机动目标跟踪技术发展浅析
【目标管理)雷达机动目标跟踪技术研究
（目标管理）雷达机动目标跟踪技术研究1绪论1.1课题背景及目的目标跟踪问题实际上就是目标状态的跟踪滤波问题，即根据传感器已获得的目标量测数据对目标状态进行精确的估计[1]。
它是军事和民用领域中壹个基本问题，可靠而精确地跟踪目标是目标跟踪系统设计的主要目的。
于国防领域，目标跟踪可用于反弹道导弹的防御、空防预警、战场区域监视、精确制导和低空突防等。
于民用领域，则用于航空和地面交通管制、机器人的道路规划和障碍躲避、无人驾驶车的跟踪行驶、电子医学等。
作为科学技术发展的壹个方面，目标跟踪问题能够追溯到第二次世界大战的前夕，即1937年世界上出现第壹部跟踪雷达站SCR-28的时候。
之后，许多科学家和工程师壹直努力于该项课题的研究，各种雷达、红外、声纳和激光等目标跟踪系统相继得到发展且且日趋完善。
运动目标的机动会使跟踪系统的性能恶化，对机动目标进行跟踪是人们多年来壹直关注的问题。
随着现代航空航天技术的飞速发展，机动目标于空间飞行的速度、角度、加速度等参数不断变化，使得目标的位置具有很强的关联性，因此，提高对这类目标的跟踪性能便成为越来越重要的问题，迫切需要研究更为优越的跟踪滤波方法。
机动目标的跟踪研究，已成为当今电子战的研究热点之壹。
今天，精密跟踪雷达不仅广泛应用于各类武器控制和各类实验靶场，而且仍广泛应用于各种空间探测、跟踪和识别领域，以及最先进的武器控制系统。
跟踪模型和匹配滤波是机动目标跟踪的俩个关键部分，机动目标的精确跟踪于过去和当下均是壹个难题，最根本原因于于跟踪滤波采用的目标动力学模型和机动目标实际动力学模型不匹配，导致跟踪滤波器发散，跟踪性能严重下降。
本文将机动目标作为研究对象，从目标的运动建模和匹配滤波算法入手，提出或修正跟踪算法，从而实现对机动目标的精确跟踪。
1.2机动目标跟踪技术及其发展情况目标机动是指运动当中的目标，其运动方式于不断地发生变化，从壹种形式变化为另壹种形式，目标的运动可能从匀速到变速，也可能送直线到转弯，它的运动方式且不会从壹而终。
机动目标跟踪
机动目标跟踪机动目标跟踪是指在移动过程中对目标进行连续跟踪和监测，以提供实时信息和数据支持。
机动目标可以是运动中的车辆、船只、飞机等，也可以是行走的人员和动物。
机动目标跟踪的技术应用广泛，包括交通管理、安防监控、军事侦查等领域。
机动目标跟踪的关键是从图像或视频中提取目标的特征并进行有效的目标识别。
常用的目标特征包括颜色、形状、纹理和运动信息等。
在目标识别的基础上，可以利用物体的轨迹信息对目标进行跟踪。
目标跟踪的方法多种多样，包括基于视觉的方法和基于传感器的方法。
基于视觉的目标跟踪主要利用图像或视频中的像素信息来进行目标识别和跟踪。
常见的方法包括模板匹配、特征提取和目标检测等。
模板匹配是指通过与目标模板的像素值相似度来确定目标的位置。
特征提取是指从图像中提取目标的颜色、纹理和形状等特征，然后通过特征匹配来跟踪目标。
目标检测是指利用目标检测算法在图像中寻找目标的位置，然后通过跟踪算法进行目标跟踪。
基于传感器的目标跟踪则利用传感器获取的距离、速度和方位等信息进行目标识别和跟踪。
常见的传感器包括雷达、激光和红外传感器等。
利用雷达传感器可以获取目标的距离和方位信息，然后通过目标识别算法进行目标跟踪。
利用激光和红外传感器可以获取目标的距离和速度信息，然后通过跟踪算法进行目标跟踪。
机动目标跟踪的难点在于目标在移动过程中可能会发生模糊、遮挡和形变等变化。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进的方法。
例如，利用多个传感器和多个视角来获取更全面的目标信息；利用深度学习和人工智能等技术对目标进行更准确的识别和跟踪。
总之，机动目标跟踪是一项具有挑战性的任务，但也是非常重要和有意义的。
通过有效的目标跟踪技术，可以提高交通管理的效率，增强安防监控的能力，提升军事侦查的水平，对于社会的发展和人类的福祉具有重要意义。
雷达机动目标跟踪技术研究
雷达机动目标跟踪技术研究1.1 课题背景及目的目的跟踪效果实践上就是目的形状的跟踪滤波效果，即依据传感器已取得的目的量测数据对目的形状停止准确的估量[1]。
它是军事和民用范围中一个基本效果，牢靠而准确地跟踪目的是目的跟踪系统设计的主要目的。
在国防范围，目的跟踪可用于反弹道导弹的进攻、空防预警、战场区域监视、准确制导和高空突防等。
在民用范围，那么用于航空和空中交通控制、机器人的路途规划和阻碍规避、无人驾驶车的跟踪行驶、电子医学等。
作为迷信技术开展的一个方面，目的跟踪效果可以追溯到第二次世界大战的前夕，即1937年世界上出现第一部跟踪雷达站SCR-28的时分。
之后，许多迷信家和工程师不时努力于该项课题的研讨，各种雷达、红外、声纳和激光等目的跟踪系统相继失掉开展并且日趋完善。
运动目的的机动会使跟踪系统的功用好转，对机动目的停止跟踪是人们多年来不时关注的效果。
随着现代航空航天技术的飞速开展，机动目的在空间飞行的速度、角度、减速度等参数不时变化，使得目的的位置具有很强的相关性，因此，提高对这类目的的跟踪功用便成为越来越重要的效果，迫切需求研讨更为优越的跟踪滤波方法。
机动目的的跟踪研讨，已成为当今电子战的研讨热点之一。
明天，精细跟踪雷达不只普遍运用于各类武器控制和各类实验靶场，而且还普遍运用于各种空间探测、跟踪和识别范围，以及最先进的武器控制系统。
跟踪模型和婚配滤波是机动目的跟踪的两个关键局部，机动目的的准确跟踪在过去和如今都是一个难题，最基本缘由在于跟踪滤波采用的目的动力学模型和机动目的实践动力学模型不婚配，招致跟踪滤波器发散，跟踪功用严重下降。
本文将机动目的作为研讨对象，从目的的运动建模和婚配滤波算法入手，提出或修正跟踪算法，从而完成对机动目的的准确跟踪。
1.2 机动目的跟踪技术及其开展状况目的机动是指运动当中的目的，其运动方式在不时地发作变化，从一种方式变化为另一种方式，目的的运动能够从匀速到变速，也能够送直线到转弯，它的运动方式并不会从一而终。
小车自动跟踪技术研究与应用
小车自动跟踪技术研究与应用自动跟踪技术是指利用先进的传感器、控制算法和运动控制系统，使小车能够自主地跟踪目标物体，并实现对目标物体的持续观测和追踪。
这项技术广泛应用于工业、军事、安防和科研领域，具有重要的实际应用价值。
本文将从技术原理、研究进展和应用场景等方面对小车自动跟踪技术进行研究和分析。
