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。     

机载火控系统多传感器航迹数据融合

为研究机载火控系统多传感器数据融合的方法。采用了多用于多目标多传感器航迹数据融事的改进的卡尔曼滤波算法，运用假设检验理论，充分考虑了位置互联的正确性和目标信号的历史信息，使其性能不随目标数目的增大而变差。计算机仿真表明：所建立的系统运行可靠；所采用的算法具有处理速度快、精度高等优点。     

一种基于遗传算法的多传感器多目标航迹关联模型

随着信息技术的发展,智能信息技术得到了广泛应用,其中智能算法较多应用于多传感器信息融合领域。常用的加权法、修正法、最近领域法这3种基本方法只针对两个局部节点的情况进行求解,而无法对较大规模系统目标关联问题进行求解,针对防空作战系统目标关联问题,提出了一种基于遗传算法的多传感器多目标航迹关联算法,将多传感器多目标航迹关联这一问题转化为多维分配问题进行求解,给出了求解该问题的具体模型、算法和求解步骤,并通过仿真实验证明了应用该算法求解此类问题的正确性和有效性,对于多传感器多目标航迹关联应用系统的实现具有一定意义。     

目标跟踪中的信息融合技术

在目标跟踪中，单一传感器检测到被测对象的某些信息，而信息融合可融合多传感器信息，获取对对象较全面的认识。比较全面地阐述了目标跟踪中信息融合的结构和方法。分析了各跟踪方法的特点，提出了信息融合发展中的一些值得关注的问题。     

基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合

目标运行建模过程中,存在系统参数不确定的情形．将基于标准卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法由系统参数确定的情形推广至参数不确定的情形,给出了基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法,解决了系统参数不确定情形下系统状态估计的融合问题．给出的状态估计不再是目标的状态点估计,而是目标状态的区间估计．     

基于两阶段卡尔曼滤波的多传感器信息融合

在目标跟踪中,对目标运动建模时,常会遇到系统状态方程存在偏差问题. 传统的信息融合方法总是假设系统状态方程中的偏差为常量,很少涉及偏差为随机变量的情形,但实际建模中常会出现这类问题. 针对此问题,提出了基于两阶段卡尔曼滤波的多传感器信息融合方法. 这种方法可以有效地消除系统状态方程在建模存在随机偏差时给信息融合所带来的影响,从而提高了融合精度.     

交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测

针对目前运动提取算法常将运动阴影错误检测为前景目标的问题，提出了一种交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测算法．在颜色空间中利用亮度、色度和边缘信息检测阴影的可能区域，使用逻辑“与”操作融合多源检测结果得到最终的阴影区域．与其他算法相比，新算法能更好地区分前景尤其是暗色前景及其阴影，提高了阴影区域的检测精度，更准确地实现了运动目标的提取．仿真实验表明，对不同颜色和尺寸的前景引起的阴影，算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域，前景提取效果好．     

多台CCD电视经纬仪交会测量系统的多目标信息融合

基于多台CCD电视经纬仪交会测量原理,深入分析了交会计算误差来源对系统测量的影响。针对离散落点和弹道采样点多目标数据,首先通过目标信息源合成来提高多目标数据录取率;然后,通过误差加权平均,融合处理测量数据,以降低多台电视经纬仪对同一组多目标的测量误差;进而,基于系统数据后处理,抽象多目标统计特性;借助系统熵标准,评估多目标信息融合效果。实验结果证明：该多台CCD电视经纬仪交会测量系统的多目标信息融合具有简单、有效、鲁棒等优点,并为相关多目标识别与定位领域内的应用提供了宝贵的参考价值。     

多传感器跟踪的航迹关联

多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,航迹关联是其中的关键技术之一.提出先用模糊C-均值算法对点迹聚类,然后根据聚类的结果定义航迹关联质量,选择航迹关联质量大的为关联对.这样使关联同时能考虑当前和历史航迹,提高了关联正确率.最后把多传感器航迹融合,得到了很好的跟踪效果.仿真结果表明,该算法是确实有效的.     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

模糊数据关联在多传感器多目标跟踪中的应用

运用现代数学中的综合分析方法 ,对杂波环境下多传感器多目标跟踪中的模糊数据关联算法进行了研究 ,讨论了两航迹状态估计向量间关联度的度量、评价方法和模糊关联准则 ,并对算法进行了仿真分析 ,结果证明模糊关联算法对数据关联的质量有明显改善     

一种非合作双基地雷达目标跟踪方法

针对非合作双基地雷达系统的特点,提出了一种能快速找到航迹的目标跟踪处理方法。该方法首先用基于速度的方法起始可能航迹,然后利用跟踪波门技术对后续的测量点集进行相关性检测,接着进入Kalman方法预后续点迹位置的阶段,然后用最近邻域(NN)法搜索出属于该可能航迹的所有点迹,最后进行航迹的确认并开始搜索新的目标航迹。以实测数据为例进行实验,验证了该方法对非合作雷达系统目标跟踪的有效性。     

