雷达多目标跟踪算法

文章简述了雷达多目标跟踪系统中状态估计和航迹数据关联两大问题的研究现状并对主流算法进行分析对比。状态估计问题主要分析了线性滤波及非线性滤波的主流算法。数据关联问题主要分贝叶斯类和最大似然概率类进了行讨论分析。     

VTS评测框架与数据处理模型

对我国港口船舶交通管理系统提出建设后评测和分析和方案，规范并统一评测标准。建立一套评测体系并构造评测框架。使用“事故相对减少次数”的概念，使得我国港口船舶交通管理系统部分的数学模型具有可行性和客观性。     

跟踪门对多目标跟踪系统性能的影响

讨论了密集目标环境下跟踪门门限对多目标跟踪系统性能的影响。在略去杂波的情况下,以方差压缩比作为跟踪系统性能的衡量指标,对跟踪门性能进行了理论分析。给出了矩形跟踪门配合K alm an滤波算法和PDA关联算法的仿真数据。提出了一种跟踪门门限的选取方法,将离线仿真得到的门限直接应用于跟踪系统,门限计算复杂减小,适用于对速度要求较高的跟踪系统。     

VTS对船舶搁浅危险预警

为提高船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)对船舶搁浅危险预警的有效性,综合应用船舶AIS系统、电子海图和潮汐等信息,根据船舶的大小、运动状态以及相对位置,设置动态的搁浅危险判定条件,根据引入的形成搁浅紧迫局面的时间(Time of Close-Quarters Situation of Ground,TCQG)值来判断船舶搁浅危险的紧迫程度,以指导有关人员及时向存在搁浅危险的船舶发出危险预警信息,提醒船舶及时采取合适的避浅行动.经模拟器验证该预警方法切实可行,对船舶搁浅危险有预警作用.     

分布式多目标跟踪中数据融合的一种新方法

数据融合问题是分布式多传感器多目标跟踪中的关键问题。相关文献在航迹和假设的相容性判别以及数据融合过程的分析等问题上存在一些不足。该文从“无矛盾原则”出发,给出了准确而完善的航迹和假设相容性判别条件,澄清了前人在此问题上的一些模糊概念。对航迹和假设的融合过程做了详细的分析,提出了“定向融合航迹”和“自由融合航迹”的概念。按照新的航迹和假设相容性判别条件,进行了仿真实验。实验结果证实新方法是有效性的。     

AIS、VTS及GIS技术在大桥防撞预警上的应用探讨

针对近来频发的船舶碰撞大桥的事故,利用AIS及VTS技术,在GIS平台上进行预警,便于大桥管理人员及早发现,及早采取措施,防止大桥被撞。     

基于动态多维分配的多基地雷达多目标跟踪算法

对于T-R^s多基地雷达系统，提出一种具有航迹质量管理的多目标跟踪算法，以解决多目标跟踪过程中航迹起始、航迹确认以及航迹删除等问题．采用累加的对数似然比（10garithm likelihood ratio，LLR）计算融合中心每个航迹的质量，并依据航迹判决规则把当前航迹分成四类，然后用相应方法处理这些航迹集合．仿真结果表明，该算法能对杂渡中多个目标进行稳定可靠的跟踪．     

一种VTS雷达中心机的设计与实现

本文根据VTS雷达的系统设计需求,给出了一种中心机设计方案,介绍了外部接口设计和硬件选取方案,对软件的总体结构和主要流程等进行了设计,并对其中的一些关键技术进行了论述。     

厦门船舶交通管理系统(VTS)

海洋交通运输业是我国重点发展的海洋产业。随着海洋交通运输业的发展，船舶趋于大型化、高速化，船舶交通密度，危险货物装量不断增加，造成海上交通事故不断增加，严重威胁着海洋环境。因此在大力发展海洋交通运输业的同时，应建设现代化的船舶交通管理系统（VTS），提高港口现代化管理水平，从而保障船舶航行安全，提高港口营运效率，减少船舶交通事故及保护水域环境。     

