密集杂波环境下多目标跟踪算法

基于快速数据关联FAFDA(fastalgorithmfordataassociation)滤波算法,根据Houles和Shalom将概率数据关联PDA(ProbabilisticDataAssociation)算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路,构造了一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法MSFAFDA(multiplesensorfastalgorithmfordataassoci ation)。本方法主要使用的是点 航迹联合和序列估计法,蒙特卡洛仿真结果表明方法对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

雷达与ESM综合多目标检测、跟踪与识别

为在预警监视系统中对多目标的检测、跟踪、识别过程进行统一处理,提出一种基于跳转马尔可夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波(jump Markov system model Gaussian mixture probability hypothesis density filtering,JMS-GMPHDF)算法的雷达、电子支援措施（electronic support measures,ESM）综合多目标检测、跟踪与识别方法。该方法首先根据不同类别目标设计各自的多目标多模型高斯混合概率假设密度滤波器,并在各滤波器处理过程中同时对高斯项进行编号;然后,根据目标速度与加速度模型信息进行高斯项综合与类别判决,同时根据ESM测量信息进行型号判决;最后,通过航迹综合管理,形成具有运动状态信息以及类别、型号、航迹编号信息的确定航迹。仿真实验验证了该方法能够有效综合雷达、ESM测量数据,在进行多目标检测、跟踪的同时进行正确的类别、型号判决,并形成确定航迹。     

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。     

生成式中断航迹接续关联方法

传统中断航迹接续关联(track segment consecutive association, TSCA)方法基于假设的目标运动模型, 利用大量先验信息完成关联任务, 存在参数过多、计算复杂、推理时间长等缺点。为了解决以上问题, 提出一种基于注意力机制的生成式TSCA方法。首先设计航迹态势图生成模块, 将原始航迹数据转换为航迹态势图, 作为生成对抗网络的输入。针对航迹噪声影响大和航迹运动特征、中断特征难以提取的问题, 基于生成对抗网络和注意力机制, 设计航迹关联网络, 滤除航迹噪声并完成TSCA。仿真结果证明了所提网络的有效性, 在关联精度和关联速度两方面都超过现有算法。     

引入目标灰度信息的多假设跟踪方法

在传统的多假设跟踪(MHT)算法中,航迹置信度函数仅利用了目标的位置信息。对于红外搜索与跟踪(IRST)系统中的目标跟踪,还有目标灰度信息可以利用,因此在IRST系统的MHT算法中加入目标的灰度信息来重新构造航迹置信度函数和航迹启动条件,增强了算法抑制虚警的能力。通过跟踪5个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,仿真结果表明,新的算法可以减少航迹数目、减少系统计算时间,并使算法具有更强的抑制噪声的能力。     

基于TOA测量的Tn-R型无源雷达目标跟踪算法

针对传统单次无源定位方法对发射站与接收站的布站要求高的缺点,提出了基于到达时间（time of arrival, TOA）测量的Tⁿ-R型外辐射源雷达目标跟踪算法。该算法基于多个发射站获得的目标TOA测量值,采用Levenberg-Marquardt算法快速给出目标位置,然后利用扩展卡尔曼算法（extended Kalman filter, EKF）做滤波跟踪,解决了基本EKF算法的收敛速度慢和受初值影响大、易发散的问题。针对机动目标跟踪,提出了目标机动性判决方法并给出了一种简化的机动目标跟踪方案。针对外场试验数据的实际情况,采用了基于“两发一收”体制的目标跟踪和消除航迹模糊的方法。仿真与外场数据处理均表明,该算法收敛速度快,性能稳定,定位跟踪精度高,可满足实用要求。     

关联深度自适应的多假设跟踪研究

多假设跟踪(multiple hypothesis tracking, MHT)方法是一种在多个扫描上评价关联假设并由此做出决策的贝叶斯型关联跟踪方法,此方法能够在信噪比低10~100倍的状况下获得与单扫描方法相当的性能,但同时会带来相当大的计算量。本文研究了面向航迹MHT中的关键算法,包括航迹得分计算与航迹树的生成、将航迹聚类和假设生成建模为图论问题并求解、N-扫描回溯剪枝等,特别关注了这些算法过程的实现;提出了一种关联深度自适应(adaptive association depth, AAD)方法,使关联深度随关联场景的复杂程度自适应变化;仿真研究了本文提出的AAD-MHT跟踪密集目标的性能,结果和分析表明,与深度值固定为6的MHT相比,最大深度为6的AAD-MHT既能保证性能又有效降低了计算量。     

基于VRML和目标航迹的视景仿真方法

基于VRML技术建立了虚拟目标和场景的可视化模型;采用三次样条插值方法对输入航迹进行了平滑和可飞性检验,并计算出了相应的姿态数据;利用虚拟现实工具箱提供的Matlab接口驱动虚拟目标进行六自由度运动,同时控制模拟CCD进行实时跟踪,完成了对飞行过程的视景仿真。实验表明,该方法不仅得到了实用的航迹和姿态数据,而且直观生动的描述了飞行过程,为相关理论研究奠定了良好的基础。     

基于交叉定位和Hough变换检测前跟踪的水下目标检测方法

针对现代潜艇的低可探测性问题和隐蔽性探测需求，提出了一种基于航空被动声纳浮标阵交叉定位和Hough变换检测前跟踪的水下微弱目标检测方法。首先，构建基于线形浮标拦截阵的水下目标被动检测模型，采用自适应关联的交叉定位方法，获取目标位置信息，实现了检测前数据预处理。然后，采用点数积累和能量积累的双门限Hough检测方法，得到了初始检测航迹。最后，利用目标运动约束条件和航迹合并方法，剔除虚假航迹及合并重复航迹，提高了水下目标检测概率。仿真结果表明，与时频检测方法相比较，该方法在低信噪比条件下仍能保持较高的检测概率。     

