集中式多传感器无极联合概率数据互联算法

针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中,首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递,在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测点迹与航迹互联,最后推广至顺序结构。由于无极卡尔曼滤波器可以获得比扩展卡尔曼滤波算法更高精度的近似,因此能减少非线性模型线性化引起的近似误差对联合概率数据互联概率及状态估计的影响,与基于扩展卡尔曼滤波器思想的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比,该算法具有更高的跟踪精度和稳定性,最后通过仿真结果验证了该算法的优越性。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

模糊数据互联滤波器及其在机动目标跟踪中的应用

为解决机动目标跟踪过程中的数据关联问题，提出了模糊数据互联滤波器，分析了其工作机理，并将其应用于机动目标跟踪中。与概率数据互联滤波器不同，在进行数据关联时，模糊数据互联滤波器饭定目标当前转弯率在一定范田内取位，其预测中心不再是一个点，而是一线段；在计算洲量的权重系数时，依据的是洲量距该线段的距离。仿真实验表明，杂波环境下对机动目标跟踪时，采用模糊数据互联滤波器降低了航迹丢失率。     

修正并行式多传感器不敏多假设跟踪算法

为了有效解决非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种修正并行式多传感器不敏多假设滤波算法。算法运用概率数据互联的思想对各传感器的估计量进行概率加权,克服了并行式多传感器算法的误差积累现象,得到了一种修正的多传感器并行式算法。各传感器中量测点迹与航迹的数据互联问题通过多假设方法予以解决,并通过不敏卡尔曼滤波器完成非线性系统中的目标跟踪。仿真结果表明,从跟踪精度及稳定性方面看,所提出的算法性能要优于MSJPDA/EKF算法。     

分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪

针对分布式被动传感器网的特点，提出了一种异步采样条件下机动目标跟踪方法。该方法采用交互式多模型概率数据互联滤波器跟踪机动目标。为启动滤波器，采用最大似然法估计目标初始状态；为适应异步观测条件，提出了马尔可夫转移概率计算方法。仿真实验表明，在分布式被动传感器网中采用该算法能有效进行机动目标跟踪。     

基于组合优化分配的多传感器数据互联

在建立多传感器系统现测表达和互联似然比测度的基础上,多传感器多目标数据互联被表达为多重组合最优分配问题.利用一个具有多项式时间复杂度的次优算法,多重分配的方法被应用到由雷达和红外所组成的异类多传感器数据融合系统之中,实现了其中的多目标互联.     

基于雷达组网的多目标数据融合系统研究

研究了多目标情况下的雷达组网数据融合问题 ,讨论了数据关联的最近邻法和概率数据关联 (PDA)这两种算法 ,针对雷达组网数据融合的分布式与集中式两种系统结构分别提出了一种算法 ,并同时应用数据关联和数据融合算法针对 4个目标的平行编队、交叉飞行、平行转弯飞行模式进行了蒙特卡罗仿真 ,证明了算法的有效性。     

速度信息辅助雷达目标数据关联方法研究

多目标数据关联时,联合概率数据互联(JPDA)算法是最常用的方法之一,与最优的贝耶斯算法需要对当前时刻以前的所有确认量测集合进行研究相比,其只对最新的确认量测集合进行研究,因此是次优的贝叶斯算法。为进一步提高JPDA算法的性能,基于最优贝叶斯算法的理论,将包含目标历史信息的速度信息引入JP-DA算法过程中,增加了近距离平行运动目标的正确关联次数,并提高交叉运动目标关联精度。     

基于概率数据关联的雷达导引头抗速度拖引干扰算法

针对在速度拖引干扰下, 脉冲多普勒雷达导引头无法精确跟踪、制导目标的问题, 提出了基于概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。对于雷达导引头角度测量信息和Doppler测量信息, 采用序贯扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计。根据Doppler信息强非线性的特点构建了伪量测信息, 并提出了在Doppler量测更新滤波估计阶段，采用概率数据关联算法进行抗速度拖引干扰。给出了算法的推导过程, 并进行了数值仿真验证。仿真结果表明, 采用该算法能够稳定跟踪释放多重速度拖引干扰的目标, 有效抑制速度拖引干扰对制导信息估计的影响, 改善导弹的制导精度。     

多目标跟踪中的数据关联算法

在目标的正确回落入其跟踪门内的概率PtG <1的情况下 ,推导了联合概率数据关联算法中联合事件发生概率的计算公式。提出了一种能容易地产生多目标和多回波的联合事件的方法———假设树方法。并且提出了一种新的多目标跟踪中数据关联的快速算法。此算法用于解决杂波环境中多目标跟踪的数据关联问题 ,取得了较好的结果。     