1. 技术原理小车自动跟踪技术的核心是利用传感器获取目标物体的位置信息，并通过控制算法控制小车的动作实现对目标物体的追踪。
常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
摄像头通常用于实时获取目标物体的图像信息，利用图像处理算法提取目标物体的位置信息；激光雷达可以测量目标物体与小车之间的距离，利用三角测量原理计算目标物体的具体位置。
2. 研究进展近年来，小车自动跟踪技术取得了许多突破性进展。
一方面，传感器的性能不断提高，能够实现更高精度的目标物体检测和跟踪，同时还能够适应复杂环境和光照条件的变化。
另一方面，控制算法也在不断优化和改进，可以根据实时的目标物体位置信息和小车当前状态进行智能决策和动作规划，提高跟踪精度和效率。
3. 应用场景小车自动跟踪技术广泛应用于多个领域。
在工业领域，可以应用于自动化物流和装配线等环境中，实现对物品的自动捡拾和搬运。
在军事领域，可以应用于无人驾驶车辆和巡航导弹等系统中，实现自主追踪敌方目标和实施打击。
在安防领域，可以应用于安防监控系统中，提高监控效果和减少人力成本。
在科研领域，可以应用于机器人学研究和智能交通系统等方面，推动科技创新和社会进步。
4. 技术挑战和展望尽管小车自动跟踪技术取得了重要进展，但仍然存在一些挑战。
首先，目标物体的形状和状态可能会发生变化，例如运动速度、遮挡等因素都会影响跟踪效果。
因此，需要进一步研究和优化跟踪算法，提高对不同情况下的适应性。
其次，小车自身的动作控制也是一个关键问题，需要保证跟踪过程中的安全性和稳定性。
另外，对于复杂环境下的跟踪任务，还需要进一步提高多传感器融合和智能决策的能力。
基于Transformer的机动目标跟踪技术
基于Transformer的机动目标跟踪技术Transformer是一种广泛应用于自然语言处理任务的深度学习模型。
然而，在目标跟踪领域，由于其需要处理连续帧的序列数据以及对目标位置进行准确预测的需求，Transformer的应用相对较少。
本文将探讨基于Transformer的机动目标跟踪技术，并通过实验验证其性能。
一、引言目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其旨在从视频序列中准确地跟踪感兴趣的目标。
在复杂场景下，如运动快速、遮挡等情况下，目标跟踪面临巨大的挑战。
近年来，深度学习技术的快速发展为目标跟踪带来了新的机遇。
Transformer作为一种强大的序列建模工具，在自然语言处理任务中取得了显著成果。
本文将探讨如何将Transformer应用于机动目标跟踪领域。
二、基于Transformer的目标跟踪模型传统的目标跟踪方法常常基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）构建特征提取器，并通过分类器对目标进行分类。
然而，这种方法忽略了目标跟踪的时间依赖性，无法对目标运动进行准确预测。
为了解决这个问题，我们引入Transformer模型，用于学习序列数据中的长期依赖关系。
Transformer模型由多个注意力机制组成，其中包括自注意力机制和多头注意力机制。
自注意力机制可捕捉序列数据中的依赖关系，而多头注意力机制则增强了模型的表示能力。
在目标跟踪任务中，我们可以将视频序列看作一系列的特征向量，并利用Transformer模型对这些特征向量进行建模。
具体而言，我们可以将特征向量输入Transformer 模型中，经过多层的自注意力和多头注意力计算，然后将得到的表示向量输入分类器进行目标分类。
三、基于Transformer的目标跟踪框架基于Transformer的目标跟踪框架由特征提取器、Transformer模型和分类器组成。
首先，我们使用预先训练好的CNN网络（如ResNet）作为特征提取器，从原始图像序列中提取目标特征。
机动目标模型发展综述
机动目标模型发展综述摘要本文对机动目标模型这一问题进行了详细论述，主要介绍了该领域的研究现状，分析了现有模型的优缺点。
从未来技术需求的角度列举出机动目标模型所面临的难点问题，即模型要满足准确性、实时性、快速性和鲁棒性等需求，最后还对未来的发展研究方向进行了展望。
关键词机动;模型;综述前言建立机动目标模型的过程，又称模型化，是研究目标运动规律的重要手段和前提。
机动目标跟踪模型是机动目标跟踪理论的基础，模型的优劣直接决定着跟踪效果。
非机动模型容易建立，但对于机动模型来说建立完全符合实际运动规律的模型非常困难，主要因为目标在运动时存在很大的不确定性，常常受到人为因素和自然因素的影响，很难用精确的数学公式来描述，只能近似表述。
1 机动目标模型的发展现状1.1 匀速（CV）模型当目标以某一恒定速度运动时，运动规律相对比较简单，但是一般目标不会仅简单做匀速直线运动，状态变量会发生微小波动。
通过加入随机干扰因素，可建立二阶常速CV模型。
1.2 匀加速（CA）模型当目标以某一加速度运动时，相比匀速模型只是纵向增加了一个稳定维度，算法也并不复杂。
同样加速度也会产生微小波动，也通过把零均值高斯白噪聲分布加入到目标加速度中，可得到CA模型1.3 Singer模型1970年R.A.Singer提出了机动目标的零均值、一阶时间相关机动加速度模型，该模型对匀速直线运动和匀加速直线运动有比较好的拟合效果，对于更加复杂的运动形式不能较好的描述[1]。
1.4 Jerk模型1997年，K.Mehrotra和P.R.Mahapatra等人在Singer 模型的基础上提出了机动目标Jerk模型。
该模型通过在状态向量中引入了加速度变化率来进行补充完善。
高维信息的补充使得模型能够敏锐感知高机动目标的状态变化，具有很好的跟踪效果。
同时，加加速度变化会使目标加速度和速度不断变化，因此对于运动较慢的目标，该模型存在较大误差[2]。
1.5“当前”统计模型1983年，周宏任提出了机动目标的“当前”统计模型，该模型在single模型的基础上加入了加速度平均值项，并用修正瑞利-马尔可夫过程来描述高机动目标加速度的统计变化特性。
自动驾驶汽车中的目标检测与跟踪技术分析
自动驾驶汽车中的目标检测与跟踪技术分析随着科技的不断进步，自动驾驶汽车正逐渐成为现实。
这一新兴技术依赖于多种先进的视觉和感知技术，其中目标检测与跟踪技术起着至关重要的作用。
本文将对自动驾驶汽车中的目标检测与跟踪技术进行详细分析。
