基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪

针对杂波环境下的多目标跟踪,概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波不能提供目标航迹信息的问题,提出一种基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪方法。利用PHD滤波消除杂波并得到各个时刻的目标个数和目标状态估计。将PHD滤波的结果重新定义为量测数据,通过数据关联进一步消除虚警和漏警并给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以在有效地提高杂波环境下多目标跟踪精度的同时提供各目标航迹信息。     

分布式多传感器融合多目标跟踪方法

为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联算法。其中航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,航迹融合采用了序贯的融合方法。本文算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

网络协同跟踪下广义分布式航迹关联方法

针对协同网络下的多目标跟踪问题,提出了一种广义分布式航迹关联算法。首先对序贯航迹关联准则进行分析,构造了广义分布式航迹全配对似然函数以及航迹关联统计量;在此基础上,建立广义航迹关联的数学模型,从而将分布式航迹关联转化为多维分配问题;然后利用改进免疫算法来寻求最理想的航迹关联。在航迹关联过程中,先利用chi方分布的假设检验来排除明显不相关的关联组合,再通过计算免疫抗体的适应值来确定多节点航迹间的关联关系;最后利用航迹关联评价指标对所提出的方法进行评估。仿真结果显示,该方法在密集目标环境下具有较好的关联稳定性,与序贯航迹关联方法相比,关联效果得到明显改善。     

雷达组网系统中的快速多目标跟踪算法

针对雷达组网系统中多目标跟踪问题的特点,提出了一种实时的多目标跟踪算法.算法首先利用最小标准化距离最近邻分配策略对量测数据进行局部航迹关联,再采用模糊数据关联对其进行系统航迹关联,最后,利用α-β滤波对系统关联航迹进行滤波,并分别用仿真和实测数据对算法进行了验证.实验结果表明,提出算法能够实时有效的对多个目标进行跟踪,具有一定的工程实用价值.     

改进的自适应新生目标强度PHD滤波

自适应新生目标强度（probability hypothesis density, PHD）滤波是一种新颖的量测驱动的多目标跟踪算法。然而,该算法存在归一化失衡问题,且在航迹生成方面存在一定的滞后现象。针对以上问题,提出一种改进算法。首先,在分析归一化失衡问题的基础上,提出一种归一化因子修正方法,有效解决该问题。其次,在高斯混合框架下对算法进行实现,并引入一种新的航迹回溯机制,通过对每个高斯分量进行标记,然后对存在概率超过确认门限的分量进行回溯,从而得到每个目标的完整航迹。实验结果表明,改进算法在新生目标搜索和多目标航迹生成方面均优于传统算法,具有良好的工程应用前景。     

多传感器异步关联航迹的融合

异步航迹融合是多传感器多目标跟踪系统的一个重要问题。由于多传感器的采样速率和通信延迟不同,因此为了提高跟踪精度和准确性,融合中心必须进行异步目标航迹融合。在分布式模式下,基于各传感器在Kalman滤波器输出本地目标航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。给出了具体的实现步骤。仿真实验结果表明,这种融合方法是有效的。     

有限记忆ISODATA算法在航迹关联中的研究

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将基于聚类分析的ISODATA算法应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成待分类的样本空间,利用ISODATA算法对来自不同传感器的航迹进行关联。构建了基于ISODATA算法的有限记忆关联模型,利用有限步的历史航迹状态数据,有效地解决了目标密集环境下的误关联问题。通过仿真研究说明了算法的有效性。     

特定多任务下飞机航迹规划研究

为了更好地完成航空特定任务，提出了特定多任务下飞机航迹规划模型。采用栅格法建立战场环境模型，根据复杂、真实战场环境以及作战要求，提出了距离、油耗、任务完成度、地对空威胁和空对空威胁5个目标航迹规划的模型。根据特定任务的要求，分析了满足任务的各种需求，给出了评估任务完成度指标。根据该问题的特点，提出一种两阶段的航迹规划求解算法。第一个阶段用简化二维路径规划模型计算多任务顺序，第二阶段根据多任务顺序使用改进A*算法求解多目标栅格优化问题，解决了A*算法不能处理时变优化问题情况。仿真结果表明该方法能很好地解决多任务、多目标航迹规划问题，比目前的算法更高效。     