一种改进的多传感器多目标跟踪联合概率数据关联算法研究

联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增,会出现计算组合爆炸现象。因此,提出了一种改进算法,即对多传感器多目标量测进行同源划分,将多传感器对多目标的跟踪问题简化为单传感器对多目标的跟踪问题,然后将JPDA当作一种组合优化问题,采用连续型Hopfield神经网络求解关联概率。经仿真研究表明,该方法不仅克服了JPDA算法在多传感器多目标跟踪问题中的缺陷,还提高了跟踪精度。     

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。     

基于信息熵权的最近邻域数据关联算法

复杂环境下雷达数据关联算法是多目标跟踪领域研究的重难点问题之一。其中,最近邻域算法虽然是一种计算量小、工程易应用的有效数据关联算法,但是存在数据关联正确率不高,滤波结果不够精确和多目标跟踪时易产生错误关联的问题。为改善该算法的数据关联效果,提出了一种最近邻域数据关联算法,通过进一步深度挖掘已知量测信息的熵,按照熵权法分析并确定各自量测指标的权值,再利用权值对最近邻域算法的统计距离关联准则进行优化,从而改善原算法在单目标跟踪中存在的问题。通过仿真实验结果分析得出,该算法相比于原算法具有更高的数据关联正确率、更小的跟踪误差和更快的收敛效果。     

基于贝叶斯估计的高精度ISAR成像

基于贝叶斯估计原理,提出了一种贝叶斯逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像算法。基于最大后验概率准则建立ISAR成像模型,利用回波数据进行统计参数估计,以实现ISAR成像的自适应表征,从而提高ISAR成像的精度。特别是运动误差相位估计和ISAR图像的重构通过求解最优化问题实现,而未考虑误差相位的具体形式,具有较高的鲁棒性。此外,本文方法在低信噪比 (signal-to-noise ratio, SNR)条件下,可以取得良好的聚焦效果,具有较好的噪声抑制能力。最后,贝叶斯估计问题转换为最优化问题进行求解,利用快速傅里叶变换及其逆变换（fast Fourier transform/inversed fast Fourier transform, FFT/IFFT）和矩阵对应点乘（Hadamard乘积）操作,有效提高该算法的效率。基于实测数据的实验验证了本文算法的有效性。     

基于速度方位约束的多传感器模糊数据互联

针对杂波环境下多传感器跟踪多目标的问题,提出了一种基于速度方位约束的多传感器模糊数据互联算法(multi-sensor fuzzy data association method based on velocity and azimuth, VA-MSFDA)。该算法首先利用方位速度信息对确认区域内的有效量测作进一步筛选,剔除部分虚假量测,然后基于模糊聚类方法计算候选量测与观测区域内各目标互联的概率,应用顺序结构多传感器联合概率数据互联(multi-sensor joint probabilistic data association algorithm,MSJPDA)原理,依次处理各传感器中的目标测量数据,实现对多目标的跟踪。仿真结果表明,与顺序MSJPDA相比,VA-MSFDA在算法耗时、估计精度、收敛速度和量测正确关联率等方面优势明显,能够更好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题。     

多传感器多目标跟踪中的数据关联

利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题。它包括两个方面：同一传感器２次扫描或多次扫描间各目标的关联以及多传感器各自的跟踪航迹之间的关联。在密集目标、高密度杂波和干扰条件下，解决此问题有建立数学模型和计算量方面的困难。常见的算法有ＪＰＤＡ和ＭＨＴ，其模型较准确但复杂，计算量大，实际运用中效果并不理想。本文改进文献［２］中的关联方法，提出一种简单且效果较好的方法，利用线性规划算法实现了一定条件下多目标的关联及跟踪，并进行了仿真和误差分析。     

Posterior Cramer-Rao lower bounds for multitarget bearings-only tracking

Usually, only the Cramer-Rao lower bound （CRLB） of single target is taken into consideration in the state estimate of passive tracking systems. As for the case of multitarget, there are few works done due to its complexity. The recursion formula of the posterior Cramer-Rao lower bound （PCRLB） in multitarget bearings-only tracking with the three kinds of data association is presented. Meanwhile, computer simulation is carried out for data association. The final result shows that the accuracy probability of data association has an important impact on the PCRLB.