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。     

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。     

基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法

针对非线性非高斯环境下多目标被动跟踪的低可观测问题,将粒子滤波、联合概率数据关联和量测的幅值信息相结合,提出了一种基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法。将联合概率数据关联算法中的关联似然与幅值似然比相结合,利用粒子滤波算法进行跟踪滤波,用幅值量测来改善低可观测条件下的目标跟踪性能。仿真结果表明,该算法提高了数据关联的可靠性和目标跟踪的精度。     

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。     

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.     

基于证据理论的联合概率数据关联算法

数据关联是目标跟踪技术中的核心部分,多目标情况下的数据关联技术更是研究的重点,由于多目标量测之间的互相干扰、外部环境干扰以及传感器性能等客观因素的约束,使得量测信息部分存在着相应的量测误差,密集环境中的多目标跟踪比较困难。针对这个问题,提出的新算法利用联合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。     

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。     

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。     

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。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。