一种分解式模糊聚类粒子滤波的WSN多目标跟踪方法

针对无线传感器网络环境下的多目标跟踪时近相距和轨迹交叉目标容易出现目标丢失和跟踪混淆的问题,提出一种分解式模糊聚类粒子滤波(DFCM—RPF)的多目标跟踪方法。把多传感器数据融合和多目标跟踪问题分解为单传感器数据融合和单目标跟踪问题,先对传感器节点量测用基于跟踪门限算法去除杂波,在各传感器节点的观测空间分别建立模糊聚类算法进行数据关联并最优融合,然后用正则化粒子滤波预测目标状态。仿真表明,DFCM—RPF算法与原FCM多目标跟踪方法相比,航迹关联正确率由85%提高到100%,目标预测位置的RMSE由4.437 7 m下降到1.307 3 m,DFCM—RPF算法体现了较好的跟踪性能,并集数据关联、数据融合和目标跟踪于一体,大大降低WSN多目标跟踪问题的复杂性和计算量。     

多平台数据融合系统的航迹关联技术

对于多平台数据融合模式下的航迹关联问题,使用了聚类关联的方法进行解决.采用基于地心坐标系的最小二乘方法对航迹数据进行配准,对航迹间的距离使用Hausdorff距离进行衡量.使用了K-均值算法对各平台侦测的航迹进行关联,并将初始聚类中心设定为相距最远的航迹,有效降低了经典K-均值算法过于依赖初始聚类点带来的错误.仿真数据证实,能在目标密度大且航迹存在交错的场景下保持较高的关联正确率,具有较好的可用性.     

面向战役级目标态势生成的航迹关联算法

针对战役级目标态势数据量大、信息源数量多、采样频率各异、探测误差差异大、目标属性特征存在误判等问题,基于多尺度航迹聚类提出了一种面向战役级目标态势生成的航迹关联算法.首先利用等距滑动窗口均值滤波剔除目标异常数据点、降低传感器误差引起的数据抖动,重新估计目标航速和航向;然后综合目标量测数据的多维特征提出了一种轨迹相似性距离;最后基于该距离,分阶段进行基于多粒度网格聚类的粗聚类和基于密度聚类的精聚类完成目标数据关联判断,综合聚类结果和离群点得到关联结果.实验表明:提出的方法在战役级目标数据环境下,数据处理容量、关联正确率、身份异常稳定性等方面较现有航迹关联算法有一定的提升,适用于战役级目标态势生成应用.     

一种改进的基于FCM的目标跟踪数据关联算法

为了克服杂波环境下对多目标进行数据互联时,计算量出现组合爆炸现象,提出了改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法.将航迹的预测值转换到各个传感器的观测空间作为各自的聚类中心,利用目标属于所有量测的隶属度,来代替JPDAF中的关联概率,将多目标数据关联问题可转化为模糊聚类问题,进行关联计算.改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法,有效地利用了目标状态估计中的历史信息,实现量测与航迹的关联.该算法克服了JPDAF算法计算量大的缺点,实现杂波环境下多目标数据互联.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法

针对由雷达和红外传感器组成的异类传感器数据融合系统中的多目标航迹相关问题,提出了基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法.该算法将目标航迹看成是方位信息的时间序列,所有目标航迹构成方位时间序列集合,利用B型关联度对该集合元素进行灰色关联分析,形成航迹灰色关联度矩阵,采用最低关联度门限与全局最优的策略确定航迹关联对,实现...     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法

针对异类传感器观测空间不一致的问题，提出了基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法．该算法首先通过在不同传感器的观测空间上建立多目标运动状态的投影，将多传感器多目标关联问题分解为多个单传感器多目标的关联问题，再对单传感器采用模糊聚类的方法求解关联概率，实现了在密集杂波环境中多目标的数据关联和精确跟踪．该算法降低了多传感器多目标跟踪的复杂性和计算量，有效地解决了异类多传感器可用公共信息少的问题．仿真结果表明，该算法的跟踪误差要小于传统的联合概率数据关联算法，且具有更优越的跟踪性能．     

