态变量的估计，β代表后验残
差的估计。

这意味着，α-β跟踪滤波器的原理是基于观测信号
的变化来估计动态系统中状态变量的变化。

自校正α-β跟踪滤波器是一种特殊的α-β滤波器，在原有滤波
器的基础上增加了自校正功能。

它使用自校正算法来根据实际情况调整α和β所代表的参数，从而更好地估计动态系统中状态变量的变化，提高跟踪效果。

自校正α-β跟踪滤波器具有一些特点，其中最主要的是，它可
以自动调整α和β的取值来估计更好的状态变量变化，而无需人为干预。

也就是说，它可以根据实际情况自动进行参数调整，从而更好地估计状态变量的变化。

另外，自校正α-β跟踪滤波
器还具有低偏差、低噪声和更强的鲁棒性等优点。

自校正α-β跟踪滤波器的应用非常广泛，主要应用于机器视觉、航天控制、自动点云对齐、目标跟踪、机器学习等多个领域。

例如，在机器视觉领域，它可以用于跟踪目标物体或多个目标，可以估计它们的位置、速度和运动方向；在航天控制领域，它可以用于估计飞行器的状态参数，从而实现飞行器的自动控制等。

总之，自校正α-β跟踪滤波器是一种改进的α-β滤波器，可以在多个不同的领域得到应用。

它具有自动调整参数、低偏差、低噪声和高精度等诸多优点，可以大大提高跟踪效果。

基于四元数算法的方位跟踪滤波器设计

确定末端执行器的位置和方向是控制机械臂动作的前提。

但是,由于连接机构的灵活性和可弯曲性,机械臂的精准定位非常困难。

惯性跟踪技术通过混合滤波电路确定末端执行器的位置和方向,目前广泛应用于光学、电磁学和声学系统[1],这些系统通常具有清晰的边界和适度的噪声,但由于对传感器“源信息”的强烈依赖,导致时间延迟较大,而且可控范围有限。

惯性定位跟踪,在很大程度属于“无源”性质,其算法与导弹、飞机、船舶等的控制算法类似,数据涉及到多个传感器单元,每个传感器单元包括三个正交速度传感器、三个正交加速度传感器和三个正交磁力计。

由角速度传感器提供方位信息,根据加速度计和磁力计的输入,连续地对方位进行误差估计和校正,程序并不复杂[2-3]。

使用惯性传感器来追踪方位需要姿态估计滤波器,欧拉角算法本身的单一性决定了它不适合用于全方位跟踪程序。

而四元数算法是在图形编程领域日渐流行的新方法[4-5]。

四元数是由一个实部和三个虚部组成的超复数,在三维旋转操作方面比旋转矩阵和欧拉角更具优势。

本文描述了基于四元数算法的方位滤波器的设计、实现和测试。

1四元数方位滤波器1.1滤波器模型图1是基于四元数的方位滤波器的方框图。

其输出为表示被跟踪对象q^的四元数。

输入来自三轴角速度传感器(p,q,r)、三轴加速度传感器(h1,h2,h3)和三轴磁力计(b1,b2,b3)模型。

首先,忽略误差、噪声的影响,角速度数据可以通过如下关系直接转换成一个四元数:q̇=q012p12q12r()=12q Bω(1)式中上标B表示体坐标系。

q̇是描述方位的四元数。

需要注意的是,现实环境中,误差和噪声不可忽略,角速度传感器的输出会随时间产生漂移。

因此,角速度传感器只能在较短的时间内检测方位,除非有来自其他传感器的补充数据进行连续校正。

加速度传感器测量的是线性外力加速度和重力加速度的合加速度:a⭢measured=a⭢=g⭢(2)由于现实中的对象并不长期受线性外力加速度作用,在一定时间区间内取平均值后,加速度计会输出一个垂直向下的加速度矢量。