基于ET-GMPHD算法的编队目标跟踪方法

针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density, ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法。首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-Shannon(JS)散度衡量下一时刻状态估计值与外推值间的相似程度,并以此反映是否有目标丢失,保证真实目标不被修剪,解决了因目标漏检导致跟踪结果不准确的问题。其次,结合循环阈值聚合法得到编队整体的状态估计,消除了估计状态集合中状态值过多造成的影响。最后,仿真实验表明,该方法能够在检测概率极低的情况下进行有效跟踪,并具有良好的跟踪性能。     

基于ET-GMPHD算法的编队目标跟踪方法

针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density, ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法。首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-Shannon(JS)散度衡量下一时刻状态估计值与外推值间的相似程度,并以此反映是否有目标丢失,保证真实目标不被修剪,解决了因目标漏检导致跟踪结果不准确的问题。其次,结合循环阈值聚合法得到编队整体的状态估计,消除了估计状态集合中状态值过多造成的影响。最后,仿真实验表明,该方法能够在检测概率极低的情况下进行有效跟踪,并具有良好的跟踪性能。     

非均匀拓扑网络中的分布式一致性状态估计算法

分布式一致性状态估计是传感器网络中节点对目标的一种有效的估计融合方法。针对网络非均匀拓扑情况下的一致性状态估计问题,首先,研究了分布式传感器网络一致性状态估计框架,提出了四级功能模型,从信息处理、交互及融合的角度描述了一致性状态估计技术的主要流程;其次,考虑网络非均匀拓扑时一致性收敛速度较慢的情况,根据节点间通信链接的重要性设计了基于动态拓扑信息的自适应权值分配方法,在此基础上提出了基于自适应加权的卡尔曼一致性滤波(adaptive weighted Kalman consensus filter,AW-KCF)算法。仿真结果显示,AW-KCF在非均匀拓扑的稀疏网络中具有较快的一致性收敛速度。     

基于高斯混合EM聚类的多编队航迹起始方法

针对现有航迹起始方法难以对编队目标进行有效航迹起始的问题,在Hough变换法及其衍生算法基础上,提出基于Hough变换和高斯混合最大期望(expactation maximazation,EM)聚类的多编队目标航迹起始方法。该方法首先利用量测数据的时序信息和目标的运动参数进行筛选,剔除大量虚假量测;再对筛选后的量测数据进行Hough变换,得到初步航迹信息;然后利用相异度矩阵对所得航迹进行预聚类,完成聚类中心初始化;最后进行高斯混合EM聚类,得到聚类结果。仿真结果表明,与Hough变换法及其衍生算法相比,该方法能够快速有效地起始编队目标的航迹,解决了目标密集带来的航迹起始混乱问题。