无线传感器网络多目标跟踪数据融合

在基于无线传感器网络多目标跟踪数据融合系统研究的基础上，提出了改进的模糊聚类平均算法，并给出了相应的集中式数据融合整体方案．算法将每一批观测数据按照航迹估计位置的关联门限进行划分，然后分别对航迹和关联门限内的采集信息进行模糊关联，再把获得的最大关联度数据分配给各条航迹作为目标的实际位置．数据融合的思路是，删除所有关联门限内的数据，将剩余数据再进行航迹起始模块处理．模拟实验表明，所提算法可解决多目标跟踪的误跟、漏跟和振荡问题，数据融合方案既能保存有用信息，又能去除冗余数据，进而有效避免了漏跟和重复跟踪的问题．     

基于反馈的航迹融合算法研究

研究基于反馈的雷达和红外分布式航迹融合.首先给出雷达和红外传感器多目标跟踪算法以及融合中心航迹融合算法,然后将融合状态一步预测及其协方差阵反馈到局部传感器形成新的跟踪门,并把此跟踪门和未反馈前的跟踪门的交集作为下一步估计的有效跟踪门.对不能融合的航迹,给出了目标指示.最后对所提算法进行了计算机仿真研究.     

飞机地面防撞多传感器数据融合系统研究

为了实现对不同传感器探测和跟踪的目标信息融合,提出了一种车载飞机地面防撞的多传感器数据融合系统.采用矩不变量的方法描述飞机的特征;采用Levenberg-Marquardt算法对标准的BP网络算法进行改进,使系统快递、稳定地进行飞机识别.该算法实现了多传感器多目标定位、航迹融合等关键技术,实验表明,该系统可以较好地实现目标定位、跟踪以及目标识别的目的.     

基于改进TLD的自动目标跟踪方法

视觉跟踪一直是机器视觉研究热点,TLD（tracking-learning-detection）算法是近年来出现的一种高效的视觉跟踪算法,针对TLD算法中Lucas-Kanade（LK）光流法无法有效跟踪物体快速移动和尺度变化的问题,采用金字塔光流法对TLD算法进行改进。并将所跟踪物体形心作为图像定位参考点,提取物体定位信息,通过定位信息运用比例-积分-微分（proportion-integral-derivative,PID）控制算法控制摄像头舵机云台转向,使摄像头快速、灵活、精确地自动跟踪指定物体。通过系统测试,与传统TLD算法对比,采用金字塔光流法改进的TLD目标跟踪算法在跟踪目标发生光照变化、尺度变化等情况时,具有更加优良的跟踪性能,准确将跟踪目标形心位置提供给控制部分,控制算法高效灵活,在获取信息后精确、快速地控制摄像头方位,使其正对跟踪目标。该系统对目标跟踪技术、安防技术、自动瞄准系统具有重大意义。     

基于目标优先级加权的一种传感器管理算法

基于目标的运动优先级，提出了一种利用加权值对目环进行检测与跟踪的传感器管理算法，当信息增量的大小不足以检测跟踪到目标时，可以利用目标在某时刻的速度大小去定向地检测与跟踪优先级高的某个目标。该算法在检测与跟踪目标时，不仅考虑到目标的信息增量，还考虑到目标任务的优先级，仿真结果表明：与仅利用信息增量的方法相比，该算法能更好地检测和跟踪目标。     

基于特征辅助的距离高分辨雷达航迹关联算法

针对距离高分辨雷达邻近目标跟踪问题,提出了一种检测点分布特征辅助的航迹关联算法.该算法利用标准差椭圆提取目标检测点分布特征,同时利用目标的状态信息和特征信息进行航迹关联,解决了邻近目标航迹易关联错误的问题.实验结果表明,该算法可以提高距离高分辨雷达目标关联准确度,提升航迹质量.      

