多传感器跟踪的航迹关联

多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,航迹关联是其中的关键技术之一.提出先用模糊C-均值算法对点迹聚类,然后根据聚类的结果定义航迹关联质量,选择航迹关联质量大的为关联对.这样使关联同时能考虑当前和历史航迹,提高了关联正确率.最后把多传感器航迹融合,得到了很好的跟踪效果.仿真结果表明,该算法是确实有效的.     

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...     

一种基于GA的多传感器多目标数据关联算法

研究了漏检情况下多传感器多目标检测中的数据关联问题,并将其描述为数学规划中组合最优化问题． 当传感器数大于等于３ 时,该问题的求解是ＮＰ的． 文中提出了一种基于ＧＡ（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ） 的数据关联算法,仿真实验表明,该算法具有较高的关联成功率,并能优化求解的目标个数,提高多传感器系统的检测概率．     

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．     

基于最优划分的多传感器多目标跟踪NNJPDA算法

传统的最邻近联合概率数据关联算法(NNJPDA)不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的最邻近联合概率数据关联算法,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划分,然后采用NNJPDA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、附加计算量小等优点。     

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.      

一种基于证据决策的航迹相关算法

基于证据决策的思想,对传统的最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行改造,设计新的航迹相关判决准则,提出一种新的分布式多传感器航迹关联算法(EK-NN). 通过仿真试验分析,并与最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行比较. 结果表明,在密集目标环境下,基于证据决策的(EK-NN)航迹关联算法明显优于最近领域法(NN),较K近领域法(K-NN)也有一定的改进.     

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.     

改进模糊综合评价的ESM与雷达航迹关联算法

针对机动目标贴近和交叉运动影响下的ESM与雷达的航迹关联问题,提出了基于改进的模糊综合评价的航迹关联算法。该算法综合考虑了ESM传感器和雷达在双机协同无源定位中获得的距离、角度、速度、相位差和时间差信息,丰富了模糊因素集;给出了模糊综合评价中的隶属度和权重的动态计算方法,并对评价集和评价准则进行了相应的改进。仿真结果表明,在目标距离200 m时,传统的多因素模糊综合决策航迹关联算法的关联正确率为55.2%,航迹关联算法的关联正确率为74.0%。在增大目标距离和雷达探测误差的情况下,算法的关联正确率始终高于传统的多因素模糊综合决策航迹关联算法。     

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.     

多传感器组网系统空间配准算法

传统的偏差配;住技术多基于球极投影,当传感器距离较远时,给配准结果引入一定的偏差,使用地心地固（ECEF）坐标系,以一个传感器为融合中心,提出了多传感器动态偏差的估计模型,能较好地解决了远距离偏差估计问题,由于的最小二乘法和广义最小二乘法不能满足实时动态系统配准,提出利用序惯卡尔曼滤波算法实现动态系统偏差估计,通过仿真试验说明该模型和算法能有效地进行传感器动态偏差估计．     

基于机器视觉的目标跟随六足机器人

针对智能机器人控制领域的机器视觉中的目标跟踪问题与机器人运动控制方法研究,设计实现了一款基于机器视觉的目标跟随六足机器人,该系统的机器视觉目标跟踪算法为TLD(tracking-learning-detection)算法,采用stm32嵌入式处理器驱动32路舵机控制板控制机器人运动,并设计实现了一种小型自动火控装置用于锁定目标后的定位打击.该系统融合了六足机器人运动学和机器视觉目标跟踪技术,对六足机器人步态进行研究,根据目标视觉导航,精确锁定目标,对目标进行瞄准打击做出了详细的设计实现工作.     