基于卡尔曼滤波算法展开的飞行目标轨迹预测

目标轨迹预测是保证目标航行安全、规划飞行航迹和搜寻空中目标等任务的关键技术，在军事和交通管制等方面具有重要意义。针对传统飞行目标轨迹预测方法模型较为简化且预测精度较低的问题，提出了基于卡尔曼滤波算法展开的深度神经网络模型，用于飞行目标的轨迹预测任务。该模型通过长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络从目标的航迹数据中学习目标的运动状态，再利用卡尔曼滤波算法对LSTM预测的目标状态估计值进行动态修正，其有效结合了卡尔曼滤波算法和深度神经网络各自的优势。在仿真数据和真实数据上的实验验证了所提模型较其他网络模型对飞行目标轨迹预测的准确性和有效性优势。     

Composite filtering with feedback information

The optimal fusion solution with feedback information for a hybrid multisensor data fusion system is presented. In this system, a part of sensors process their data locally to produce local tracks, and another part of sensors only provide detection reports These tracks and detection reports are communicated to a central site where track fusion and composite filtering are performed. The comparative results on the simulations suggest the feedback information from the center can greatly improve the tracking performance of the local node.     

集中式多传感器广义相关算法

为把集中式多传感器系统顺利应用于需要较小耗时和准确跟踪的工程场景,基于对现有算法优缺点的理论分析,提出了并行处理结构的集中式多传感器广义相关算法;该算法建立了多传感器广义相关算法得分函数,并基于得分函数完成了点航互联、跟踪滤波、航迹质量管理和航迹起始;经仿真及实测数据验证,该算法能够同时满足集中式多传感器系统对算法耗时及跟踪准确性的需求,整体性能优于顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和并行处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法。     

Transient Performance Improvement in Tracking Control for a Class of Nonlinear Systems with Input Saturation

This paper addresses the composite nonlinear feedback (CNF) control for a class of singleinput single-output nonlinear systems with input saturation to track a time varying reference target with good transient performance. The CNF control law consists of a tracking control law and a performance compensator. The tracking control law is designed to drive the output of the system to track the time varying reference target rapidly, while the performance compensator is used to reduce the overshoot caused by the tracking control law. The stability of the closed-loop system is established. The design procedure and the improvement of transient performance of the closed-loop system are illustrated with a numerical example and the controlled Van del Pol oscillator.     

机械手鲁棒输出跟踪控制与仿真

研究了两自由度机械手终端夹持不定载荷时的输出跟踪问题。应用输入 /输出反馈线性化法和李亚普诺夫方法 ,提出了一种基于不确定项上界的机械手鲁棒输出跟踪控制器设计算法。所述控制器可确保系统输出按指数规律跟踪期望输出 ,同时相应闭环系统的状态一致最终有界。该方法计算简单 ,容易实现。仿真结果证明了其可行性及有效性。     

一种基于目标运动模型的可变固定延迟的平滑算法

近来，对于机动目标跟踪的问题已经提出很多平滑方法。其中相互作用多模型一概率数据关联固定延迟算法（IMMPDAS）对在杂波环境下跟踪机动目标提供了一个较为有效的解决方法。然而，在此标准的平滑算法中，对于每一种模型采用相同的延迟间隔。提出了一种新的基于IMMPDA状态扩展系统的算法。它的改进性在于针对每种模型的复杂性采取不同的平滑延迟步幅，从而计算量将会大大降低，并且使用将更加灵活。通过对一个高度机动目标的多传感器跟踪的仿真实例来进行验证。仿真结果表明提出的平滑算法精度上与原有的平滑算法相差无几，都比已有的IMMPDA算法在航迹估计精度上有了显著提高，但却有更小的计算量。     

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。     

OUTPUT FEEDBACK CONTROL FOR MIMO NONLINEAR SYSTEMS WITH EXOGENOUS SIGNALS

The paper addresses the global output tracking of a class of multi-input multi-output （MIMO） nonlinear systems affected by disturbances, which are generated by a known exosystem. An adaptive controller is designed based on the proposed observer and the backstepping approach to asymptotically track arbitrary reference signal and to guarantee the boundedness of all the signals in the closed loop system. Finally, the numerical simulation results illustrate the effectiveness of the ProPosed scheme.     

基于广义似然比检验和二维分配的多目标跟踪方法

针对杂波环境下多目标跟踪形成问题,提出一种多目标跟踪方法,采用二维分配算法解决“量测-航迹”关联问题,采用广义似然函数比检验(generalize likelihood ratio test,GLRT)规则对航迹的真假作出判决,并且充分利用信号的强度信息来提高算法的可靠性和有效性。仿真分析表明,该方法能够有效地解决噪声环境下目标的航迹起始、确认、删除和维持问题,给出的递推形式可以满足实时计算的要求。     

基于双探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统

多目标跟踪是多目标攻击的重要前提条件。基于数据融合技术的多目标跟踪处理分为两级 :前级为点迹融合级 ,用极大似然法设计了机载火控雷达和红外探测器的点迹融合算法。后级为融合跟踪级 ,其跟踪波门大小可调。针对近飞目标和交叉飞行目标的情况 ,点迹与航迹的关联采用了分块处理技术 ,并融合了目标的速度信息。给出了基于多探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统的结构模型———ATSOMTA模型 ,并分析了系统的工作机制。仿真研究的结果表明了该模型的应用价值。     

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。