一种改进的基于FCM的目标跟踪数据关联算法

为了克服杂波环境下对多目标进行数据互联时,计算量出现组合爆炸现象,提出了改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法.将航迹的预测值转换到各个传感器的观测空间作为各自的聚类中心,利用目标属于所有量测的隶属度,来代替JPDAF中的关联概率,将多目标数据关联问题可转化为模糊聚类问题,进行关联计算.改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法,有效地利用了目标状态估计中的历史信息,实现量测与航迹的关联.该算法克服了JPDAF算法计算量大的缺点,实现杂波环境下多目标数据互联.仿真结果表明了该算法的有效性.     

航迹关联不确定度评定方法

为了对多种关联算法进行有效集成,确保在信源系统误差估计、数据合成中使用正确关联的航迹,实现性能持续改进的信息融合系统,提出了多源航迹关联不确定度概念及其评定方法.以归一化航迹似然度为基础,综合考虑了传感器的虚情、漏情、未检测区域以及传感器参数的未确知性等因素,建立了航迹关联不确定度评定模型,并进行了仿真实验.结果表明,该模型能够正确反映目标间隔距离、传感器测量误差、航迹关联的正确性、检测概率与航迹关联不确定度之间的关系,且评定结果对传感器的系统误差、参数取值不敏感.     

基于直觉模糊的双门限航迹关联算法

为解决在密集目标环境和出现交叉航迹的情况下,航迹的统计关联方法关联正确概率降低,不能准确地对目标航迹进行正确相关的问题,根据传统的模糊双门限航迹关联方法,将非隶属度函数引入其中,提出了一种基于直觉模糊的双门限航迹关联算法。根据关联特点,确立了隶属度函数和非隶属度函数;利用蒙特卡洛仿真,对2部雷达观测的存在交叉的航迹进行关联,并与传统的模糊双门限航迹关联算法进行了对比,结果表明:在密集航迹情况下,该算法相比传统的模糊双门限航迹关联算法正确关联概率从45.1%提高至49.8%,该改进算法能够更好地适应密集航迹的关联。     

基于蚁群聚类的多目标跟踪航迹起始方法

针对杂波环境下的航迹起始的NP难问题,提出了一种基于蚁群聚类的数据关联方法.为每个测量数据赋予给定的特征值,利用基于拾起和放下的蚁群聚类算法确定所需起始目标航迹数目,利用模糊蚂蚁聚类算法提取目标航迹.数值仿真结果表明:在杂波密度稀疏、目标交叉运动的条件下,目标航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为2.131 s;在密集杂波条件下,航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为12.378 s.     

改进模糊综合评价的ESM与雷达航迹关联算法

针对机动目标贴近和交叉运动影响下的ESM与雷达的航迹关联问题,提出了基于改进的模糊综合评价的航迹关联算法。该算法综合考虑了ESM传感器和雷达在双机协同无源定位中获得的距离、角度、速度、相位差和时间差信息,丰富了模糊因素集;给出了模糊综合评价中的隶属度和权重的动态计算方法,并对评价集和评价准则进行了相应的改进。仿真结果表明,在目标距离200 m时,传统的多因素模糊综合决策航迹关联算法的关联正确率为55.2%,航迹关联算法的关联正确率为74.0%。在增大目标距离和雷达探测误差的情况下,算法的关联正确率始终高于传统的多因素模糊综合决策航迹关联算法。     

多平台数据融合系统的航迹关联技术

对于多平台数据融合模式下的航迹关联问题,使用了聚类关联的方法进行解决.采用基于地心坐标系的最小二乘方法对航迹数据进行配准,对航迹间的距离使用Hausdorff距离进行衡量.使用了K-均值算法对各平台侦测的航迹进行关联,并将初始聚类中心设定为相距最远的航迹,有效降低了经典K-均值算法过于依赖初始聚类点带来的错误.仿真数据证实,能在目标密度大且航迹存在交错的场景下保持较高的关联正确率,具有较好的可用性.     

基于局部航迹关联的多基地雷达多目标跟踪快速算法

针对仅能观测目标一维信息的多基地雷达系统,提出了一种基于局部航迹关联的多目标跟踪快速算法.该算法通过各接收机的局部跟踪处理,在获得目标一维航迹的基础上,利用目标的速度信息、局部航迹的冗余性及其与目标的一一对应关系,分级剔除了由于组合定位产生的大量虚假目标,进而通过局部航迹的关联提高了多目标跟踪的稳定性.与传统的集中式跟踪算法相比,该算法避免在融合中心进行复杂的"量测-量测"与"量测-航迹"关联运算,显著提高了计算效率,具有较好的实时性,易于工程实现.     