目标检测是自动驾驶汽车中的一个关键技术，它的主要任务是在行驶过程中准确地检测和识别各种交通参与者，如行人、车辆、信号灯等，并对它们进行分类。
目标检测算法通常可以分为两大类，即基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法利用图像的局部统计信息来探测目标，并采用机器学习模型进行分类。
其中，常用的方法包括Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些方法在目标检测方面具有一定的准确性和稳定性，但它们对目标的不同外观和视角变化敏感，对于复杂场景的处理能力有限。
与此相比，基于深度学习的方法利用深度神经网络学习图像特征，并通过多层次的卷积和池化操作来建立对目标的抽象表示。
这种方法具有更高的准确度和鲁棒性，能够适应各种复杂场景。
常见的基于深度学习的目标检测算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
这些算法通过引入区域建议网络（Region ProposalNetwork）和锚框（Anchor Box）的思想，能够在速度和准确度之间取得较好的平衡。
除了目标检测，目标跟踪也是自动驾驶汽车中的重要组成部分。
目标跟踪的任务是在连续的图像序列中跟踪和定位已检测到的目标，以实时地获取目标位置和运动信息。
目标跟踪算法可以分为基于传统方法和基于深度学习的方法。
基于传统的目标跟踪方法主要依靠特征点、颜色直方图、模板匹配等技术进行目标的连续跟踪。
这些方法在速度方面有一定的优势，但对目标的遮挡、尺度变化和姿态变化等方面的鲁棒性较差。
而基于深度学习的目标跟踪方法则利用卷积神经网络学习特征表示，并使用循环神经网络或其他时间连续模型来实现目标的连续跟踪。
这些方法通过端到端的训练方式，能够准确地捕捉目标的运动信息，具有更高的鲁棒性和准确性。
无人机动目标跟踪技术研究
无人机动目标跟踪技术研究随着科技的飞速发展，无人机的应用范围不断拓展。
从最初的军事用途到现在的商业、科研、民用等各个领域，无人机已经成为了不可或缺的工具。
随着应用领域的不断扩大，无人机的功能和性能也在不断提升。
其中，无人机动目标跟踪技术已经成为无人机应用领域中的重要组成部分。
一、无人机动目标跟踪技术的定义无人机动目标跟踪技术是指通过无人机搭载的各种传感器和处理器设备，对运动中的目标进行实时跟踪、定位、识别和追踪。
通过这种技术，可以实现对各种动态目标的有效监控，包括车辆、人员、船只等。
二、无人机动目标跟踪技术的应用领域无人机动目标跟踪技术已经被广泛应用于各个领域。
其中，最主要的应用领域包括：1. 安防领域：通过搭载无人机，在城市中对重要场所和人员进行监控，实现全方位的安全监控和及时响应。
2. 搜索救援领域：通过无人机的快速响应和准确定位，对灾难中的被困人员进行救援和搜救。
3. 物流配送领域: 通过无人机对物流线路的监控和快速响应，实现快速、便捷的物流配送服务。
三、无人机动目标跟踪技术的技术难点和研究方向尽管无人机动目标跟踪技术已经有了一定的发展，但是仍然存在很多技术难点和研究方向。
其中，最主要的问题包括：1. 高速、多目标跟踪：尤其是在高速运动的目标中，无人机需要快速定位和跟踪目标，同时还需要对多个目标进行同时跟踪。
2. 夜间和低照度环境下的跟踪：现有的无人机视觉技术几乎完全依赖于外界光线，不适用于夜间和低照度环境下的跟踪。
3. 目标检测和分类：无人机需要在运动中快速、准确地对目标进行检测和分类。
同时，还需要对目标进行连续追踪和识别，避免某些障碍物和干扰物干扰跟踪。
对于这些技术难点和研究方向，我们需要持续进行研究，并不断探索新的技术和算法，以提高无人机动目标跟踪技术的精度和实用性。
四、无人机动目标跟踪技术前景展望随着无人机动目标跟踪技术的不断发展和完善，其应用领域也将不断扩大。
未来，无人机动目标跟踪技术将具备速度更快、效率更高、准确度更高的特点，将为安防、物流配送、科研等各个领域提供更加优质的服务。
《野外环境下机动目标识别与跟踪技术的研究》
《野外环境下机动目标识别与跟踪技术的研究》一、引言随着现代社会对于实时性及高效率要求的提升，野外环境下的机动目标识别与跟踪技术在众多领域内均发挥了重要作用，如军事侦察、无人驾驶、野生动物研究等。
本文旨在探讨野外环境下机动目标识别与跟踪技术的现状、挑战及未来发展趋势。
二、机动目标识别与跟踪技术的重要性机动目标识别与跟踪技术在多个领域均有广泛的应用。
在军事上，能实现实时侦察与监视，增强战场感知能力。
在民用方面，则用于无人驾驶车辆的路径规划、野生动物的行为研究等。
而在野外复杂环境下，此项技术的可靠性及准确性的重要性不言而喻。
三、野外环境的挑战野外环境多变，包括气候条件、地形地貌、植被覆盖等多种因素，这些因素给机动目标的识别与跟踪带来了极大的挑战。
例如，在恶劣的气候条件下，设备的稳定性和运行可靠性是识别与跟踪技术的关键因素；而在复杂的山地和丛林环境中，目标的隐匿性以及障碍物的影响增加了识别与跟踪的难度。
四、机动目标识别技术机动目标识别技术主要包括基于图像处理的目标检测、基于雷达的目标识别以及基于多传感器融合的识别方法。
在野外环境下，多传感器融合的识别方法更具优势，它可以通过整合不同传感器的信息，提高在复杂环境下的目标识别能力。
五、机动目标跟踪技术机动目标跟踪技术主要依赖于各种算法和模型，如卡尔曼滤波、粒子滤波以及深度学习模型等。
这些技术能够根据目标的运动轨迹和历史信息，预测目标的未来位置，并实现持续的跟踪。
在野外环境下，由于环境的复杂性和目标的多样性，需要结合多种算法和技术手段来提高跟踪的准确性和稳定性。
六、技术难点与解决方案在野外环境下进行机动目标的识别与跟踪时，存在诸多技术难点。
如传感器易受环境影响导致数据失真、目标运动的不确定性以及多目标间的相互干扰等。
针对这些问题，研究者们提出了多种解决方案。
例如，通过优化传感器设计和数据处理算法来提高数据的准确性和可靠性；通过引入更先进的算法模型来提高目标预测和跟踪的准确性；以及通过多目标轨迹融合技术来减少多目标间的相互干扰等。
机动目标预测跟踪方法研究
机动目标预测跟踪方法研究【摘要】在目标被遮挡条件下的自动预测跟踪中，研究了跟踪机动目标过程中的角位置自适应卡尔曼预测算法。
针对估计与预算中出现的发散现象，推导了导引头框架角位置预测方法。
建立了目标遮挡预测跟踪测试系统，设计多种不同的目标运动形式，并通过转台实现，测试改进的自适应位置预测算法在典型测试条件下的有效性和准确程度。
