基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法

针对非线性非高斯环境下多目标被动跟踪的低可观测问题,将粒子滤波、联合概率数据关联和量测的幅值信息相结合,提出了一种基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法。将联合概率数据关联算法中的关联似然与幅值似然比相结合,利用粒子滤波算法进行跟踪滤波,用幅值量测来改善低可观测条件下的目标跟踪性能。仿真结果表明,该算法提高了数据关联的可靠性和目标跟踪的精度。     

基于m-best数据关联和小轨迹关联多目标跟踪算法

视频多目标跟踪中目标较多时,联合概率数据关联算法计算量大,实时性差。由于遮挡等问题,联合概率数据关联算法得到的往往是目标的轨迹片段。针对上述问题,首先利用线性规划自适应迭代求解m个最优联合事件简化联合概率数据关联算法,然后提出基于Kalman滤波及外推法的双向运动预测计算轨迹间的距离矩阵,用近邻传播聚类对目标的轨迹片段进行关联。实验结果表明,本文提出的方法在目标多且容易发生遮挡的情况下仍能够实时有效的跟踪,提高了跟踪准确度,具有一定的抗干扰能力。     

基于概率数据关联与粒子滤波的多目标跟踪算法

提出一种基于概率数据关联和改进粒子滤波的多目标跟踪算法。该方法在分析关联区域内有效量测基础上,利用量测与目标预测位置的统计距离计算关联概率;然后,对粒子滤波器进行改进,将目标的最新量测和状态的高斯逼近组合在一起,对每个粒子采用类似于卡尔曼滤波的方式产生高斯建议分布。以比提高目标状态的估计精度;最后,将所有有效量测的估计结果按照关联概率进行咖权,从而实现多目标跟踪。仿真结果表明,该算法用于复杂环境下的多目标跟踪精度较高,不仅降低了关联概率的计算难度,而且可以准确地进行数据关联,具有一定的工程应用价值。     

基于IMM的UK-GMPHDF算法在多机动目标跟踪中的应用

为解决非线性系统滤波的非线性和多机动目标跟踪问题,提出了一种基于交互多模型(IMM)的无迹卡尔曼实现的高斯混合概率假设密度滤波(UK-GMPHDF)算法.该算法结合了IMM算法对不同目标机动模型的自适应能力和UK-GMPHD滤波精度高、计算量小的优点.此外,滤波器利用UK-GMPHD滤波,不仅避免了难以解决的数据关联问题,而且可以联合估计目标数和目标状态.在非线性系统和杂波环境下,通过对多机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于单模型的UK-GMPHDF算法进行了比较,仿真结果表明了基于IMM的UK-GMPHDF算法具有较好的跟踪性能,大大提高了多机动目标跟踪精度,减少了跟踪的多目标误差.     

基于无迹变换的概率假设密度滤波算法

基于有限集统计理论的概率假设密度滤波算法运用于多目标跟踪时,不再考虑数据关联问题,突破了传统的跟踪方法.但该滤波公式在非线性条件下没有解析解,在非线性高斯条件下提出了基于无迹变换的概率假设密度滤波算法,实现了算法在强杂波环境下的多目标跟踪.仿真实验比较了该算法与基于粒子滤波的概率假设密度滤波算法的跟踪性能,验证了该算法的跟踪性能和精度.同时分析指出了此算法的不足,以及结合无迹变换与粒子滤波的概率假设密度滤波算法的改进研究方向.     

基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪

针对杂波环境下的多目标跟踪,概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波不能提供目标航迹信息的问题,提出一种基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪方法。利用PHD滤波消除杂波并得到各个时刻的目标个数和目标状态估计。将PHD滤波的结果重新定义为量测数据,通过数据关联进一步消除虚警和漏警并给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以在有效地提高杂波环境下多目标跟踪精度的同时提供各目标航迹信息。     

