分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始算法

为解决分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始问题,基于模糊集理论,定义了测量集与目标间的模糊综合贴近度。基于模糊综合贴近度提出了分布式异类传感器网航迹起始算法。该算法通过模糊综合贴近度函数全局极值点的检测实现目标的检测,用与目标相关联的测量估计目标的初始状态。算法的特点是不需要掌握目标探测概率、虚警率、杂波密度等诸多信息。仿真实验验证了算法的有效性。     

针对分布式雷达网的多帧联合航迹起始方法

分布式雷达网相对于单站雷达系统而言, 可以通过信息融合、协同探测等技术获得目标探测性能的提升。然而实际应用中, 目标相对于各个雷达站距离和视角通常不同, 往往存在某些雷达站由于信噪比较低无法捕获成功。针对上述问题, 充分依托分布式雷达网信息共享的优势, 提出一种多帧联合航迹起始方法。首先将已经成功建立目标航迹的雷达站获取的跟踪信息, 传递至尚未发现目标的雷达站, 并基于该跟踪信息建立预测波门, 设计预测波门内的多帧联合检测方法, 最终根据检测结果完成目标航迹起始。仿真试验表明, 所提方法可以实现航迹起始性能的提升。     

集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种集中式多传感器群目标灰色精细航迹起始算法。该算法首先基于循环阈值模型、群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器分成子群,基于灰色精细互联模型剔除同一传感器子群内的虚假量测,并利用量测合并模型消除群内多传感器对同一目标的冗余信息,最后基于灰色精细互联模型、航迹得分完成群内量测的精细互联和航迹输出。经仿真验证,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,该算法综合性能更优。     

双红外传感器模糊序贯航迹关联算法与仿真

航迹关联是多传感器多目标数据融合系统中的重要部分。本文针对双波段红外传感器的特点和目标航迹存在的连续性，根据影响航迹关联的主要因素和相互关系，提出了基于序贯检测思想的两种整体相似度关联定义和粗、精相关的模糊航迹关联策略，并提出针对未关联航迹的意见一致性决策方法确定航迹真实性。仿真结果表明，在目标密集、噪声较多、交叉分岔航迹较多的情况下，该算法性能良好，稳定，运算速度明显快于传统的统计检验方法。     

航迹起始算法及性能仿真

在深入研究基于逻辑的航迹起始方法和基于Hough变换技术的航迹起始方法的基础上,把基于逻辑的方法和Hough变换法相结合,提出了基于目标运动状态的航迹起始算法。该算法首先利用目标的位置信息形成候选目标航迹,在候选目标航迹扩展过程中,利用来自同一个目标的量测数据在较短时间内(相邻2个采样周期)具有相同的运动状态,利用目标的运动状态对候选航迹进行检验。进行了性能比较仿真,仿真结果表明:该算法在正确航迹起始概率上和基于逻辑的方法相当,但其虚假航迹起始概率远低于其他航迹起始方法;并且对存储要求低,适于工程应用。     

异步被动传感器系统模糊Hough变换航迹起始算法

异步被动传感器系统由于不能通过视线交叉确定目标位置,因此使测量关联和航迹起始变得困难。为解决杂波、漏检和目标数未知情况下航迹起始问题,提出了一种用于异步被动传感器系统的航迹起始算法。该算法首先建立候选目标集,用极大似然法求出每一候选目标的初始状态估计、模糊Hough变换和模糊聚类实现航迹和目标的检测,最后用极大似然法估计出每一批目标的初始状态。仿真实验结果表明,提出的算法能有效实现航迹起始。     

集中式多传感器广义相关算法

为把集中式多传感器系统顺利应用于需要较小耗时和准确跟踪的工程场景,基于对现有算法优缺点的理论分析,提出了并行处理结构的集中式多传感器广义相关算法;该算法建立了多传感器广义相关算法得分函数,并基于得分函数完成了点航互联、跟踪滤波、航迹质量管理和航迹起始;经仿真及实测数据验证,该算法能够同时满足集中式多传感器系统对算法耗时及跟踪准确性的需求,整体性能优于顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和并行处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法。     

分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出一种基于分布式干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括分布式干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分,分布式干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后的接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在分布式干扰下对目标的检测情况。在组网雷达序贯滤波中,首先对分布式干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,然后采用基于交互多模型的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在分布式干扰下因检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

杂波环境下基于Hough变换和逻辑的快速航迹起始算法

航迹起始是航迹处理中的首要问题，本文提出了一种新的航迹起始算法，即基于Hough变换和逻辑的航迹起始方法，这种新的算法首先利用Hough变换法排除大量的杂波点，创造一个虚警概率比较低的环境，然后利用3／4逻辑法起始航迹，因而特别适用于密集杂波环境下快速起始航迹，仿真结果表明了这种算法在快速起始航迹中的有效性及优越性。     