基于航迹概率假设密度的多传感器多目标跟踪

针对基于概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)的分布式多传感器多目标跟踪(distributed multi-sensor multi-target tracking, DMMT)存在无法形成航迹、计算复杂度高、目标漏检等问题。本文基于航迹PHD后验估计提出了一种DMMT方法。为此,首先构建了各节点估计航迹间相似性度量矩阵,并采用匈牙利算法实现最优航迹匹配;其次采用协方差逆准则对关联航迹实现并行融合;最后基于概率生成泛函推导了一种鲁棒的DMMT方法。仿真实验验证了所提算法在目标状态估计精度、计算有效性和实时性方面的优势。     

基于Hough变换和聚类的航迹起始算法

基于Hough变换的航迹起始是密集杂波环境中低信噪比目标起始的一种有效方法,但其存在阈值选取困难及一个目标起始多条航迹(航迹簇拥)等问题.提出了一种Mean Shift多尺度聚类Hough变换航迹起始算法(MSMSC-HT).该算法先用低阈值进行航迹初选;然后对初选航迹进行多尺度聚类,并用Mean Shift算法求取聚类中心;最后通过尺度寻优自适应地确定航迹数目和航迹参数.该算法通过聚类避免阈值设计的困难,解决了航迹簇拥下航迹的检测与估计问题.仿真结果表明了算法的有效性.     

基于自适应压缩感知的复杂弹道群目标跟踪技术

复杂弹道群目标空间密集程度高,群内目标相互遮挡,在给定雷达工作带宽前提下如何对复杂群目标进行有效分辨、实现航迹的连续稳定跟踪已成为亟待解决的难题。针对该问题,首先通过二体运动预测获得航迹群预测中心,根据预测偏差与分辨阈值关系,自适应开启局部压缩感知群目标分辨算法,提高群目标遮蔽分辨能力。其次，引入航迹片段拼接思想,利用已有航迹档案构建假设检验,对航迹片段进行关联、平滑处理和批号管理,有效减少换批和非线性估计误差。仿真结果表明,所提算法大大增加了可分辨时间,分辨能力可达80%,平均跟踪时长提高一倍,中断期间跟踪均方根误差显著降低,且航迹稳定跟踪并全程未换批,为弹道群目标精确稳定跟踪提供了一种新的思路。     

基于非对称交互多模型弹道导弹跟踪

弹道导弹飞行三个阶段的动力学模型异常复杂且非线性强,在未知导弹任何先验信息前提下如何连续地跟踪整个弹道已成为目前亟待解决的难题。针对该问题,提出了一种实时非对称交互多模型跟踪算法,它根据弹道不同阶段的受力情况建立相应的跟踪模型。该算法采用非对称的状态交互以及基于熵信息变化的模型概率更新方法对导弹进行实时状态估计,并将其中一个无迹滤波器的非线性状态估计用改进离散方法实现,提高了实时性。仿真实验表明,该跟踪算法能够较精确地从弹道主动段连续地跟踪到再入段,并且能较大幅度地减小模型切换之间的跟踪误差。     

基于IMM-UKF方法的主动段目标分级与关机识别

主动段目标的分级与关机识别对于系统把握目标模型切换并部署后续跟踪具有重要意义。建立了主动段目标的分级和关机所涉及的两级主动段模型和中段模型;引入了交互式多模型框架以应对不确定模式下的跟踪问题,引入了无迹卡尔曼滤波以解决非线性估计问题。在天基观测条件下进行了仿真实验,结果表明,利用模型概率和总体估计误差的异常变化,可有效识别主动段目标的分级和关机。     

基于ET-GMPHD算法的编队目标跟踪方法

针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density, ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法。首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-Shannon(JS)散度衡量下一时刻状态估计值与外推值间的相似程度,并以此反映是否有目标丢失,保证真实目标不被修剪,解决了因目标漏检导致跟踪结果不准确的问题。其次,结合循环阈值聚合法得到编队整体的状态估计,消除了估计状态集合中状态值过多造成的影响。最后,仿真实验表明,该方法能够在检测概率极低的情况下进行有效跟踪,并具有良好的跟踪性能。     