实验结果表明：当目标进入遮挡区域时，改进的自适应位置预测算法能够有效地实现预测跟踪，保证目标退出遮挡时能够顺利重新捕获和跟踪。
【关键词】机动目标跟踪；自适应预测；卡尔曼滤波1引言日趋复杂的作战环境，对成像导引头的探测和跟踪能力提出了更高的要求，尤其是由于隐身、伪装、热障等条件下发生目标短时间丢失时，如何解决目标的预测跟踪问题显得尤为重要。
合理的预测跟踪算法能够准确地对目标实施预测引导跟踪，为图像处理赢得算法调整时间，并且保证目标再次出现在视场内时较小的跟踪误差，顺利实现目标的再捕获和跟踪。
机动目标的滤波与预测是估计当前和未来时刻目标运动参数（如位置、速度和加速度）的必要技术手段。
当目标做非机动运动时，采用基本的滤波和预测方法即可很好地达到目的。
但是，在实际的目标估计与预测过程中，目标往往会发生机动，这时采用基本的滤波和预测方法以及先前的目标运动模型，已不能满足问题求解的需要，估计与预测也会出现发散现象。
这时就需要对基本的滤波和预测方法加以改进以求能够更加有效地解决问题。
2目标预测跟踪测试系统构成2.1目标预测跟踪测试系统硬件双轴电视导引头以俯仰框为内框，方位框为外框，内框中安装双轴微机械速度陀螺仪用于敏感内外轴系的惯性角速度，角位置传感器为光电编码器，执行器采用直流有刷力矩电机。
目标采用LED光源，安装在用于模拟目标运动的转台上，该转台可以模拟目标俯仰方向的运动，俯仰轴角度范围为±35°。
应用图1所示的开发测试系统，可以方便地进行导引头系统的跟踪测试实验，伺服控制器和图像处理算法都可以快速更改和测试，大大加快了系统的开发进度。
目标跟踪技术在军事领域中的应用研究
目标跟踪技术在军事领域中的应用研究目标跟踪技术是一种基于计算机视觉或图像处理技术的研究领域，可以自动分析视频或图像数据，提取其中的目标并跟踪它们的移动轨迹。
这种技术在军事领域中具有重要的应用价值，可以帮助作战指挥官更精确地掌握敌情，提升作战指挥效率，提高战斗胜率。
一、目标跟踪技术的基本原理目标跟踪技术是基于计算机视觉和图像处理技术的，需要通过对视频或图像数据的分析和处理，来实现自动跟踪目标的移动轨迹。
目标跟踪的基本原理是通过对目标的特征进行提取和描述，来识别和跟踪目标。
这些特征可以包括目标的颜色、形状、纹理等信息。
在目标跟踪的过程中，需要利用计算机视觉和图像处理技术，对目标的特征进行分析和处理，以确定目标所处的位置、大小和运动状态等信息。
为了实现目标跟踪，需要先对目标进行检测和识别。
在这个过程中，需要检查图像或视频中是否存在目标，并将目标从背景中分离出来。
根据目标的特征和相邻帧之间的运动信息，可以确定目标的位置和运动轨迹。
为了应对目标的变化和干扰，需要不断地对目标的特征和运动轨迹进行更新和调整。
二、目标跟踪技术在军事领域中的应用目标跟踪技术在军事领域中具有广泛的应用，可以用于战场情报收集、作战指挥、火力打击等方面。
作为一种情报收集手段，目标跟踪技术可以通过对卫星、无人机、摄像头等多种载体所拍摄的图像或视频数据的分析和处理，来获取敌情信息。
这些信息可以包括部队的位置、规模、装备等。
通过对这些信息的分析和研究，可以为战场指挥提供精确的数据支持，帮助指挥官做出正确的决策和部署。
作为一种作战指挥工具，目标跟踪技术可以帮助指挥官实时掌握敌情信息，及时调整战斗部署。
通过对目标的跟踪和分析，可以获得目标的速度、方向、距离等信息，这可以帮助指挥官进行作战规划和部署，提高决策的准确性和作战效果。
此外，在对特定目标的跟踪中，可以根据目标的运动状态和位置信息，提前进行预测和判断，以便及时采取行动。
作为一种火力打击手段，目标跟踪技术可以帮助士兵和武器系统快速锁定目标，实现火力打击的精确性和效率。
光电测控系统中机动目标跟踪技术的研究的开题报告
光电测控系统中机动目标跟踪技术的研究的开题报告一、研究背景与意义随着信息技术的不断发展和应用，光电技术在军事、航空、航天、医学等多个领域得到了广泛的应用。
机动目标跟踪技术作为光电测控系统中的重要组成部分，对于保证系统的快速反应和高精度控制至关重要。
目前，机动目标跟踪技术存在一些瓶颈问题，如对复杂背景和光照变化的自适应性不足、目标模型的选择和更新困难、算法复杂度高等，因此进一步研究机动目标跟踪技术，开发出适应更加复杂场景需求的算法和技术，具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、研究内容及技术路线（一）研究内容1.研究机动目标跟踪技术的基本原理和方法。
2.分析机动目标跟踪技术存在的问题和瓶颈，提出相应的解决方案和算法。
3.设计新的跟踪算法，在不同复杂场景下进行实验验证。
4.基于机动目标跟踪技术，研究光电测控系统的优化与性能提升。
（二）技术路线1.收集机动目标跟踪的基本理论，包括目标检测、目标跟踪、目标匹配等方面的知识，梳理国内外最新研究成果。
2.分析机动目标跟踪技术的存在问题和瓶颈，包括目标检测率、跟踪精度、算法复杂度等，并提出解决方案。
3.设计新的跟踪算法，包括基于深度学习的目标检测、多目标跟踪算法、目标形状建模算法等，并在实验平台上进行验证和测试。
4.基于机动目标跟踪技术，对光电测控系统进行优化设计，包括光路设计、图像处理算法及控制系统设计等，提高系统的稳定性和性能。
三、研究预期成果和应用价值（一）预期成果1.研究出一种适应复杂场景的机动目标跟踪算法，具有较高的检测率和跟踪精度。
2.针对现有机动目标跟踪技术存在的问题和瓶颈，提出解决方案，包括优化算法，提高系统性能的控制策略等。
3.基于光电测控系统的优化设计，提高系统的稳定性和性能，降低系统成本。
（二）应用价值1.研究成果可应用于军事、航空、航天、医学等多个领域，在实现对机动目标的跟踪和控制方面具有重要的应用价值。
2.可以为光电技术和控制工程领域的健康发展提供新的思路和技术支持。
国内目标跟踪发展现状
国内目标跟踪发展现状近年来，国内目标跟踪技术得到了迅猛发展。
目标跟踪是指通过分析视频图像或者传感器数据，实时监测和追踪感兴趣目标的位置、运动轨迹等信息。
随着计算机视觉、机器学习和深度学习等技术的进步，目标跟踪在安防监控、无人驾驶、智能交通等领域具有广泛的应用前景。
在国内，目标跟踪技术得到了广泛关注和应用。
众多高等院校和研究机构对目标跟踪算法进行了深入研究，取得了一系列重要成果。
其中，基于深度学习的目标跟踪算法成为研究热点。
通过构建深度神经网络模型，可以实现对目标的准确识别和跟踪。