网络瞄准环境下最优分布式航迹融合算法

利用地域分散的多传感器系统跟踪目标是网络瞄准的主要作战方式。首先结合网络瞄准的作战特点,建立了两种典型的分布式航迹融合结构;然后对网络瞄准环境下传感器量测噪声相关问题展开研究,分别给出了传感器量测噪声相关与不相关情形下的最优分布式航迹融合方法。理论分析和仿真计算表明,这些方法等价于集中式融合算法,可以显著减小由于噪声相关造成的融合性能下降,从而在一定程度上提高了瞄准过程中目标的定位精度。     

三维空间中基于修正逻辑的快速航迹起始算法

经典的逻辑航迹起始算法已得到广泛的应用,但目前的研究仅限于在二维空间中使用该方法,并且在密集杂波环境中很难有效的起始目标航迹.为此根据目标的运动特性提出了一种三维空间中基于修正逻辑的航迹起始算法,其基本思想是,首先在三维空间中选择两个投影面,然后在两个投影面分别使用基于修正逻辑的航迹起始算法起始航迹,最后将两个投影面上起始的航迹进行比较,进而确定三维空间中的目标航迹.仿真结果表明了这种算法在三维空间杂波环境中快速起始航迹中的有效性及优越性.     

基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法

提出一种基于模糊Hough变换(FHT)的被动传感器系统中的航迹起始方法。首先利用逻辑关系或规则初步排除鬼点,以降低计算复杂度,推导出被动传感器系统中的Hough变换形式。考虑到传感器系统误差和测量误差对检测结果的影响,将传感器系统获得的观测值模糊映射到参数空间,利用梯度信息降低计算消耗,求出参数空间的模糊累积矩阵,通过模糊推理确定出最终的航迹检测结果。实验结果表明,所提的模糊Hough变换方法能有效解决杂波环境下的航迹起始问题,且计算消耗小。     

三维空间中基于Hough变换和逻辑的航迹起始

Hough变换法特别适用于杂波环境下的目标航迹起始,但目前的研究一般仅限于在二维空间中使用该方法。本文提出了一种三维空间中基于Hough变换和逻辑的航迹起始方法。其基本思想是,首先在三维空间中选择两个投影面,然后在两个投影面分别使用基于Hough变换和逻辑的航迹起始算法,最后将两个投影面上起始的航迹进行比较,进而确定三维空间中的航迹起始。仿真结果表明了这种算法在三维空间杂波环境中快速起始航迹中的有效性及优越性。     

无源定位系统的快速航迹起始算法

航迹起始是多目标跟踪过程中面临的首要难题。基于无源定位的特点，提出了一种适用于无源定位系统的快速航迹起始方法，即航迹搜索法。这种方法首先用速度法建立可能航迹，然后利用自适应相关门技术对后续的量测集进行相关，搜索出属于该可能航迹的所有点迹后再进入下一循环搜索新的航迹。实际数据的检验结果证明了这种方法的有效性。     

基于减法聚类的两级Hough变换航迹起始算法

针对低信噪比、低信杂比环境下作匀加速直线运动的目标检测中随机Hough变换算法存在的采样次数总量大、无效采样多的现象,提出了一种改进的航迹起始算法-基于两级Hough变换的航迹起始算法.该方法首先采用标准Hough变换滤除原始数据空间上的大量杂波点,然后用随机Hough变换以较少的采样次数获取备选航迹参数,再对所得参数使用最小距离筛选的方法进一步减少虚警,最后利用减法聚类得到准确的航迹数及航迹参数.实验表明该方法不但能够明显降低随机Hough变换的采样次数、减少无效采样,而且对杂波干扰具有很好的鲁棒性,尤其适用于复杂环境中的目标检测.     

一种有效的Hough变换航迹起始积累方法

针对积累矩阵在低信噪比、低信杂比目标检测时存在的峰值簇拥现象,提出了一种有效的Hough变换积累方法。该方法综合利用单元投票数和投票取值定义了反映单元对应参数为待测曲线特征参数可能性的置信因子,并依据置信因子衡量各投票点对相应单元的贡献值,从而对参数空间实现加权积累。不同量测噪声水平以及不同杂波水平下的多目标航迹起始仿真表明,该方法不但能够明显改善局部峰值簇拥现象;而且对量测噪声和杂波干扰都具有更好的鲁棒性,特别适用于复杂环境中的目标检测。