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。     

水下多目标跟踪半实物仿真研究

针对水下多目标跟踪的实际过程,完成了水下多目标海洋环境建模,并建立了水下多目标定位和跟踪仿真模型;提出了水下多目标跟踪半实物仿真方法,该方法应用静态长线阵和多目标信号源在水池实现了多目标和跟踪体之间的相对运动的仿真;在DSP系统上实现了多目标定位与跟踪算法.进行了3个目标的半实物仿真,仿真结果表明：该系统不仅能模拟水下多目标跟踪海洋环境,而且能对水下多目标进行有效地定位与跟踪,为水下多目标跟踪进一步实际工程应用提供了依据,具有重大工程应用价值.     

多传感器多目标跟踪的JPDA算法

传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划,然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加的计算量小等优点。     

一种改进的多传感器多目标跟踪联合概率数据关联算法研究

联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增,会出现计算组合爆炸现象。因此,提出了一种改进算法,即对多传感器多目标量测进行同源划分,将多传感器对多目标的跟踪问题简化为单传感器对多目标的跟踪问题,然后将JPDA当作一种组合优化问题,采用连续型Hopfield神经网络求解关联概率。经仿真研究表明,该方法不仅克服了JPDA算法在多传感器多目标跟踪问题中的缺陷,还提高了跟踪精度。     

一种自适应多目标跟踪算法

给多目标跟踪滤波器引入一个自适应比例因子,用该比例因子描述目标运动过程中的不可预测性或机动性。并结合实际情况,针对传统的数据关联算法的可行性规则(量测与目标一一对应)所存在的问题,提出量测与目标是多-多对应的新可行性规则。在此基础上,给出一种自适应多目标跟踪算法。仿真结果表明:自适应算法的跟踪性能优于非自适应算法的跟踪性能。利用该方法对多目标进行跟踪,可以达到很好的跟踪效果。     

基于双探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统

多目标跟踪是多目标攻击的重要前提条件。基于数据融合技术的多目标跟踪处理分为两级 :前级为点迹融合级 ,用极大似然法设计了机载火控雷达和红外探测器的点迹融合算法。后级为融合跟踪级 ,其跟踪波门大小可调。针对近飞目标和交叉飞行目标的情况 ,点迹与航迹的关联采用了分块处理技术 ,并融合了目标的速度信息。给出了基于多探测器点迹融合的机载多目标跟踪系统的结构模型———ATSOMTA模型 ,并分析了系统的工作机制。仿真研究的结果表明了该模型的应用价值。     

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。     

一种基于粒子滤波的被动多传感器多目标跟踪算法

针对被动观测系统中非线性运动多目标跟踪问题,提出了一种基于交叉定位的模糊-概率双加权粒子滤波跟踪算法.算法利用多个被动传感器的角度观测信息进行交叉定位,得到目标的位置观测信息,通过模糊-概率双加权完成目标与定位点的关联匹配,最后利用粒子滤波对非线性运动的目标进行跟踪;其中关联算法和滤波算法的有效结合是该算法的创新点.仿真结果表明,所提出的算法可以准确地排除虚假定位点,可有效跟踪多个非线性运动目标.     

基于FCM的多传感器融合多目标跟踪的数据关联

数据关联是实现多目标跟踪的核心技术之一,也是实现多传感器信息融合的前提。本文采用改进的模糊c-均值法求解关联概率,并通过在不同的传感器所对应的观测空间上建立多目标运动状态的投影,将单传感器数据关联算法推广到多传感器信息融合系统,从而可在密集杂波环境中实现对多目标的数据关联和精确跟踪。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

基于支持向量机的高分辨距离像分类法

支持向量机 (supportvectormachine ,SVM)是新一代学习机 ,具有良好的泛化性能。高分辨距离像(HRRP)分类是雷达复杂目标分类的重要方法。采用SVM作为分类器 ,研究了飞机目标HRRP分类法。设计了相应的预处理算法 ,并提出了结合VapnikChervonenkis维法和留一 (LOO)交叉验证法的参数选择算法。基于 5种飞机缩比模型的HRRP数据 ,比较了SVM分类法和最大相关分类法的性能 ,研究了噪声、训练用方位角采样数和训练样本集的大小对识别性能的影响。实验结果表明 ,SVM在HRRP分类上具有良好的应用前景。     