与此同时，国内企业也积极投入到目标跟踪领域。
一些知名企业在目标跟踪算法和技术上取得了重要突破，并将其应用到各个领域。
比如，在安防监控领域，目标跟踪技术可以实现对嫌疑人和危险物体的实时监测和追踪，提高了安全管理效率。
在智能交通领域，目标跟踪技术可以应用于车辆识别和自动驾驶等场景，提升了交通系统的智能化水平。
尽管国内目标跟踪技术取得了长足的发展，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，目标跟踪算法的鲁棒性仍然需要提升，特别是在复杂背景下对目标的准确识别和跟踪。
其次，大规模目标跟踪算法的计算复杂度较高，对计算资源的要求较高。
最后，目标跟踪涉及到隐私和安全等问题，需要加强相关法律法规的制定和执行，保障公民个人信息的安全。
面对这些挑战，国内研究机构和企业应加强合作，共同攻克技术难关。
进一步深化理论研究，探索新的目标跟踪算法和技术。
加大对人才培养的投入，培养更多高素质的目标跟踪专业人才。
同时，加强与相关部门的合作，推动相关法律法规的完善和实施，为目标跟踪技术的发展提供良好的环境和保障。
机动目标跟踪技术研究
机动目标跟踪技术研究摘要：机动目标跟踪理论在国防和民用等领域具有重要的应用价值。
本文重点研究机动目标的建模和非线性系统的滤波的问题。
滤波算法是机动目标跟踪过程中一个重要的组成部分。
在对机动目标建模后，通过滤波算法对模型中的状态向量进行预测和估计。
本文首先在估计理论和方法的基础上引入了在线性系统中最常用和最基础的卡尔曼滤波算法。
然后针对本文所研究的问题，介绍了传统的非线性系统滤波算法扩展卡尔曼滤波算(EKF)，重点研究了无迹卡尔曼滤波算法(UKF)。
由于扩展卡尔曼滤波在滤波过程中首先要对非线性系统的模型进行线性化处理，因此就需要引入线性化误差，而无迹卡尔曼滤波是一种新的专门针对非线性系统的滤波算法，具有实现简单、通用性强，性能稳定等特点。
最后，在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。
从仿真分析中可以看出，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差，较高的跟踪精度。
关键词：非线性系统滤波；机动目标；扩展卡尔曼滤波；无迹卡尔曼滤波Research on Tracking of Maneuvering TargetsAbstract：The problems of building the model of the maneuvering target tracking and thefiltering of the nonlinear systems are studied mainly.Meanwhile，the related simulation experiments are done on the base of the theory introduced.The filtering algorithm is a important part in the process of tracking the maneuvering target.After the model of the maneuvering target is confirmed，the vector of the state will be predicted and estimated through the filtering algorithm.The usual and basic Kalman filtering algorithm is introduced on the base of the theories and the methods of the estimation.Aiming at the studied problem,the traditional filtering algorithms of the nonlinear system named the Extended Kalman Filtering are introduced.the Unscented Kalman Filtering is introduced mostly.Because the model of the nonlinear system firstly must be linearized in the progress of the Extended Kalman Filtering，the error introduced in the progress of linearization is unavoidable.However，the Unscented Kalman Filtering is a new algorithm which study specially the nonlinear system and have some traits such as the realization easily，comprehensive application，stable performance and so on.With a view to the accuracy of tracking，the application of the Unscented Kalman Filtering in the Tracking to the maneuvering target is studied mainly.At last，according to the model and the filter algorithm，the simulation experiments about the movement of the maneuvering target is done.To the conclude from the analyses of the simulation，the Unscented Kalman Filtering has high accuracy in tracking.With the comparison to the Extended Kalman Filtering，the Unscented Kalman Filtering has the less error of the tracking.Keywords：nonlinear