基于距离加权最小二乘的量测数据关联

量测数据关联是被动多传感器系统中需要首先解决的一个关键问题,通常可采用多维分配算法进行求解,其中代价函数的选取在一定程度上决定了算法的最终分配结果。基于广义似然比构造的代价函数由于采用精度较低的传统最小二乘法进行定位,且没有考虑融合方差的影响,导致其性能较差。针对这一问题,提出一种基于距离加权最小二乘的量测数据关联算法,该算法将距离信息引入最小二乘定位算法中,并在代价函数的计算中融入目标位置的估计方差,构建出能够更为准确反映量测与目标之间相关程度的代价函数。仿真实验表明,所提算法在计算代价较小的前提下,提高了关联正确率,具有较好的工程应用价值。     

分布式网状被动传感器系统量测数据关联

为解决漏检、虚警、监视区目标数量未知情况下被动传感器系统量测数据关联问题提出了统计量检验及关联度极大寻优关联算法。该算法首先采用统计量检验删除不可能的候选关联,减小候选关联集,然后按关联度分层搜索得到正确关联。构建了检验统计量并给出了算法的实现步骤。仿真实验验证了关联算法的可行性。     

基于高阶累积量的TOA估计方法

提出了基于高阶累积量的多径信号到达时间TOA的估计方法。首先接收信号经过匹配滤波器,再将输出结果进行频域变换,这样将信号传播的时间延时的估计问题转换为谐波频率的估计问题。在反卷积之后的噪声是高斯过程的情况下,利用四阶累积量方法,可有效地抑制噪声估计各多径信号的TOA。文章最后的仿真结果说明了本文提出方法的有效性。     

基于滑窗式置信度检测和改进SVM的量测数据预处理方法

针对无源观测平台量测数据高度的非线性特征和各种随机噪声对滤波器估计精度所造成的严重影响,提出了一种对量测数据进行预处理的算法。首先,利用量测数据的置信度对量测数据进行滑窗式检测,初步判别无效数据,然后对支持向量机(support vector machine,SVM)的核函数进行改进,利用数据自身的特征信息对核函数进行加权处理,再用改进的SVM对数据进行再分类处理,从而最终确定无效数据。利用所提算法对实测数据进行预处理,结果说明所提算方法能有效剔除各类噪声对测量数据的影响,具有工程应用价值。     

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。     

基于稀疏重构的TOA定位估计算法

目标在定位空间中具有稀疏特性,基于该特点提出了一种稀疏重构的时延定位算法;已有的来波到达时间(time-of-arrival, TOA)算法大部分只利用了单次TOA进行估计,其定位结果受噪声影响较大,因此进一步提出对多样本的到达时间进行联合估计,从而提高算法对噪声的稳健性,并提高算法的定位精度。与已有算法相比,所提算法的优点是定位精度更高,对噪声有更强的稳健性。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于等效平均探测宽度的航空磁探潜搜索概率评估模型

综合考虑目标的散布特点以及航空磁探仪探测能力,推导了磁探仪应召搜索概率评估的解析模型。针对解析评估模型中探测宽度为战术设定值无法准确描述目标磁特性的变化对搜索概率影响的问题,提出了等效平均探测宽度模型。根据建立的航空磁探测相遇模型和检测模型,给出了等效平均探测宽度模型的求解算法。通过蒙特卡罗仿真实验验证了基于等效平均探测宽度搜索概率评估模型的有效性和可信性。不同目标航向和不同反潜机高度条件下的评估结果对比表明基于等效平均探测宽度搜索概率评估模型可以更加有效的评估目标磁特性变化对搜索概率的影响。     

一种基于GPU的雷达探测区域快速可视化方法

雷达作用范围和遮蔽盲区的快速计算和三维可视化是复杂电磁环境研究的重要内容.基于抛物方程建立了雷达探测范围的数学模型,对于三维地形遮蔽雷迭作用范围形成的盲区,采用碰撞检测方法进行估算,并利用图形硬件(GPU)的加速功能实现了盲区估算的快速算法.实践证明,快速计算雷达的地形遮蔽盲区可以为用户决策提供支持,具有重要的工程应用价值.     

基于目标区域约束的牙颌模型分割线探测方法

精确的将牙齿从牙颌模型中分割出来是虚拟牙齿矫正系统的一个重要的预处理问题.现有方法在进行牙颌模型分割时,多会对所有的面片直接进行计算处理.针对该问题,提出一种基于目标区域约束的分割线探测方法,可以将探测范围锁定在实际分割线的周围.该方法根据种子点的位置自动构建切割平面及切割线;通过寻找切割线上负曲率最大的位置来锁定探测...     

多UAV协同区域覆盖搜索研究

针对多无人机协同区域覆盖搜索问题,为降低问题求解的复杂度,将其分解为多UAV任务区域分配和完全覆盖路径规划两个子问题,对子问题分别优化求解。建立了无人机任务执行代价模型,采用分层模糊推理求解无人机的性能评估指数,根据性能评估指数采用基于面积的区域分割方法实现多无人机搜索任务区域的分配。分析了无人机实现区域内覆盖搜索的最优路径问题,给出了在特定多边形区域下最小代价的搜索模式和搜索路径。仿真实验结果验证了所给方法的有效性。     

基于区域协方差和目标度的航空侦察图像舰船目标检测

为了实现岛岸复杂环境下航空侦察图像舰船目标检测,提出一种基于区域协方差和目标度的显著目标检测方法。在联合条件随机场和字典学习的图像显著性检测框架下,首先提取每个区域增强的sigma特征,并进行稀疏编码,然后又设计基于显著优化的目标度特征,利用信念传播算法推断生成舰船目标显著图,最后应用高效子窗口搜索方法实现舰船目标检测。实验结果表明,新方法的显著图结果目标区域一致高亮,背景杂波抑制效果好,可实现准确的目标检测。     

TOAesti mation algorithm based on multi-search

1 .INTRODUCTIONWith theincessant development of wireless communi-cation, wireless location already became a newissue .The former researchers proposed many location algo-rithms . Those algorithms can be separated two kindsbasically: One is ti me of arrival /ti me difference ofarrival (TOA/TDOA) technology; another is angleof arrival ( AOA) technology[1]. However ,for therealization of AOAtechnology need the array anten-na ,it is i mpractical in current communication net-work,especiall…     

元启发式数据关联的多目标跟踪方法

提出了一种元启发式数据关联的多目标跟踪方法。首先,该方法根据跟踪门逻辑确定目标的有效量测。然后,利用滤波信息的似然函数描述量测点与目标之间的关联关系,并建立约束条件下多目标数据关联模型。最后,对蚁群优化算法进行改进设计,引入量测剔除策略,将求解问题转化为无约束的组合优化形式,从而利用蚁群优化算法在离散空间的启发式机制搜索量测与目标的最佳关联。仿真结果表明,该方法可以有效实现多目标数据关联且计算量较小,具有一定的工程实用价值。     

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。     

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。     

基于着色Petri网的无人机侦察战术规划

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)战术规划问题是UAV作战的核心,本文以UAV战术规划中的资源分配和目标推理为研究对象,针对传统Petri网不能准确模拟战术规划中资源及任务正负效应建模问题,在阐述了利用传统Petri网将总体任务按计划及目标顺序进行层次分解后,采用着色Petri网对网间结构...