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。     

Modified joint probabilistic data association with classification-aided for multitarget tracking

Joint probabilistic data association is an effective method for tracking multiple targets in clutter, but only the target kinematic information is used in measure-to-track association. If the kinematic likelihoods are similar for different closely spaced targets, there is ambiguity in using the kinematic information alone; the correct association probability will decrease in conventional joint probabilistic data association algorithm and track coalescence will occur easily. A modified algorithm of joint probabilistic data association with classification-aided is presented, which avoids track coalescence when tracking multiple neighboring targets. Firstly, an identification matrix is defined, which is used to simplify validation matrix to decrease computational complexity. Then, target class information is integrated into the data association process. Performance comparisons with and without the use of class information in JPDA are presented on multiple closely spaced maneuvering targets tracking problem. Simulation results quantify the benefits of classification-aided JPDA for improved multiple targets tracking, especially in the presence of association uncertainty in the kinematic measurement and target maneuvering. Simulation results indicate that the algorithm is valid.     

基于多域网络的红外目标跟踪算法

随着红外探测器性能的不断提升, 红外目标跟踪在智能安防等领域的应用越来越广泛。然而红外图像分辨率较低, 依赖其进行目标跟踪仍然是一个制约相关应用发展的难题。针对红外图像分辨率低的特点, 以多域网络为模型算法框架, 结合目标运动过程中的尺寸变化特点, 提出了一种基于多域网络的红外目标跟踪算法。为了评估算法性能, 分别在VOT-TIR2016数据库和AMCOM红外数据上进行了实验。实验结果表明, 目标尺度预测机制能够显著提高算法的跟踪精度。     

利用径向速度的Kalman-PDA滤波算法

提出了一种利用径向速度的Kalman PDA滤波算法(定义为KalmanV-PDA),在数据关联法(probabilistic data association, PDA)算法和Kalman滤波算法结合使用时,利用径向速度建立速度波门,推导了速度波门表达式,在量测方程中引入径向速度维,利用动目标检测(moving targets detection, MTD)测出的径向速度实时更新目标观测值中的径向速度,仿真表明,该算法相比标准的Kalman PDA滤波算法提高了目标预测精度,改善了目标跟踪性能,而且MTD测速误差对跟踪性能影响较小。     

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。     

基于改进MHT的卫星电子信息舰船目标跟踪

针对电子侦察卫星的重访时间较长且随机、舰船目标运动模型难于精确建立、数据杂波干扰强、多辐射源扩展目标跟踪等问题,结合卫星得到的辐射源特征参数提出了基于多假设跟踪(multiple hypothesis tracking,MHT)改进的舰船目标跟踪算法。首先分析了卫星电子信息舰船目标跟踪的特点;在没有辐射源类别与个数等先验知识的情况下,利用辐射源位置和载频等信息进行了两次聚类,实现了数据压缩以及杂波抑制;再在MHT的框架上利用目标运动状态信息结合辐射源的载频特征信息实现了多目标多辐射源的边跟踪边参数估计。仿真对比实验结果表明,结合辐射源特征信息的方法具有更好的跟踪性能,具有较高的跟踪精确性与稳健性。     

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。     

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。     

利用多普勒信息的单步初始化GMCPHD滤波器

标准的带势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density, CPHD)滤波器是一个有效的多目标跟踪算法,但是它假定新生目标的强度函数先验已知,因而无法应用于新生目标在场景中任意位置出现的环境。针对此问题,提出一种单步初始化的高斯混合CPHD滤波器。该滤波器利用位置上远离当前时刻估计状态的观测值单步初始化新生目标。此外,多普勒信息一方面被用来初始化新生目标的速度,另一方面在滤波器更新步骤中,多普勒速度和位置观测信息采用串行更新方法处理。仿真结果表明,所提算法在目标数的估计精度和优化子模式分配距离方面优于已有算法。     

高斯混合概率假设密度滤波的改进与应用研究

针对高斯混合概率密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器存在新生目标在整个检测区域随机出现位置难以确定的问题,实现了一种基于量测驱动目标新生概率密度函数算法,每个扫描周期接收到新的量测信息自适应生成目标强度函数,记录存活目标强度函数,从而实现自适应区分存活目标的强度函数和新生目标,提高算法精度。利用多目标位置追踪仿真数据以及实测海豚哨声信号频率对算法进行了测试,最优子模式分配函数(optional sub pattern assignment, OSPA)作为算法监测标准,结果证明了新算法在目标数目估计以及追踪精度方面都有明显的改善, 目标数目估计正确率达到97%,OSPA距离较GM-PHD算法下降30%。     

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。     

基于速度方位约束的多传感器模糊数据互联

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。     

注意力机制下双模态交互融合的目标跟踪网络

针对当前目标跟踪难以适应低光照、运动模糊、目标快速移动等挑战,提出了空间通道注意力下的红外与可见光双模态交互融合跟踪网络.首先,红外图像与可见光图像通过backbone三层卷积提取分层特征,并降维至统一分辨率,之后级联三层特征形成各模态特征.其次,多模态特征通过所设计的空间通道自注意力模块和跨模态交互注意力模块使得模态...     

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。     

无线传感器网络中的分布式目标被动跟踪算法

为提高目标被动跟踪性能,并降低无线传感器网络（WSN）中的能量开销,提出了一种新的分布式信息粒子滤波（IPF）算法。根据目标的当前位置,将WSN中的结点动态组织成簇,建立分布式跟踪结构。利用信息扩展卡尔曼滤波器结合最新的观测量,产生粒子滤波的建议分布,详细推导了基于动态分簇结构的IPF具体实现步骤。建立机动目标跟踪的WSN仿真环境,比较了三种跟踪算法的性能和通信数据量。仿真结果表明,IPF具有较高的跟踪精度,与集中式粒子滤波算法的跟踪性能接近,而且降低了节点间的通信数据量。     

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。     

New computing method of weighted coefficients for tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter

To avoid or reduce the influence of unpredictable motion mode on data association, a new computing method of weighted coefficients of measurements for PDAF is presented in which it is assumed that the current turn rate of a maneuvering target changes within a limited range and its turn may be in arbitrary direction during data association. Thus, the predicted center for computing the weighted coefficients is a curved surface in 3-D space, which differs from the predicted center for setting up a validation gate, namely, a point in 3-D space. The distance between a measurement and the curved surface is used to compute its weighted coefficient. To reduce the computational complexity of weighted coefficients, the formulas for computing the maneuvering direction angle and turn rate corresponding to a measurement are presented. Simulation results show the proposed method reduces the percentage of lost tracks and improves the state estimation accuracy in tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter.     

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。