system filtering；maneuvering target；Extended Kalman Filtering(EKF)；Unscented Kalman Filtering(UKF)目录第一章绪论 (1)1.1本文研究的目的与意义 (1)1.2目标跟踪算法的研究现状 (1)1.3单机动目标跟踪的基本原理 (4)1.4机动检测与机动辨识 (5)1.5本文所要研究的工作及论文结构安排 (5)第二章机动目标运动模型 (7)2.1概述 (7)2.2坐标系的建立 (7)2.3常用的机动目标运动模型 (9)2.3.1机动目标运动模型概述 (9)2.3.2常速和常加速模型 (9)2.3.3一阶时间相关模型(singer模型) (10)2.3.4“当前”统计模型 (11)2.4量测模型 (13)2.4.1量测坐标系的选择 (13)2.4.2量测模型的表示 (13)2.5本章小结 (15)第三章卡尔曼滤波算法及非线性系统滤波算法 (16)3.1概述 (16)3.2卡尔曼滤波 (16)3.3非线性系统的滤波 (18)3.3.1扩展卡尔曼滤波(EKF) (19)3.3.2 UKF滤波 (21)3.3.2.1 UT变换 (21)3.3.2.2 UKF (23)3.6本章小结 (26)第四章基于UKF滤波算法的单机动目标跟踪 (27)4.1运动模型的推导 (27)4.2机动目标跟踪中的UKF滤波算法 (29)4.3基于CA模型的UKF滤波算法的仿真试验 (31)4.4本章小结 (32)第五章总结与展望 (33)5.1总结 (33)5.2展望 (33)致谢................................ 错误！未定义书签。
机动目标的跟踪与反跟踪
参赛密码（由组委会填写）第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛学校参赛队号队员XX 1. 2. 3.参赛密码（由组委会填写）第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛题目机动目标的跟踪与反跟踪摘要：目标跟踪理论在军事、民用领域都有重要的应用价值。
本文对机动目标的跟踪与反跟踪相关问题进行了研究，取得了以下几方面的成果。
1.建立了对机动目标的跟踪模型通过对原始数据进行处理，观察到目标运动模式大致为机动与非机动的混合模式，于是决定先采用基于卡尔曼滤波的多模滤波VD算法来建立跟踪模型。
当目标处于机动状态时采用普通卡尔曼滤波进行处理，机动模式采用非线性卡尔曼滤波处理。
滤波出来的航迹图和拟合出来的航迹匹配很好。
然后利用Matlab的拟合工具cftool对目标的各个轴向的运动进行了拟合，分析出了目标的运动方式，大致估计出了目标的航迹。
对建立的航迹方程进行预测，成功的估计出了目标的着落点。
2.实现了转换坐标卡尔曼滤波器实际情况下目标的状态往往是在极坐标或者球坐标情况下描述的。
状态方程和量测方程不可能同时为线性方程，本文把极坐标系下的测量值经坐标转换到直角坐标系中，用统计方法求出转换后的测量值误差的均值和方差，然后利用标准卡尔曼滤波器进行滤波，精度较高。
3.完成了多目标的数据关联，区分出了相应的轨迹4.以最近邻法原理为基础，采用线性预估与距离比较的方法制定出了相应的区分规则，成功的将原始数据的两个目标轨迹区分出来。
5.分析各个目标的机动变化规律并成功识别了机动发生的时间利用得到的目标运动轨迹，对位置信息进行二次求导得出了目标的加速度变化曲线，分析三个平面上的加速度变化趋势得到了目标在空间的机动情况，当位置与速度变化剧烈的时候也是机动发生的时候，于是通过对加速度随时间变化的分析，合理的设定加速度变化率的门限，当加速度变化率超过门限即认为目标处于机动状态并通过程序算法对机动点进行标记，结果和对目标的经验判断相符合。
在整个过程中对各个时间点目标的加速度大小和方向进行了统计并输出到txt文档中。
浅谈目标跟踪技术的发展
浅谈目标跟踪技术的发展作者：李金玲秦永来源：《商情》2020年第30期【摘要】随着科技的发展，目标跟踪技术被广泛应用于军事和民用领域，其相应的跟踪算法也得到了迅猛发展。
本文将对目标跟踪技术的发展进行归纳总结，重点介绍随机有限集技术在目标跟踪中的应用，并指出此类方法的优缺点。
【关键字】目标跟踪; 随机有限集; 综述引言：目标跟踪是利用传感器获得的量测信息对目标状态估计的过程，随着科技的进步目标跟踪技术在军事和民用方面都得到了很大的发展。
例如在军事领域，目标跟踪可用于战时的空中远程预警、隐形飞机跟踪和反导防御等系统。
而在民用领域，目标跟踪技术在计算机视觉、无人驾驶和安防等领域得到了广泛的应用。
目标跟踪系统的性能直接由跟踪算法决定，下面本文将对目标跟踪算法进行系统性的概括，并分析各种算法的优越性及跟踪算法的发展趋势。
一、传统的目标跟踪算法目标跟踪根据目标个数分为单目标跟踪和多目标跟踪两种，其中单目标跟踪算法主要是利用目标模型（测量模型和运动模型）及传感器获得的测量值，通过滤波算法对目标的状态信息进行估计的过程。
单目标跟踪系统中常用的方法为基于贝叶斯理论的滤波算法，其中主要包括针对线性环境的卡尔曼滤波算法，以及针对非线性跟踪环境的卡尔曼各种改进算法和粒子滤波算法。
当目标跟踪过程中同时存在多个目标的跟踪场景，传统的算法首先考虑的是同一时刻获得的来自多个测量值与多个目标的关联问题，然后再通过关联后的测量值利用滤波算法对多目标跟踪的过程。
即传统的多目标跟踪算法是先关联后跟踪的过程，其与单目标跟踪的区别就是在其数据关联技术，常用数据关联算法包括：最近邻算法、多假设跟踪、联合数据关联等。
而在实际应用中数据关联算法一般需要过多的先验知识、需要知道目标的具体数目且在跟踪过程中目标的数目不能改变等条件，因此算法的应用过程中受到了很大的制约。
特别是当目标数目比较大的场景，数据关联算法往往比滤波过程更为复杂。
二、随机有限集的目标跟踪算法近些年来，随机有限集理论得到了国内外学者的广泛关注，此类算法将目标和量测值建模成随机有限集，其在多目标跟踪过程中不需要复杂的数据关联并可以解决目标数目变化的多目标跟踪问题，因此此类算法已成为目标跟踪技术的主要研究热点。
高速机动目标的跟踪性能分析和算法研究的开题报告
高速机动目标的跟踪性能分析和算法研究的开题报告摘要：随着现代军事技术的发展，高速机动目标的跟踪成为了一个重要的研究方向。