无线传感器网络多目标跟踪数据融合

在基于无线传感器网络多目标跟踪数据融合系统研究的基础上，提出了改进的模糊聚类平均算法，并给出了相应的集中式数据融合整体方案．算法将每一批观测数据按照航迹估计位置的关联门限进行划分，然后分别对航迹和关联门限内的采集信息进行模糊关联，再把获得的最大关联度数据分配给各条航迹作为目标的实际位置．数据融合的思路是，删除所有关联门限内的数据，将剩余数据再进行航迹起始模块处理．模拟实验表明，所提算法可解决多目标跟踪的误跟、漏跟和振荡问题，数据融合方案既能保存有用信息，又能去除冗余数据，进而有效避免了漏跟和重复跟踪的问题．     

宽幅横切线全线跟踪系统研究及应用

根据横切线的工艺特点对全线进行了跟踪区域划分,并由此划分跟踪层次.确定了全线跟踪功能的总体方案、横切线跟踪设计思路、数据流,采用二进制与十六进制物料状态描述方法对物料跟踪过程进行管理.在上述理论基础上设计出横切线全线跟踪系统,并给出程序流程.设定参数采用逐步下达方式,解决了无法两卷带钢同时在线的问题,若不投入使用探伤设备,采用某厂同样工艺流程,预计年产量提高11%,间接提高了生产效率.工业生产应用表明,该跟踪系统可靠、准确,没有出现钢板信息丢失问题,实现了生产线的稳定运行.     

机动目标跟踪中的序贯滤波

多个测量站（多雷达或多传感器）工作时，在时间上是不同步的．在融合之前必须将这些观测数据进行同步．在某雷达单独观测时，采用通常的卡尔曼滤波方法；在多雷达重叠观测区，采用序贯滤波方法，不管是哪个传感器观测，按时间顺序，先到的量测点先进行滤波，这样就省去了时间同步这一步处理，又增强了航迹的连续性．计算机仿真证明了该方法的有效性．     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

一种改进的基于FCM的目标跟踪数据关联算法

为了克服杂波环境下对多目标进行数据互联时,计算量出现组合爆炸现象,提出了改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法.将航迹的预测值转换到各个传感器的观测空间作为各自的聚类中心,利用目标属于所有量测的隶属度,来代替JPDAF中的关联概率,将多目标数据关联问题可转化为模糊聚类问题,进行关联计算.改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法,有效地利用了目标状态估计中的历史信息,实现量测与航迹的关联.该算法克服了JPDAF算法计算量大的缺点,实现杂波环境下多目标数据互联.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于自适应DBSCAN的雷达目标跟踪算法

直接对三坐标航管一次雷达点迹录取器中录取到的点迹进行航迹起始、跟踪等处理后,会形成大量虚警,运算量大。进行目标跟踪时,候选点迹集合数量庞大是造成目标跟踪过程运算量大的主要原因。文中基于动态自适应DBSCAN聚类算法,结合经典卡尔曼滤波跟踪算法,提出了动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,来减少候选点迹集合数量。实验结果证明,本文提出的算法实现了无效点迹数的减少、航迹质量的提高以及运算时间的下降。通过动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,能迅速跟踪到三坐标航管一次雷达探测到的目标并形成目标航迹,可以及时发现黑飞目标,将对正常民航飞机飞行的干扰降到最低。     

基于非均匀采样间隔的数据关联算法研究

针对工程中普遍存在的非均匀采样目标跟踪问题,给出了基于多扫描的后向递归概率数据关联算法实现过程,讨论了判断目标丢失的准则.对分别基于一维和多维扫描数据进行数据关联判决的不同算法的性能进行了仿真分析.仿真结果表明:在采样次数不变的条件下,和应用单扫描的PDAF算法相比,多扫描非均匀采样方法能够获得更好的航迹维持性能.当目标检测概率越大、杂波密度越大、目标机动性能越大时,非均匀采样和均匀采样方法航迹维持性能的差别越大.     

采用多树结构的快速多假设跟踪算法

多假设跟踪算法是解决多目标跟踪问题的常用方法。算法在没有任何先验知识情况下,组合不同时刻量测形成假设航迹,依据关联规则判断所有假设航迹是否成立,从而跟踪目标。在实际关联过程中,量测数量增加会导致假设航迹数量出现组合爆炸现象,从而产生大量冗余计算。文章用多树结构实现多假设算法,利用树形结构特征快速剪枝,极大减少了错误假设的冗余计算量。