基于卡尔曼滤波的多特征加权最近邻数据关联与跟踪算法

针对传统最近邻数据关联算法正确率较低且容易出现漏关联的问题,提出一种多特征加权的最近邻关联算法。根据智能车环境感知系统获得的障碍物特征数据,定义了一种相似度函数,提出基于生命周期计算有效关联度的方法,从而判定目标是否关联;基于卡尔曼滤波对关联目标进行迭代更新,实现对目标的跟踪;通过实验对比了静止目标、无交互的低速运动目标和有交互的低速运动目标的跟踪轨迹。结果表明,与传统的最近邻数据关联算法相比,所提出的改进算法可以实现对低速运动目标准确连续的关联跟踪,不会出现目标丢失或位置突变的现象,且跟踪目标的交互与遮挡对跟踪效果影响较小,具有较高的有效性与实用性。研究结果可为智能车辆的目标跟踪设计提供参考。     

基于灰关联分析-模糊推理的目标关联技术

提出了灰关联分析与模糊推理相结合的方法,称为GCA-FDM。GCA-FDM主要用于低时间分辨率的战术机动目标之间的关联。选取航天监测信息中相对稳定的目标属性特征作为基本的关联参量,计算目标间的关联度,以此作为目标关联的判决依据。同时,综合考虑当前战场各方面信息,利用模糊推理方法,对灰关联结果进行修正,从而能够得到更好的结果。GCA-FDM对目标样本数量没有太大的要求,具有广泛的实用性,弥补了经典关联算法在低时间分辨率目标关联中的不足。通过一个应用案例详细说明了GCA-FDM算法的操作过程。     

基于相控阵雷达组网的多传感器管理算法

信息化条件下的防空作战,建立一体的探测预警网络是夺取信息优势的技术保证,而实现传感器资源科学合理的分配则是提高防空探测预警网络信息获取效率的重要手段。为了充分发挥防空探测预警网络的功能及性能,必须在环境条件容许的情况下,对相控阵雷达组网有限的传感器资源进行科学合理的分配,提高探测预警网络的整体效能,进而提高防空作战效能。针对相控阵雷达组网的多传感器资源管理优化问题,介绍了相控阵雷达的特性和组网的意义,提出了基于相控阵雷达组网的相对熵多传感器管理算法。该算法通过计算传感器对目标的相对熵不确定性,获得每个传感器对每个目标最大的信息量,以此作为代价函数,进行多传感器对多目标的优化分配,仿真结果表明该算法的有效性。     

智能婴儿车目标跟踪系统的研究

设计了一种智能婴儿车的跟踪系统,它是在普通婴儿车的基础上设计了嵌入式控制系统。通过对目标跟踪技术及跟踪方法的分析研究,将压缩感知代替TLD(tracking-learning-detection)跟踪算法中的级联检测器,并应用到该控制系统中,能够很好地改善TLD跟踪算法的实时性能。介绍了该控制系统的设计方案,详细讨论了对TLD跟踪算法的改进,最终介绍了该系统中目标跟踪的具体实现方法。实验结果表明所设计的智能婴儿车目标跟踪系统能够自主稳定地跟踪目标。     

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。     

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。     

双臂作业型智能服务机器人的研制

论述了移动式双臂作业型智能服务机器人的总体设计思想 ,并对该机器人的一些关键技术 ,如新型全方位移动机构、七自由度机器人作业手臂和多传感器信息融合的机器人路径规划等问题进行了分析 ,给出了移动机器人的系统控制方案 .     

矿井智能管控平台的设计及应用

在分析智能煤矿发展方向与需求的基础上,提出并设计了基于感知层、传输层、数据层、平台层、应用层和展现层的智能矿井整体架构,探讨了智能矿井建设过程中所涉及的地理信息技术、数据库及数据融合技术、协同处理技术、物联网与智能传感器、虚拟化技术与云计算技术等。提出了矿井智能化管控平台设计方法,包含全井智能监控系统、安全生产执行系统、企业经营管理系统、智能决策分析系统和3D透明矿山系统等。利用设计的矿山智能管控系统进行作业应用,结果表明提高了指挥调度决策效率,增强了矿井作业平台各信息显示的直观性和可操作性,并进一步通过智能会议系统,加快了信息交流速度,提高了办事效率,降低了行政管理成本,为智慧矿井的建设提供了新的参考。