一种基于蚁群算法的数据关联方法

提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法--ACDA(Ant Colony DataAssociation).算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状态进行估计.实验结果表明,该方法对应用在机动性较弱的高速小目柝数据关联时能够获得较高的正确关联率,且运行时间较短.     

元启发式数据关联的多目标跟踪方法

提出了一种元启发式数据关联的多目标跟踪方法。首先,该方法根据跟踪门逻辑确定目标的有效量测。然后,利用滤波信息的似然函数描述量测点与目标之间的关联关系,并建立约束条件下多目标数据关联模型。最后,对蚁群优化算法进行改进设计,引入量测剔除策略,将求解问题转化为无约束的组合优化形式,从而利用蚁群优化算法在离散空间的启发式机制搜索量测与目标的最佳关联。仿真结果表明,该方法可以有效实现多目标数据关联且计算量较小,具有一定的工程实用价值。     

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。     

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。     

一种随机蚁群算法求解连续空间优化问题

通过将蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)与一种随机优化方法———Alopex算法相结合,提出一种随机蚁群混合算法(AACO)求解连续空间优化问题。该算法定义了蚁群在连续空间中的寻优方式以及新的信息素更新规则,并在局部搜索过程中嵌入改进的Alopex算法以提高搜索效率,有效地避免了优化算法陷入局部最优。基于多极值函数和非线性连续函数的仿真实验表明,该算法简单高效,具有良好的寻优性能。     

基于概率数据关联与粒子滤波的多目标跟踪算法

提出一种基于概率数据关联和改进粒子滤波的多目标跟踪算法。该方法在分析关联区域内有效量测基础上,利用量测与目标预测位置的统计距离计算关联概率;然后,对粒子滤波器进行改进,将目标的最新量测和状态的高斯逼近组合在一起,对每个粒子采用类似于卡尔曼滤波的方式产生高斯建议分布。以比提高目标状态的估计精度;最后,将所有有效量测的估计结果按照关联概率进行咖权,从而实现多目标跟踪。仿真结果表明,该算法用于复杂环境下的多目标跟踪精度较高,不仅降低了关联概率的计算难度,而且可以准确地进行数据关联,具有一定的工程应用价值。     

具有不同到达时间的差异工件批调度问题的蚁群聚类算法

研究具有不同到达时间的差异工件在单机环境下的批调度问题.通过引入工件单元的概念并对分批约束进行松弛,提出了该问题的一个新的下界,证明了该下界的有效性.将蚁群算法和聚类算法相结合,提出了一种基于多阶段聚类的蚁群聚类算法ACC(Ant colony clustering).算法首先利用K-均值聚类将工件分簇,在簇内部通过蚁群算法搜索分批,最后提出一个全局优化算法对局部分批结果进行合成和优化.克服了蚁群算法随着工件规模增大求解时间过长的问题,适合于求解大规模算例.实验结果表明:与现有的启发式规则LPTBFF(Longest processing time batchfirst fit)和HGA(Hybrid Genetic algorithm)算法相比,该算法求解效果更好.     

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。     

一种求解约束优化问题的连续域蚁群算法

借鉴蚁群优化算法和粒子群优化算法的思想,提出了一种用于求解约束优化问题的连续域蚁群算法.将搜索域中的任意一点看成食物源,使用多组蚁群进行寻优,每一组蚁群代表问题的一个解,在每一迭代中首先在所有蚁群中选则一组种子蚁群,然后在该组蚁群的信息素密度分布函数下进行采样,生成子代蚁群,最后进行蚁群选择,从而使各组蚁群不断向适应度值较高的搜索区域移动,最终收敛到最优解.对基准测试函数G01-G12的求解结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力.     

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.     

基于集中式MIMO雷达的功率带宽联合分配算法

针对集中式多输入多输出雷达对多目标进行跟踪的问题,提出一种基于后验克拉美罗下界的功率和带宽联合分配方法。该方法首先对各目标位置误差的后验克拉美罗下界进行预测,将克拉美罗下界构建为代价函数建立优化模型,从而将资源分配问题转化为求解非凸优化问题;而后运用凸松弛技术和循环最小化算法对该非凸优化问题进行求解;最后通过仿真验证所提算法的有效性。结果表明,与另外3种分配算法相比,所提算法在多种场景下均能有效提高目标跟踪精度。     

分类信息辅助的多目标跟踪方法研究

多目标跟踪系统的关键技术之一是航迹关联。当传感器能同时得到目标分类信息和运动信息时，本文提出结合分类信息的综合概率数据关联算法，把目标不同信息相结合来提高关联效果。它通过分类混淆矩阵确定分类信息似然函数。再用谊函数调整传统的只利用运动信息的似然函数。使分类信息有效辅助综合概率数据关联．在杂波环境对多个邻近且不同种类目标跟踪情况仿真，比较仿真结果说明所提算法确实提高了多目标数据关联效果。     

基于FCM的多传感器融合多目标跟踪的数据关联

数据关联是实现多目标跟踪的核心技术之一,也是实现多传感器信息融合的前提。本文采用改进的模糊c-均值法求解关联概率,并通过在不同的传感器所对应的观测空间上建立多目标运动状态的投影,将单传感器数据关联算法推广到多传感器信息融合系统,从而可在密集杂波环境中实现对多目标的数据关联和精确跟踪。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

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。     

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。     

基于低轨星网的多目标协同跟踪滤波技术

低轨高密度星网因其覆盖范围广、能够对弹道目标进行全程跟踪而受到广泛的重视。针对低轨星网对多弹道目标协同跟踪问题,提出一种基于卡方分布和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的多目标协同跟踪滤波算法。该方法首先在卡方分布的假设下,设计了一种基于测量平面的数据关联指标函数,实现量测值的分配;在此基础上采用变结构滤波框架对多弹道目标进行状态更新;最后给出了多目标状态估计性能的评估指标。数值仿真实验证明,所提算法可以有效地实现多目标在测量平面上的数据关联,并以较少的计算量对多目标进行准确估计。     

基于证据理论的数据关联算法

数据关联技术是多传感器目标跟踪系统中最核心而且也是最重要的部分。由于缺乏跟踪环境的先验知识以及受传感器自身性能的制约,整个量测过程不可避免地引入量测误差,密集环境中的目标跟踪比较困难。针对这个问题,提出的新算法利用概率数据关联方法进行密集杂波环境下的数据关联,结合证据理论的思想对多传感器量测信息进行优化组合,有效地减小了量测误差对跟踪目标的影响。通过仿真结果可以看出,改进算法大大提高了跟踪精度,并具有良好的抗干扰能力,适用于解决工程实际问题。