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。     

数据丢包环境下的多传感器协同跟踪策略研究

针对实际作战中的复杂电磁环境,研究了数据丢包环境下的多传感器协同跟踪问题。首先分析了数据丢包的几种不同情况,分别建立了数据丢包模型,并针对不同的丢包模型提出了相应的补偿策略;然后建立了数据丢包环境下目标观测模型,推导了数据丢包环境下序贯扩展卡尔曼滤波算法;最后基于信息熵理论建立了数据丢包环境下的多传感器多目标跟踪优化模型,给出了离散粒子群求解算法。仿真结果表明,所提的丢包补偿策略具有良好的补偿效果,可以有效抑制数据丢包造成的滤波数据发散,保证目标跟踪精度。     

基于VSMM的GMCPHD滤波算法在多机动目标跟踪的应用

针对交互多模型(interacting multiple model, IMM)在多机动目标跟踪算法中存在的缺陷以及目标跟踪精度问题,提出了基于变结构多模型（variable structure multiple model, VSMM）的高斯混合基数概率假设密度（Gaussian mixture cardinalized probability hypothesis density, GMCPHD）滤波算法。该算法利用了VSMM具有自适应性、时变性的特点,达到了在某一时刻能够选取与目标运动模式相匹配的模型集合的目的,相比于IMM考虑的仅是固定的模式集合具有很强的优越性。此外,GMCPHD滤波算法不仅避免了数据关联问题,而且通过高斯分布递推PHD函数的同时递推基数分布。最后,利用雷达作为传感器,对跟踪机动目标进行仿真,证明VSMM相比于IMM对于多机动目标跟踪更具有优越性,同时验证了VSMM GMCPHD滤波算法具有提高机动目标跟踪精度,减小跟踪误差的作用。     

基于几何关系的多导弹协同跟踪算法

多武器平台同时探测、处理机动目标信息, 一定程度上可以提高目标的跟踪精度, 特别是对于多导弹协同作战而言, 协同跟踪目标即可以为作战系统提供全面的协同控制情报, 也可以为每枚导弹提供精确的制导信息.论文基于交互多模与几何关系思想, 设计了多导弹协同跟踪目标算法.首先,建立了目标运动学模型, 给出了多导弹和目标之间的几何关系,并以此为基础,建立了多导弹协同跟踪目标模型; 其次, 基于交互多模思想,将多导弹获取的目标信息进行交互, 通过协同滤波算法计算出目标滤波状态值;最后, 对协同滤波算法进行仿真验证.研究表明:相对于信息不共享的情况, 多导弹协同跟踪目标能够取得更好的跟踪效果, 对多导弹协同作战具有重要的参考意义.     

多终端仅测速实时定轨的自适应联邦STCKF算法

针对多手持终端仅测速实时定轨问题,设计了一种自适应联邦强跟踪容积卡尔曼滤波(strong tracking cubature Kalman filter,STCKF)算法。首先,使用欧拉预测校正法对带J2项摄动的轨道动力学方程进行离散得到状态方程。然后,为每个手持终端设计了STCKF滤波算法,该算法基于强跟踪滤波(strong tracking filter,STF)的等价表示计算次优渐消因子以在线实时调整增益矩阵,提高短弧段内滤波估计收敛速度。进而,利用信息最优合成算法对每个终端输出的局部定轨结果进行融合,为提高信息融合精度,信息分配因子由误差协方差矩阵的Frobenius范数自适应确定。最后的仿真结果表明,欧拉预测校正法可以有效提高轨道动力学方程离散精度,自适应联邦STCKF算法可以有效提高实时定轨精度和滤波收敛速度。     

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。     

高炮空情信息处理仿真

本仿真从空情生成,电视跟踪,雷达信息的滤波、预测和航迹融合处理等方面对火炮系统空情处理过程进行模拟.仿真系统由三台PC通过局域网互联,每台PC包括多个算法模块组成的仿真信息处理流程.系统采用模块化设计,各模块的处理时间与实时仿真相协调.本仿真对设计和评估火炮空情信息不同处理算法提供手段,也为全火炮信息管理仿真创造条件.