基于概率数据关联的雷达导引头抗速度拖引干扰算法

针对在速度拖引干扰下, 脉冲多普勒雷达导引头无法精确跟踪、制导目标的问题, 提出了基于概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。对于雷达导引头角度测量信息和Doppler测量信息, 采用序贯扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计。根据Doppler信息强非线性的特点构建了伪量测信息, 并提出了在Doppler量测更新滤波估计阶段，采用概率数据关联算法进行抗速度拖引干扰。给出了算法的推导过程, 并进行了数值仿真验证。仿真结果表明, 采用该算法能够稳定跟踪释放多重速度拖引干扰的目标, 有效抑制速度拖引干扰对制导信息估计的影响, 改善导弹的制导精度。     

杂波环境下多传感器跟踪的数据融合

本文介绍了一种在杂波环境下,利用两个传感器跟踪一个高度机动目标的算法。该算法是由以下两个算法相结合组成：（１）适合杂波环境下机动目标跟踪的概率数据关联滤波算法;（２）适合高度机动目标跟踪的混合多模算法。文中给出了这种新算法的一个计算机模拟结果。     

基于多驻留测量的相控阵雷达目标跟踪算法

针对相控阵雷达目标跟踪和资源调度问题,给出了基于后向概率的后向递归概率数据关联滤波(PDAF),以及基于后向概率最大的多维数据关联(N-D)方法。推导了预测位置偏离波束指向、且误差是相关的情况下,估计目标平均信噪比和目标检测概率的方法。通过仿真,比较了不同测量窗口数据长度和不同杂波环境下,相应算法对目标维持跟踪的性能和雷达能量需求。仿真结果表明,基于后向递归的PDAF优于常规的PDAF和N-D方法;虽然基于后向概率最大的N-D方法比常规的N-D方法好,但当维数较少时仍然比PDAF性能要差。     

快速JPDA算法的递归和并行实现

联合概率数据关联算法（ＪｏｉｎｔＰｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＤａｔａＡｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＪＰＤＡ）是密集杂波环境下一种良好的多目标数据关联跟踪算法。但是，当目标的数目增大时，关联概率计算时的计算量爆炸效应一直是一个难题。为降低计算量，有不少文献讨论了次优ＪＰＤＡ算法，但都是以降低关联跟踪性能为代价的。本文将从联合关联事件的构造出发，讨论关联假设事件的分层构造以达到降低计算量的目的。这里的层次可从０取值到某一Ｌ值，０层表示没有任何目标能够跟当前的观测数据关联。Ｌ层表示共有Ｌ个目标可以跟当前扫描得到的观测数据相关联。本文在关联事件的构造中，各层次的搜索具有递归性并可以独立进行，因而可以并行实现。文中还将本文的方法跟有关文献作了比较，并且给出相应的计算机仿真实验及其结果     

基于新型的递归BLUE滤波器的IMM算法

雷达跟踪机动目标时，目标运动常被建模在直角坐标系内，同时目标量测可在传感器坐标系下获得。量测转换技术已被广泛使用在这类问题中，它使得卡尔曼滤波器得以应用于跟踪任务中。但上述技术忽视了卡尔曼滤波器的前提假设条件。提出一种基于新型递归BLUE滤波器的交互作用多模型算法，能近乎最优地估计出直角坐标系下的目标运动状态，同时保持传感器坐标系内所固有的量测误差。通过仿真，将它与基于传统的量测转换方法的交互作用多模型算法进行比较，表明了该算法的有效性和优越性。     

密集杂波环境下的快速数据关联算法

联合概率数据关联(JointProbabilisticDataAssociation,JPDA)是密集杂波环境下跟踪多目标最有效的算法之一。但当目标数目和有效量测数增大时,关联概率的计算出现组合爆炸现象一直是工程应用的瓶颈。基于JPDA算法的思想,提出了一种快速数据关联算法,该方法首先根据被跟踪目标相关门的相交情况将监视区域分成相互独立的空间,对同一空间内具有公共量测的目标和各目标相关门内的多个量测的概率密度值分别进行概率加权后再计算关联概率。不需要象最优JPDA算法中产生所有可能的联合事件,因此具有计算量小,易于工程实现的优点。仿真结果表明,在不同的杂波密度环境下和不同的目标运动形式下,此算法都可以取得令人满意的跟踪效果。     