基于自适应DBSCAN的雷达目标跟踪算法

直接对三坐标航管一次雷达点迹录取器中录取到的点迹进行航迹起始、跟踪等处理后,会形成大量虚警,运算量大。进行目标跟踪时,候选点迹集合数量庞大是造成目标跟踪过程运算量大的主要原因。文中基于动态自适应DBSCAN聚类算法,结合经典卡尔曼滤波跟踪算法,提出了动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,来减少候选点迹集合数量。实验结果证明,本文提出的算法实现了无效点迹数的减少、航迹质量的提高以及运算时间的下降。通过动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,能迅速跟踪到三坐标航管一次雷达探测到的目标并形成目标航迹,可以及时发现黑飞目标,将对正常民航飞机飞行的干扰降到最低。     

一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法

针对传统Mean Shift算法跟踪窗口固定不变,无法对不断改变尺寸的车辆目标进行有效跟踪的问题,文中根据车辆跟踪的特点,提出一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法.首先利用传统Mean Shift得到初始跟踪窗口,然后根据C-V方法所提取的车辆形状信息对跟踪窗口的中心和大小做进一步修正,在跟踪过程中综合利用了目标颜色、形状等信息,同时对传统C-V方法进行改进,采用一种新的初始化水平集函数表达方法.实验结果表明,文中算法在满足实时性要求的同时,大大提高了车辆跟踪精度.     

审计信息系统全覆盖联网数据精准定位方法

针对传统数据定位方法中存在的定位精度较低、时间较长等问题,提出审计信息系统全覆盖联网数据精 准定位方法。采用近邻方法对审计信息系统全覆盖联网数据关联进行分析,引入相关品质函数理论,将传感器 获取的多特征数据转入到关联判决过程,计算关联测度。在此基础上,根据关联测度的计算结果,通过改进的 KCF 算法组建目标跟踪器,利用跟踪器获取目标具体的运行状态,采用数据关联算法得到目标相对应的跟踪集 以及检测集,根据加权融合三特征的跟踪结果,准确获取审计信息系统中各个目标数据的具体位置,实现数据 精准定位。仿真实验结果表明,所提方法能快速准确获取审计信息系统全覆盖联网数据的具体位置。     

基于多视图像序列跟踪的SAR地面运动目标检测

为基于合成孔径雷达(SAR)检测地面切向运动目标,提出基于多视图像序列跟踪的检测方法。在SAR多视图像序列上,具有切向速度的地面运动目标在子视图像间的位移轨迹可近似为一条斜线。该算法利用具有方向性约束的动态规划实现动目标在SAR多视图像序列上的轨迹跟踪,进而沿散焦轨迹作非相干积累可显著改善微弱目标检测性能。基于跟踪信息可实现动目标切向速度估计和解Doppler模糊。基于实测机载SAR数据的数值实验证明了该方法的有效性。     

基于局部航迹关联的多基地雷达多目标跟踪快速算法

针对仅能观测目标一维信息的多基地雷达系统,提出了一种基于局部航迹关联的多目标跟踪快速算法.该算法通过各接收机的局部跟踪处理,在获得目标一维航迹的基础上,利用目标的速度信息、局部航迹的冗余性及其与目标的一一对应关系,分级剔除了由于组合定位产生的大量虚假目标,进而通过局部航迹的关联提高了多目标跟踪的稳定性.与传统的集中式跟踪算法相比,该算法避免在融合中心进行复杂的"量测-量测"与"量测-航迹"关联运算,显著提高了计算效率,具有较好的实时性,易于工程实现.     

基于Mean Shift的视频图像检测与跟踪

在复杂背景的视频图像中,实时、准确、连续、长距离的跟踪以人为对象的目标,是一件很困难的任务。人体对象在跟踪目标图像位置的变化时,一直随着姿态的变化而改变,因此这是一个非常典型的非刚体目标,对这类目标采用简单的模板匹配的方法进行目标跟踪,无法达到准确的跟踪。均值漂移（Mean Shift）是现今最受欢迎的对象跟踪方法之一,广泛的运用于人脸的跟踪,文章提出了一种基于均值漂移算法的复杂背景视频图像检测与跟踪算法。在运动目标跟踪中,提出了以直方图为模式特征,以均值漂移算法为核心算法的目标跟踪算法,通过实验表明该跟踪算法能对候选目标进行运动检测,完成实时跟踪,同时有效抑制了局部遮挡、背景混乱等,过滤了伪目标,保证了跟踪的可靠性。