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。     

速度信息辅助雷达目标数据关联方法研究

多目标数据关联时,联合概率数据互联(JPDA)算法是最常用的方法之一,与最优的贝耶斯算法需要对当前时刻以前的所有确认量测集合进行研究相比,其只对最新的确认量测集合进行研究,因此是次优的贝叶斯算法。为进一步提高JPDA算法的性能,基于最优贝叶斯算法的理论,将包含目标历史信息的速度信息引入JP-DA算法过程中,增加了近距离平行运动目标的正确关联次数,并提高交叉运动目标关联精度。     

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。     

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。     

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。     

集中式多传感器无极联合概率数据互联算法

针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中,首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递,在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测点迹与航迹互联,最后推广至顺序结构。由于无极卡尔曼滤波器可以获得比扩展卡尔曼滤波算法更高精度的近似,因此能减少非线性模型线性化引起的近似误差对联合概率数据互联概率及状态估计的影响,与基于扩展卡尔曼滤波器思想的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比,该算法具有更高的跟踪精度和稳定性,最后通过仿真结果验证了该算法的优越性。     

Data association based on target signal classification information

In most of the passive tracking systems, only the target kinematical information is used in the measurement-to-track association, which results in error tracking in a multitarget environment, where the targets are too close to each other. To enhance the tracking accuracy, the target signal classification information （TSCI） should be used to improve the data association. The TSCI is integrated in the data association process using the JPDA （joint probabilistic data association）. The use of the TSCI in the data association can improve discrimination by yielding a purer track and preserving continuity. To verify the validity of the application of TSCI, two simulation experiments are done on an air target-tracing problem, that is, one using the TSCI and the other not using the TSCI. The final comparison shows that the use of the TSCI can effectively improve tracking accuracy.     

基于先验信息的多假设模型中断航迹关联算法

针对经典的中断航迹关联算法在机动目标环境下航迹预测准确性差、关联效果恶化严重的问题,提出基于先验信息的多假设运动模型中断航迹关联算法。所提算法充分利用目标属性、目标运动特征、使用场景等先验信息,基于多假设思想,建立多种可能的目标运动模型并实施航迹预测,基于位置和速度信息的模糊相关函数描述预测航迹与新起始航迹的模糊匹配关系,最后基于多项式拟合原理连接满足关联关系的新、老航迹。经仿真验证,在中断区间目标发生机动运动的条件下,所提算法的关联效果相对于经典的中断航迹关联算法有显著提升。所提算法对于复杂环境具有较强的适应能力,经50次蒙特卡罗仿真,在中断时间小于18个滤波周期条件下,机动目标的平均正确关联率达到90%以上,机动环境的全局关联正确率达到85%以上。     

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。     

一种改进的多传感器多目标跟踪联合概率数据关联算法研究

联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增,会出现计算组合爆炸现象。因此,提出了一种改进算法,即对多传感器多目标量测进行同源划分,将多传感器对多目标的跟踪问题简化为单传感器对多目标的跟踪问题,然后将JPDA当作一种组合优化问题,采用连续型Hopfield神经网络求解关联概率。经仿真研究表明,该方法不仅克服了JPDA算法在多传感器多目标跟踪问题中的缺陷,还提高了跟踪精度。     

特征辅助数据关联研究综述

特征辅助的数据关联技术为解决杂波/多邻近（或交叉运动）条件下目标的稳定可靠跟踪提供了一条新的有效途径,是复杂环境下目标跟踪领域的热点研究问题,具有广阔的应用前景。在广泛调研相关文献的基础上对特征辅助数据关联的基本原理进行阐述,对现有的目标特征和关联算法进行科学的分类,对典型应用实例进行较为全面的综述,并对其发展趋势进行展望。     

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。     

基于遗传模拟退火算法的机动多目标数据关联问题研究

应用遗传模拟退火算法将机动多目标的数据关联问题表达为一类约束的组合优化问题研究时 ,可极大地提高密集多回波环境下系统跟踪多机动目标的精度和可靠性 .仿真结果表明 ,遗传模拟退火算法明显地优于独立地使用遗传算法和模拟退火算法 .     

引入目标灰度信息的多假设跟踪方法

在传统的多假设跟踪(MHT)算法中,航迹置信度函数仅利用了目标的位置信息。对于红外搜索与跟踪(IRST)系统中的目标跟踪,还有目标灰度信息可以利用,因此在IRST系统的MHT算法中加入目标的灰度信息来重新构造航迹置信度函数和航迹启动条件,增强了算法抑制虚警的能力。通过跟踪5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,新的算法可以减少航迹数目、减少系统计算时间,并使算法具有更强的抑制噪声的能力。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

基于交互多模型的分组δ-广义标签多伯努利算法

为了解决马尔科夫跳变系统广义标签多伯努利滤波器在多机动目标跟踪场景需要计算大量模式假设分支,并且需要频繁对假设分支进行剪枝,导致算法存在计算量过高并且影响跟踪精度的问题,提出一种基于交互多模型的分组δ-广义标签多伯努利滤波器。滤波器采用航迹分组策略,不同组的航迹独立进行关联映射与分支权重计算,降低了关联的计算复杂度,可以实现不同航迹组之间并行滤波。另外,为了处理机动目标场景引入交互多模型,给出基于交互多模型的分组滤波递推方程。仿真结果表明,所提出的滤波器跟踪精度更高,计算速度更快,可以用于跟踪多个机动目标的场景。     

基于量测转换方法的概率数据关联算法

针对在使用雷达跟踪目标应用中,目标运动模型通常线性地建模在直角坐标系内,而量测数据由传感器获得的实际情况,提出了基于量测转换方法的概率数据关联算法。推导了该算法中相关的滤波估计、滤波误差协方差和数据关联概率,并且提出了跟踪门的确定方法。仿真结果表明了新算法的可行性和有效性。     

基于改进型PASTd双基地MIMO雷达角度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达目标角度跟踪问题,提出了一种改进型紧缩投影近似子空间跟踪(projection approximation subspace tracking deflation,PASTd)算法。PASTd算法性能较好,被大量应用于双基地MIMO雷达角度跟踪中,但是PASTd算法不能跟踪相同发射角(direction of departure,DOD)或接收角(direction of arrival,DOA)的目标,并且无法实现不同时刻同一目标角度的自动关联。改进PASTd算法首先给出了目标角度自动关联算法,且能够实现收发角度的自动配对。然后利用估计出的收发角度,得到此时的收发联合导向矢量。最后用收发联合导向矢量更新PASTd算法估计出的特征矢量,作为下一时刻跟踪算法的初始矢量。改进算法克服了PASTd算法的不足,能够成功跟踪相同角度的目标,并且实现了目标收发角度自动配对和关联。仿真结果验证了理论分析的有效性。