Target tracking based on frequency spectrum amplitude

1 .INTRODUCTIONIn target tracking, attribute parameters can beused to i mprove the performance of data associa-tion. The probabilistic data association ( PDA)which employ the attribute enhance the capabilityof data association and i mprove the performancefor target tracking. The method of PDA is per-formedin the environment of high signal to noise(SNR) generally and the SNRis in excess of 10dB.But the SNRinthe actual environment is lowerthan 10 dB commonly . When SNRis below0 dB,…     

基于小波变换的双站纯角度机动目标融合跟踪

纯角度跟踪通常面临非线性滤波和高速率量测数据处理问题。在小波变换的基础上提出一种新的双站纯角度机动目标跟踪算法。该算法使用无源定位的方法确定目标位置，并运用基于多速率运动模型的交互式多模型算法进行滤波。算法避免了角度量测下的非线性滤波，并减少了计算量。Monte Carlo仿真结果表明了算法的有效性。     

杂波环境下IRST系统的单站机动目标跟踪算法研究

在IRST(红外搜索与跟踪)系统的角测量信息基础上,增加了红外探测器对目标红外辐射的响应信息这一测量项,并以相邻两次测量的目标红外光谱辐射功率之比作为伪测量,构造了杂波环境下机动目标跟踪的IMM-PDAF跟踪算法。目标红外辐射响应信息的引入,使IRST系统由一个弱观察系统变为一个可观察系统;伪测量目标红外光谱辐射功率之比的构造,消除了目标红外光谱辐射强度不确定所产生的不良影响。通过跟踪一个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,仿真结果表明:本算法对杂波环境下的机动目标能进行有效的跟踪,而且跟踪的精度也令人满意。     

基于信息融合的机动多目标单站无源跟踪关键技术研究

跟踪起始与数据关联是机动多目标单站无源跟踪的关键技术。提出了一种基于目标多特征信息融合的自适应跟踪起始算法，通过构造多维动态可变的跟踪门，进行自适应跟踪起始检测，然后根据序列概率比检验准则进行轨迹确认。同时提出了一种基于多目标多特征信息融合的数据关联算法，首先通过定义多个特征数据关联度，将单个有效观测的多特征信息进行融合，再对多目标进行综合数据关联。计算机仿真表明，该跟踪起始算法能够快速有效地进行航迹起始，数据关联算法的性能要优于传统的最近邻（NN）方法。     

基于时变偏差分离估计的杂波下机动目标跟踪

在杂波环境机动目标跟踪问题中,波门位置和范围的确定是关键技术之一。在分析了时变偏差分离估计算法的有偏差的状态估计协方差基础上,提出了基于时变偏差分离估计(separate bias estimation, SBE)和概率数据关联(probabilistic data association, PDA)的新算法,利用了偏差估计和有偏差的状态估计协方差来确定波门位置和范围,并结合PDA处理多个回波的能力,实现杂波环境下机动目标的跟踪。通过仿真实验,说明了新算法的优势和有效性。     

密集杂波环境下多目标跟踪算法

基于快速数据关联FAFDA(fastalgorithmfordataassociation)滤波算法,根据Houles和Shalom将概率数据关联PDA(ProbabilisticDataAssociation)算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路,构造了一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法MSFAFDA(multiplesensorfastalgorithmfordataassoci ation)。本方法主要使用的是点 航迹联合和序列估计法,蒙特卡洛仿真结果表明方法对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

修正并行式多传感器不敏多假设跟踪算法

为了有效解决非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种修正并行式多传感器不敏多假设滤波算法。算法运用概率数据互联的思想对各传感器的估计量进行概率加权,克服了并行式多传感器算法的误差积累现象,得到了一种修正的多传感器并行式算法。各传感器中量测点迹与航迹的数据互联问题通过多假设方法予以解决,并通过不敏卡尔曼滤波器完成非线性系统中的目标跟踪。仿真结果表明,从跟踪精度及稳定性方面看,所提出的算法性能要优于MSJPDA/EKF算法。