基于改进MOGOA的无人机群航迹规划研究

针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机群运动过程中保持良好编队,确保无源定位精度.文中针对多优化目标复杂环境中航迹规划算法寻优能力不高的问题,提出了一种基于改进多目标蝗虫算法(IMOGOA)的无人机群3维航迹规划方法,通过对MOGOA的选择方式、收敛参数进行改进从而提高算法的收敛性能以及全局搜索性能.首先,建立无人机群航迹规划的运动学模型,并引入距离约束,除定位精度以外还引入了路程、威胁代价等作为航迹规划的优化目标函数,然后,对改进多目标蝗虫算法进行详细说明,最后设计基于IMOGOA的无人机群航迹规划方案的算法流程,并在设定场景中对该算法的性能进行了仿真分析.结果表明,所提出的IMOGOA能够成功地规划出无人机群从初始位置到辐射源位置处的3维航迹,同时使无人机群在运动过程中保持良好的定位精度,经IMOGOA规划的机群编队定位精度最高可达1.2%,性能明显优于正方形编队和随机编队,并通过将IMOGOA与原始蝗虫算法(GOA)、原始多目标蝗虫算法进行对比,结果表明IMOGOA的收敛速度比MOGOA快11.1%,搜索性能相较GOA提升13.8%.     

多传感器跟踪的航迹关联

多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,航迹关联是其中的关键技术之一.提出先用模糊C-均值算法对点迹聚类,然后根据聚类的结果定义航迹关联质量,选择航迹关联质量大的为关联对.这样使关联同时能考虑当前和历史航迹,提高了关联正确率.最后把多传感器航迹融合,得到了很好的跟踪效果.仿真结果表明,该算法是确实有效的.     

基于空天信息的异类传感器模糊航迹关联算法

针对空天高速飞行器这类目标的跟踪问题实时性和精确性要求高的特点,高速飞行器目标的航迹关联问题同样要求高实时性和精确性。使用一种将粗关联和精关联相结合的模糊关联方法,对现有的模糊关联算法进行改进,综合考虑了目标的位置信息(距离和角度量测)和属性信息(目标的身份信息等),使用多因素模糊综合决策方法进行关联,使用模糊判决规则进行相关判定,对关联成功的航迹使用简单的加权融合算法进行航迹融合。模糊推理的方法较之传统的基于统计的方法,计算简单省时,提高了系统处理的实时性，仿真结果表明有效。     

基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法

针对由雷达和红外传感器组成的异类传感器数据融合系统中的多目标航迹相关问题,提出了基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法.该算法将目标航迹看成是方位信息的时间序列,所有目标航迹构成方位时间序列集合,利用B型关联度对该集合元素进行灰色关联分析,形成航迹灰色关联度矩阵,采用最低关联度门限与全局最优的策略确定航迹关联对,实现...     

基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法

论文提出了一种基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法。首先，采用全邻域方法实现目标的航迹起始，其次，采用修正的多假设跟踪方法完成已确立目标的跟踪和新目标的起始。最后，进行了仿真实验，其结果验证了提出的算法能够很好地完成对多个目标的起始和跟踪。     

基于当前统计模型的机动目标被动跟踪

介绍了极坐标系下的被动跟踪算法及存在的问题，并分析了其原因，为解决机动目标的被动跟踪问题，选取当前统计模型对加速度进行建模，并建立双机目标测量模型，推导了被动式机动目标自适应跟踪算法。Monte-Carlo仿真表明，新算法能够跟踪任意机动的飞行目标。     

多雷达多目标航迹起始算法研究

提出了一种基于聚类分析与逻辑法相结合的集中式多雷达航迹起始算法。首先采用聚类算法对传送到融合中心的数据进行聚类,使每一类中的数据代表同一个目标,并找出聚类中心作为等价的单雷达的量测,从而使航迹起始过程相对简化;在起始算法中根据目标的运动特点,对逻辑法进行了一定的改进。仿真试验证明了该算法的有效性。     

基于汶川地震实证分析的成品油供应链优化研究

提出了由炼厂选址、生产计划制定、运输方案制定三个环节构成的成品油供应链优化方法.以汶川地震为例建立了成品油应急配送中心选址模型、成品油生产计划模型、成品油运输路径选择优化模型,并给出了求解算法.结果表明,运用该方法优化供应链可以满足非常规突发事件下成品油应急需求,并在时间和效益上取得较好的效果.     

空管系统中一种虚假航迹检测算法

监视雷达受多种因素影响,会产生许多非真实的目标信息,给航迹相关和跟踪带来不便.可采用硬件或\\和软件的方法来抑制或消除.本文介绍了空管系统中雷达数据处理流程,从本地航迹与综合航迹的相关关系出发,提出了一种处理虚假航迹的检测算法.在实际运用中,验证了该算法的正确性.     

基于在线多示例学习的协同训练目标跟踪算法

为解决把多示例学习应用到目标跟踪算法而导致的误差积累问题, 结合协同训练方法, 提出一种新的目标跟踪算法。该算法利用协同训练克服分类器自训练带来的误差积累, 同时在线多示例学习提高了跟踪效果的鲁棒性。将跟踪结果中心与理想目标位置中心的误差作为评价标准, 在标准视频序列上将跟踪结果与半监督学习跟踪算法和传统多示例学习跟踪算法进行对比。实验结果表明, 该方法在背景光照变化、目标旋转等复杂条件下, 可很好地跟踪目标, 具有较好的鲁棒性。