基于ET-GMPHD算法的编队目标跟踪方法

针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density, ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法。首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-Shannon(JS)散度衡量下一时刻状态估计值与外推值间的相似程度,并以此反映是否有目标丢失,保证真实目标不被修剪,解决了因目标漏检导致跟踪结果不准确的问题。其次,结合循环阈值聚合法得到编队整体的状态估计,消除了估计状态集合中状态值过多造成的影响。最后,仿真实验表明,该方法能够在检测概率极低的情况下进行有效跟踪,并具有良好的跟踪性能。     

基于梯度法的对空中目标搜索与跟踪

基于捷联式角位移扰动稳定的抛物面天线步进跟踪广泛应用于运动载体对空中目标搜索与跟踪,但却存在跟踪速度慢和精度低的问题。针对此不足,研究了基于扰动速度稳定和梯度跟踪法的车载空中目标搜索与跟踪技术。抑制扰动速度的保持内环隔离车体摇摆,保持天线在惯性空间的指向。基于梯度法的跟踪外环确定目标方向和速度,快速跟踪目标,校正内环漂移。试验结果表明,该技术对硬件设备要求低,能快速、准确地跟踪空中目标。     

遮挡情况下基于Kalman均值偏移的目标跟踪

针对经典的Mean-Shift算法在目标发生遮挡时容易导致跟踪失败的问题,提出一种改进的均值偏移跟踪算法。将目标的运动在较短时间内看作一时不变系统,通过引入Kalman滤波进行参数辨识而使发生遮挡后的跟踪系统具有后续状态预测的能力。整个跟踪过程分为Mean-Shift跟踪下的Kalman参数辨识和基于Kalman状态估计的Bhattacharyya系数分析两个子过程交替执行。对不同的视频序列测试的结果表明,算法能够对发生遮挡后的目标进行持续、稳健的跟踪。     

自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法

提出一种自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法。在粒子滤波的跟踪框架下,目标模板的自适应观测模型采用含有三个分量的混合高斯模型来建模并用增量EM算法在线更新,很好地解决了模板更新问题。实验结果表明:该跟踪算法在光照变化条件下的红外目标、外观姿态快速变化、局部遮挡等情况下的目标跟踪实验均能长时间稳定地跟踪目标,且无需普通粒子滤波算法的重采样策略,计算简单,易于硬件并行实现。     

基于标签随机有限集滤波器的多扩展目标跟踪算法

针对现有随机有限集(random finite set, RFS)扩展目标滤波器不能输出航迹的问题,提出了基于标签RFS滤波器的多扩展目标跟踪算法。该算法首先采用随机超曲面模型将目标建模为星-凸扩展形态,然后利用标签策略表征集合中的离散元素,结合基于延迟逻辑的多假设跟踪理论,采用N 次回扫策略对多帧量测进行平滑处理。仿真实验结果表明,该算法可以在目标跟踪过程中形成完整航迹并对目标扩展形态进行有效估计,特别是在低信噪比探测场景中,所提算法跟踪精度明显优于传统RFS滤波算法,进一步提高了滤波器的稳定性和有效性。     

基于新最速下降法的目标跟踪算法

雷达目标跟踪滤波算法是雷达信号处理的重要组成部分, 在空防预警、战场监视、导弹制导等领域起着重要的作用。本文提出了基于一种新最速下降法的目标跟踪算法。首先建立一种基于改进多项式拟合模型的运动描述模型, 接着用一种新最速下降法来求解运动模型的最优参数, 通过实时的最优运动模型对运动目标航迹进行预测跟踪, 并采用正则化思想去除噪声影响。将本文算法与目前常用的交互多模型跟踪滤波算法进行对比, 仿真结果表明在目标机动和非机动的情况下, 本文算法的精度更高、计算量更小、实时性更好。