本文的研究内容主要是基于高速机动目标的跟踪性能分析和算法研究，涵盖了高速机动目标的特性分析、跟踪算法分析和设计以及仿真实验等方面。
本文的研究意义在于探究高速机动目标跟踪的限制和瓶颈，寻找更优的算法设计方案，提升系统的性能表现。
1. 研究背景与意义高速机动目标跟踪是目标跟踪领域的一个重要研究方向。
它涉及到军事、航空、航天等多个领域，尤其在空中作战中具有重要的应用价值。
高速机动目标跟踪具有以下特点：目标运动速度快、加速度大、方向不断变化，导致目标的运动模式复杂且难以预测，因此对跟踪系统的响应速度和精度要求较高。
目前国内外研究人员已经提出了许多高速机动目标跟踪算法，但是这些算法仍然存在一定的局限性，如跟踪精度不高、跟踪时间长等问题，因此需要深入研究高速机动目标的特性和跟踪算法，提高跟踪系统的性能表现。
2. 研究内容与方法本文的研究内容主要包括高速机动目标的特性分析、跟踪算法分析和设计、仿真实验等方面。
2.1. 高速机动目标的特性分析本文将分析高速机动目标的运动特性，主要包括：目标的速度、加速度、角速度等基本特性，以及其对跟踪系统的影响。
同时还将研究目标的运动变化规律和运动模型，以期能深入了解高速机动目标的运动规律和特性，为跟踪算法的设计和优化提供理论依据。
2.2. 跟踪算法分析和设计本文将介绍国内外常用的高速机动目标跟踪算法，并探究这些算法的优缺点。
基于分析结果，本文将提出新的跟踪算法，阐明其原理和具体实现。
此外，还将分析算法的性能指标，包括跟踪误差、跟踪时间、鲁棒性等，并探究优化的途径与方法。
2.3. 仿真实验为了验证本文提出的跟踪算法的性能和可行性，本文将使用MATLAB等工具进行仿真实验。
将分别使用不同速度、加速度的高速机动目标，测试跟踪算法的性能和稳定性。
通过仿真实验结果的分析，将评估跟踪算法的性能表现，并寻找跟踪性能的瓶颈和优化方案。
基于雷达跟踪技术的机动目标模拟及跟踪方法 看-
论文的结构和主要内容
◆ 第一部分：杂波建模与仿真 ◆ 第二部分：目标建模与仿真 ◆ 第三部分：航迹起始与关联 ◆ 第四部分：航迹滤波与外推
结束语
本文主要研究了机动目标的模拟与跟踪 方法，仿真了雷达从目标检测到目标跟踪的 全过程。
本文优点： 首先对目标场景进行了模拟，重点研究了数据互联、跟踪
滤波这两个部分。最后研究了机动目标的跟踪滤波方法。通过 仿真验证，对跟踪结果方差的比较，发现改善的滤波方法方差 较小。 本文也存在以下不足之处：
航迹起始与关联
仿真以及性能分析：
目标做匀加速运动：初始状态如下：x0=5000；y0=25000；vx0=100；vy0=0； ax0=0.5；ay0=0.5，用不同方法进行互联结果如下；
图3-1 最近邻算法
图3-2 跟踪标准差
航迹起始与关联
图3-3 概率数据互联跟踪曲线
图3-4 跟踪标准差
航迹起始与关联
图5-1 目标数据产生及局部放大图
航迹滤波与外推
图5-2 滤波曲线及局部放大图
航迹滤波与外推
航迹滤波与外推
图5-3 不同滤波方法所得标准差
航迹滤波与外推
结论：
图中o为 滤波，点为 滤波，+为 卡尔曼滤波，经多次实验表明，三种方法的标 准差绝大部分落在500米以内，还有一部分落 在1000米范围内，对于这种粗糙模型来说是可 以接受的，从图上可以看出对于匀速直线运动，
图1-1 杂波示意图
图1-2 杂波仿真示意 图
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目标建模与仿真
雷达跟踪的目标按运动类型可以分为三类：匀速直线运动目标、匀加速 直线运动目标以及机动目标。
图2-1 匀速运动目标
图2-2 杂波中的匀速运动目标
浅谈目标跟踪技术及应用前景
31Internet Communication互联网+通信引言：目标跟踪，其主要就是指通过计算机技术或是其他的专业设备，并根据某一种特殊算法来实现对于目标的跟踪定位处理，将具体的位置以及动向信息作为基础，采取与之对应的处理措施。
同时，如果各类仪器设备能够实现高效的跟踪识别，就能够完成各类较为复杂的任务，也正是由于目标跟踪技术所具备的现代化特征，使其在民用领域以及军事领域当中得到了广泛应用，并且其所起到的作用也已经引发了世界范围内各个学者的广泛关注。
因此，这就需要对目标跟踪技术展开深入研究，明确其基本的应用前景，确保目标跟踪技术能够有效发挥出自身作用。
一、目标跟踪技术的基本概述1.1模糊逻辑法这种模糊逻辑法，其主要就是对人脑的处理过程进行有效模拟，并结合图像序列当中的空间相关性以及时间相关性，利用模糊逻辑的方式来展开更加全面的目标搜索以及目标跟踪，而其中的搜索就是通过时间模糊处理加以实现的，这种时间模糊处理，是指将那些与时间相关的模糊记忆参数进行调整，在最大程度上实现系统记忆增强以及记忆衰退的过程。
而在这种模糊逻辑方法当中，为了提升目标跟踪的正确几率，还应当利用目标预测的方式来提升跟踪精度以及跟踪速度，将那些已处理目标的知识内容来引入到运动过程当中，从而对目标的具体特征展开预测，进一步排除那些非目标。
而由于在实际应用过程中，目标跟踪技术需要对多个目标展开跟踪，为了有效适应这一需求，还可以将这一方式有效推广到多个目标的跟踪当中，具体步骤为以下几个方面，首先，应当对每一帧图像当中的目标按照相应的顺序进行编号，并计算好形心坐标；其次，要将求得的目标个数与前一帧当中的各类目标个数来进行有效比较，而如果两者间的参数并没有产生变化，就要根据位置相关性以及不同目标的特性差异来确定图像当中所存在的对应关系；如果两幅图像当中的目标呈现出增加或是减少的状态，就要将必要的序号的目标处理数据进行添加或是删除处理，将目标进行重新排序；最后，在确定好不同目标的标记过后，就能够详细给出每一个目标的具体跟踪信息，这时就需要将跟踪信息存入到相应的跟踪数据信息库当中，并根据跟踪信息来对模糊阶段中涉及到的控制参数加以更新。
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机动目标跟踪技术发展浅析
对机动目标进行跟踪，无论是在军事任务中还是民用领域内亦或是在情报获取方面，都
是研究信息处理的重要内容。
同时，对于怎样使用探测设备（如雷达）更好的实现对机动目
标的跟踪，一直以来都是各国专家学者们关注的重点[1]。
机动目标跟踪的主要任务是对机动目标的状态和运动轨迹在一定条件下进行估计。
在机
动目标跟踪中，在对机动目标建立合适的运动模型的同时，也要采用稳定的跟踪滤波算法。
以下将从目标模型、跟踪滤波算法这两个方面对机动目标跟踪技术的发展进行阐述。