重放攻击下雷达组网系统的目标跟踪性能

作为一种复杂的分布式系统,雷达组网系统受到各种攻击的威胁。为了研究赛博攻击对雷达组网系统性能的影响,提出一种针对雷达组网系统的重放攻击方式。首先建立目标运动模型和系统模型,其次分析了重放攻击对单站雷达位置估计误差的影响,基于此扩展到对雷达组网系统目标跟踪性能的影响,最后研究了攻击参数与位置估计误差的关系。通过仿真分别展示了单站雷达和雷达组网系统受到重放攻击时的状态估计误差,以及单站雷达和雷达网估计误差与攻击强度的关系。仿真结果表明:对于单站雷达,重放攻击可以造成巨大的跟踪误差,且攻击效果与攻击强度成正比关系。当攻击的对象是雷达组网系统时,需要合理地选择攻击参数才能产生明显的攻击效果。     

船用导航雷达数据处理神经网络方法的研究

基于α－β滤波的处理思想，用神经网络对目标数据进行滤波处理，不断调整神经网络的连接权值，经过多次训练，使目标波输出摊商目标航迹的变化规律，仿真结果表明，神经网络方法用于船用雷达平滑跟踪是可行的，其跟踪误差是收敛的，而且通过合理选择网络参数，可使跟踪误差很小。     

神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用

首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标(MSMT)跟踪融合算法，精关联是联合概率数据关联(JPDA)算法的推广，JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点；其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据互联(MNJPDA)算法，MNJPDA算法能克服计算量爆炸问题，基于MNJPDA的融合算法能提高跟踪的快速性．仿真结果证明了MNJPDA融合算法的有效性．     

一种适于工程应用的多目标跟踪快速数据关联算法

提出了一种新的多目标跟踪快速数据关联算法,重点分析了关联门相交区域中的公共回波对航迹更新的影响,并综合考虑了关联门内其余侯选回波对航迹更新的作用,以很小的计算代价完成了后验概率的计算。仿真表明,新算法以与ＰＤＡＦ算法接近的计算量,达到了接近于ＪＰＤＡＦ算法的目标跟踪成功率。     

基于人工蜂群算法的多目标跟踪数据关联研究

为快速实现多目标跟踪的数据关联,将人工蜂群算法(ABC)与多目标跟踪数据关联相结合,实现快速的多目标跟踪数据关联.本文以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型,详细阐述了人工蜂群算法的基本原理,工作流程.利用人工蜂群算法寻找多目标数据关联优化组合模型的最优解,人工蜂群算法在离散空间的启发式机制实现搜索目标的量测与最佳数据关联.仿真表明,该算法与经典的JPDA算法以及基于元启发式的蚁群算法的数据关联算法进行比较,提高目标关联准确性和跟踪精度.     

建立中国VTS人员培训、发证制度的思考(英文)

船舶交通管理系统(VTS)人员的整体素质是决定VTS运行管理水平的一个重要因素.当前中国VTS人员整体素质仍然偏低,这在某种程度上制约了VTS国际化的发展.根据IMO A.857(20)决议和IALA建议案及示范课程的要求,对建立中国VTS人员培训、发证制度进行讨论并提出注意事项,以促进VTS人员素质的提高.     

基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法

论文提出了一种基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法。首先，采用全邻域方法实现目标的航迹起始，其次，采用修正的多假设跟踪方法完成已确立目标的跟踪和新目标的起始。最后，进行了仿真实验，其结果验证了提出的算法能够很好地完成对多个目标的起始和跟踪。     

基于CNN-GRU度量网络的多目标跟踪算法

针对复杂场景下多目标跟踪算法存在目标标识切换率高、目标轨迹误报率高的问题,提出了一种基于行人重识别网络和CNN-GRU(Convolutional Neural Networks-Gated Recurrent Unit)度量网络的多目标跟踪算法.通过构建一个CNN和双GRU网络结合的深度度量模型,同时预测跟踪目标轨迹...     

中国VTS系统信息的管理

对中国VTS系统的现状和存在的问题进行了分析,提出了用VTS系统信息管理的理念来加强各个VTS中心信息的管理和信息交换,并给出了建立VTS信息管理系统的一般指导原则和开发工具.     

模糊逻辑在分布式多目标跟踪融合中的应用研究

多传感器多目标跟踪融合中的目标航迹包含了模糊信息，这种模糊信息可以用模糊隶属度函数来描述．利用对两航迹的位置偏差、速度偏差和加速度偏差进行模糊化、模糊逻辑推理及去模糊等技术，提出了分布式多传感器多目标航迹模糊融合关联方法，计算机仿真结果表明了模糊逻辑方法应用于多目标航迹融合关联判别的有效性，较好地解决了航迹融合关联问题。