共查询到17条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
基于多传感器多目标特征信息的模糊数据关联算法 总被引:5,自引:2,他引:3
本文针对高干扰环境下测量数据的不确定性,提出了多传感器多目标特征信息融合的数据关联模糊逻辑推理方法。研究了基于最陡下降法构造全模糊模型关联系统的自学习算法,以及多个主传感器数据融合对模糊关联系统性能的改善。其基本思想是通过融合多种特征信息进行模糊逻辑推理,改善数据关联质量的同时,不增加整个目标跟踪系统的复杂性。理论分析和应用举例都证明了模糊逻辑系统融合多种数据形式解决关联问题的能力。 相似文献
2.
基于目标之间拓扑信息的数据关联方法 总被引:7,自引:0,他引:7
数据关联是多平台多源信息融合系统中的关键问题。当传感器平台高速移动时,其自身的定姿定位往往存在一定误差,此时多个传感器对同一目标形成的量测经过坐标转换到同一坐标系下后会存在很大偏差,通过目标位置、速度等信息进行关联难度较大。所以,尝试提取目标的另一特征—目标之间的拓扑信息,通过对目标之间的拓扑信息进行模糊匹配和搜索,找到最佳的关联拓扑组,为数据关联和配准提供进一步校准的先验信息。仿真实验表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
为在测量误差较大的情况下实现多传感器多目标跟踪,提出了一种基于模糊运算的融合算法。系统由多类型传感器组成,单个传感器测量范围小,测量误差大,并且数据传输时延大。利用非单值模糊逻辑系统计算数据模糊关联,采用参数曲线最小二乘跟踪法拟合目标运动轨迹,实现了一种在多种传感器并存的模糊传感器阵列中,集中式点迹序贯融合的方法。给出了实现该方法的具体步骤,实验证明该方法是行之有效的。 相似文献
8.
基于相关性函数和模糊综合函数的多传感器数据融合 总被引:8,自引:0,他引:8
针对多传感器数据融合过程中,各传感器可靠度估计的困难和如何对不同类型的传感器数据进行融合,提出了一种基于相关性函数和模糊综合函数的多传感器数据融合方法。该方法首先利用相关性函数计算多传感器的相互支持程度,然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度,最后用模糊综合函数获得多传感器对目标属性的融合结果。该方法计算简单,客观地反映了各传感器的可靠程度及相互关系。将该方法用于一个目标识别任务的仿真实验,结果表明应用该方法能确定地识别出目标,是一种有效可行的多传感器数据融合方法。 相似文献
9.
星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)和自动识别系统(automatic identification system, AIS)都可以获取到探测目标的相关信息,将两者获取的信息进行关联融合,有益于实现高效的海上侦察监视。由于数据之间存在的异构性,传统方法多依赖人工特征建立SAR图像与AIS信息的关联关系,但这些方法存在精度差、效率低等缺点。本文提出了一种基于深度特征融合的SAR图像与AIS信息关联方法,针对两种模态数据的特点分别设计了对应的特征学习网络获取单模态特征表示,进一步融合不同模态的特征信息以增强跨模态信息间的语义相关性,然后通过设计的关联学习目标函数进行跨模态特征之间关联学习。在构建的数据集上验证表明,所提方法关联精度高、适应性强,验证了所提数据集和方法的有效性。 相似文献
10.
11.
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。 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
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。 相似文献
14.
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。 相似文献
15.
多传感器多目标跟踪的JPDA算法 总被引:7,自引:0,他引:7
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。 相似文献
16.
数据丢包环境下的多传感器协同跟踪策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
17.
为了提高再入段目标跟踪的精度,将平方根不敏卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法与多传感器分布式融合算法相结合,提出了基于平方根UKF的多传感器融合跟踪算法。在各个独立的传感器中利用平方根UKF滤波器进行状态估计,然后通过分布式融合方法融合各传感器的状态估计值得到全局的状态估计值和误差协方差,将全局误差协方差进行加权对各传感器进行分配更新。通过仿真验证,基于平方根UKF的多传感器融合跟踪算法具有较高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合跟踪算法。 相似文献