一、目标运动模型
几乎所有的机动目标跟踪算法都要依据一定的目标运动模型，同时一个合适的目标运动
模型也能大幅改善机动目标跟踪系统的性能。
简单的目标运动模式有匀速运动和匀加速运动。
相应的，对目标可以建立匀速（CV）模型和匀加速（CA）模型。
此外，当目标进行转弯机动时，可以建立匀速率转弯（CT）模型，在此过程中，虽然目标的速度大小不改变，由于受到
一个恒定的转弯角速率（）的影响，发生变化的是速度的方向[2]。
以上三种模型较为简单，在跟踪系统中是最基础的。
但是，由于匀速和匀加速模型都将
白噪声作为扰动，当目标发生机动时，将会导致扰动增大，跟踪误差也会变大，这就意味着
模型不再适用。
对此，上世纪七十年代，R. A. Singer等人提出了一种相关噪声模型，即Singer模型。
Singer模型认为，机动控制项应该是有色噪声类型的而不是白噪声类型的[3]。
它将目标加速度作为具有指数自相关的零均值随机过程从而实现对目标的建模，并且它的时
间函数呈现出的变化规律以指数的形式衰减。
这虽然更符合实际，但是该模型只能适用于目
标在某些特定情况下的机动。
然而，在实际的目标跟踪过程中，当目标发生机动，其加速度
便会随着时间而变化，均值是不可能时时都为零的，因此这种假设也是不恰当的。
针对这一
问题，我国目标跟踪领域知名学者周宏仁在上世纪八十年代初提出了当前统计(CS)模型。
这
是对Singer模型改进而得到的机动目标运动模型，其改进主要有两点：一是利用修正的瑞利
分布来表示加速度的概率密度分布；二是采用上一时刻加速度的估计作为当前加速度的均值[4]。
上世纪九十年代末，Kishore Mehrotra在一阶时间模型上加入了加速度的导数项，提出
了Jerk模型。
该模型假设目标机动加速度的导数项（加速度的变化率）服从一阶时间相关过
程且均值为零,其时间相关函数与Singer模型相一致，也呈现出指数形式上的衰减。
二、跟踪滤波算法
目标运动模型是机动目标跟踪系统的基础，而跟踪滤波算法则是设计一个目标跟踪系统
的核心内容。
上个世纪四十年代，美国控制论著名学者N. Wiener在火力控制系统中为解决
如何进行精确跟踪的问题时提出一种线性最佳滤波理论，即维纳滤波。
维纳滤波是一种频域
滤波方法，它要求信号必须是一维条件下的严格平稳信号，适用条件严苛，适用范围小。
上
个世纪六十年代，美国学者卡尔曼（Kalman）在对美国航空航天局（NASA）访问后，提出了
一种时间域上基于最小均方误差估计的滤波算法，即卡尔曼滤波算法，自此现代滤波理论开
始形成。
随着科学技术的不断发展，机动目标跟踪领域已经涌现出了诸多更成熟的算法，其
中研究较热门，应用前景较广阔的主要有自适应跟踪算法和多模型跟踪算法。
上世纪五十年代末，美国通用电气公司（GE）的工程师霍尔斯（P. Howells）和阿普鲍
姆（P. Applebaum）两人在对天线辐射进行研究时,为了提高天线的方向性，率先给出了自适
应滤波的概念。
发展至今，自适应滤波算法的理论成果大致可以分为三类，第一类是基于最
小均方误差（LMS）的自适应滤波算法。
该算法最早是由美国斯坦福大学的学者霍夫（M. Hoff）和维德罗（B. Widrow）基于维纳滤波的原理所提出的。
后来，针对LMS算法中步长因
子对算法的收敛速度和稳态失调量影响较大的问题，又形成了多种LMS的扩展与改进算法,例如变步长最小均方误差算法（VSSLMS）、归一化最小均方误差算法（NLMS）。
第二类是基
于递推最小二乘法（RLS）的自适应滤波算法。
递推最小二乘算法（RLS）是利用递推计算的
基本思想来计算最小二乘法（LS）的解，在RLS算法的基础上又发展了快速RLS算法、快速递推最小二乘格型（FRLSL）算法、基于QR分解的分块自适应算法等性能更优的算法。
第三类是基于卡尔曼滤波算法的自适应滤波算法。
这当中包括相关法AKF、抗野值AKF、基于新息的AKF、基于神经网络的AKF、基于模糊逻辑的AKF等等。
这些算法都是为了提高卡尔曼滤波算法的动态性能，改善卡尔曼滤波在目标机动时的跟踪效果而提出的。
多模型算法是目前混合系统估计所采用的一类主要方法，上世纪六十年代中期，由D. T. Magill提出了最早的多模型(MM)算法。
其原理是采用固定个数的模型，每个模型都有其对应的滤波器，最后在输出端进行信息的融合处理。
这种算法存在的缺点是所采取的模型之间不存在相互之间的联系。
在此之后，很多人对这种算法进了改进。
如上世纪八十年代中后期由Blom和Bar Shalom提出的基于一阶马尔卡夫过程的交互多模型（IMM）算法。
该算法所采用的模型之间存在相互联系，但由于该算法采用的是固定模型集，仍旧无法对现实中目标的机动状态进行充分的描述。
针对这一问题，1996 年由X. R. Li与Bar Shalom提出了一种所采取的模型集能够自适应转换的变结构交互式多模型（VSIMM）算法。
在进入21世纪之后，一系列自适应跟踪效果更好的IMM改进算法如雨后春笋般涌现了出来。
2001年，L. A. Johnston 和V. Krishnamurthy提出了一种重加权交互式多模型（RIMM）算法。
2006年，T. J. Ho提出了一种将扩展维特比(EV)算法与IMM算法相结合的算法。
2010年，X. Fu等人提出了SIMM、DIMM及矩阵权重交互式多模型（MIMM）算法。
2015年，W. Li与Y. Jia将加权KL散度与条件概率密度函数联系在了一起，提出了信息理论交互式多模型（IT-IMM）算法。
随着科技的发展，时代的进步，一方面，机动目标的机动性能的持续改善、跟踪环境的日趋复杂，导致对机动目标进行跟踪越来越艰难。
如美国的F-22“猛禽”战机能够在超越音速的状态之下完成“J”型这种对飞机性能要求极高的高难度动作。
另一方面，对于机动目标的跟踪技术在航空航天等领域的应用越来越广泛。
为了能对目标展开更加准确的跟踪，对跟踪滤波效果更好的滤波算法和更加匹配的机动目标跟踪模型的研究就显得尤为紧迫。
参考文献
[1]刘昌云. 雷达机动目标运动模型与跟踪算法研究[D]. 西安. 西安电子科技大学，2014.
[2]刘成成. 复杂环境下强机动目标跟踪算法研究[D]. 上海. 上海交通大学，2015.
[3]刘楠. 基于机动目标跟踪模型的自适应滤波算法[D]. 杭州. 浙江理工大学，2016.
[4]侯磊. 机动目标跟踪算法的研究[D]. 大连. 大连海事大学，2015。