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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法

针对传感器精度下降时的航迹关联问题, 提出了一种基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法。将实时数据质量评估结果引入关联门限的调整, 结合熵值法和效用函数法对传感器性能和局部滤波质量两项指标分别进行评估, 构建了两项指标与算法显著性水平之间的模糊关系, 实现关联门限的自适应调整。仿真表明, 在局部传感器精度下降的场景下, 改进算法的关联性能优于对比算法, 且良好的关联效果有益于融合精度的提升, 在目标机动的情况下也具有良好的适应性。     

基于蚁群算法的多目标跟踪方法

提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的.     

基于目标之间拓扑信息的数据关联方法

数据关联是多平台多源信息融合系统中的关键问题。当传感器平台高速移动时,其自身的定姿定位往往存在一定误差,此时多个传感器对同一目标形成的量测经过坐标转换到同一坐标系下后会存在很大偏差,通过目标位置、速度等信息进行关联难度较大。所以,尝试提取目标的另一特征—目标之间的拓扑信息,通过对目标之间的拓扑信息进行模糊匹配和搜索,找到最佳的关联拓扑组,为数据关联和配准提供进一步校准的先验信息。仿真实验表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。     

分布式星敏感器下空间目标航迹段关联算法

针对空间目标可以断续地被分布式星敏感器观测到的特性,将不同时段空间目标在星敏感器下的观测信息关联作为基于星敏感器进行空间目标精确定轨的前提。结合空间目标运动特性,在以往双门限模糊关联的基础上,加入轨道平面法向量约束,筛选候选关联对象,简化关联运算成本,提出了分布式星敏感器下空间目标航迹段关联算法。通过仿真分析了6组噪声级别下,航迹外推误差随时间的发散情况,并且给出模糊隶属度函数中的调整系数的参考值,使长间隔下不同目标的关联相似度区别更显著。仿真表明在一定噪声下所提算法关联准确率高于最邻近关联和传统模糊关联,初定轨误差在各轴位置的标准差为6 km,各轴速度标准差为6 m/s时,可区分最小相位差为0.5°的相邻目标,间隔2 h关联准确率达98%,间隔7 h时关联准确率达90%。     

杂波环境下基于meanshift的多目标数据关联

针对杂波背景下多目标的数据关联问题,提出了一种基于meanshift的多目标数据关联算法.该算法首次将meanshift用于多目标的数据关联问题中,首先对接收到的量测数据通过meanshift算法进行聚类处理,然后结合最近邻思想完成量测航迹的关联,在目标密集或交叉的情况下,引入关联度的概念,与PDA相比,在提高关联精度的同时,也降低了计算量.蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

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。     

密集杂波环境下的快速数据关联算法

联合概率数据关联(JointProbabilisticDataAssociation,JPDA)是密集杂波环境下跟踪多目标最有效的算法之一。但当目标数目和有效量测数增大时,关联概率的计算出现组合爆炸现象一直是工程应用的瓶颈。基于JPDA算法的思想,提出了一种快速数据关联算法,该方法首先根据被跟踪目标相关门的相交情况将监视区域分成相互独立的空间,对同一空间内具有公共量测的目标和各目标相关门内的多个量测的概率密度值分别进行概率加权后再计算关联概率。不需要象最优JPDA算法中产生所有可能的联合事件,因此具有计算量小,易于工程实现的优点。仿真结果表明,在不同的杂波密度环境下和不同的目标运动形式下,此算法都可以取得令人满意的跟踪效果。     

用于多目标数据互联的模拟退火方法

通过对模拟退火算法的改进,成功地将其应用到多目标数据互联问题中,算例表明,其应用效果令人满意。     

类噪声混沌编码在图像联想记忆中的应用研究

提出了类噪声索引 (key)产生的一般方法 ,利用帐篷函数的混沌过程作为类噪声索引的确定性生成器 ,以代数的形式完成了图像信息的存储和恢复。仿真实验表明 ,采用类噪声混沌编码的方法 ,自联想模型 (或异联想模型 )在一次自联想 (或异联想 )、部分输入图像信息和带一定噪声的输入图像信息时均可完成正确的联想记忆功能。     

数据库中布尔型及广义模糊型加权关联规则的挖掘

数据挖掘主要是用来找出隐藏在数据库当中那些有用的而未被发现的知识本文我们引入布尔型加权关联规则和广义模糊型加权关联规则的概念,并分别给出挖掘这些规则的计算方法.