基于数据关联性能的跟踪门算法

提出一种基于数据关联性能评价的优化跟踪门算法，并通过它来减少跟踪门内来自非本目标的回波，最终达到提高多目标多传感器跟踪系统性能的目的，理论分析表明，与基于假设树最大似然函数的跟踪门算法相比，本算法有效地改善了系统的性能，尤其在强干扰、高虚警的情况下更为明显。     

一种适于工程应用的多目标跟踪快速数据关联算法

提出了一种新的多目标跟踪快速数据关联算法,重点分析了关联门相交区域中的公共回波对航迹更新的影响,并综合考虑了关联门内其余侯选回波对航迹更新的作用,以很小的计算代价完成了后验概率的计算。仿真表明,新算法以与ＰＤＡＦ算法接近的计算量,达到了接近于ＪＰＤＡＦ算法的目标跟踪成功率。     

基于贪心策略的多目标跟踪数据关联算法

针对多目标跟踪中数据关联问题,提出一种新的数据关联方法,该算法先计算航迹和点迹的欧式距离以及其状态向量的在1范数下的距离,并将两者的和作为关联测度,构建关联概率矩阵.根据关联概率矩阵,对每条航迹都找到最适合(关联概率最大)的点迹,若点迹只是一条航迹的候选点迹则予以更新,若点迹是多条航迹的候选点迹,则选择其中概率最高的一条航迹予以更新.蒙特卡罗仿真表明,该算法在最大程度上保证了对每条航迹更新的点迹尽量是当前所有点迹中最优的点.     

基于改进人工蜂群算法的大数据优化

针对传统方法无法解决具有5 V独特属性的大数据优化问题,提出基于改进人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法的大数据优化信号重构算法.该算法通过引导所考虑问题的现有信息来初始化食物源,在引领蜂阶段使用交叉和变异算子生成候选解,并使用轮盘赌反向选择机制生成要交叉的食物源,观察蜂采用Rechenb...     

基于运动模型和数据关联的多目标跟踪

在多目标跟踪的拥挤场景中,目标之间的相互遮挡以及目标外观变化,给多目标跟踪中的目标位置预测和数据关联带来了很大的挑战.利用卡尔曼滤波算法建模目标运动模型对目标轨迹进行预测,能够有效缓解目标外观变化的影响.数据关联是多目标跟踪中的重要组成部分,为此,设计了一种相关性网络来处理多目标跟踪中的数据关联.实验结果证明：利用运动模型在跟踪速度上可以实现实时的跟踪效果,设计的相关性网络有效提升了跟踪器的跟踪精度.     

模拟人工蜂群的高维数据特征选择算法研究

针对高维数据集结构复杂且冗余度高的问题,提出一种新型二进制人工蜂群算法进行特征选择。该算法在雇佣蜂蜜源搜索阶段应用差分思想,增加多项式差分变异算子,实现蜜源更新环节的多维性、高效性;在跟随蜂阶段和侦察蜂阶段分别引入交叉算子和最优保存策略,进一步打破局部最优,有效提升了人工蜂群算法的收敛效果;对蜜源的二进制初始化处理,使得算法在特征选择过程中取得了良好表现。在4个Benchmark测试函数上进行实验,结果表明,新算法的寻优精度和收敛速度优于其他4种经典搜索算法。同时,选取7个常用高维数据集进行特征选择,并与7种经典降维算法进行对比,发现新算法的特征约简程度普遍高于88%,并且随着数据集维度的增高,新算法的降维程度和分类精度优于其他7种降维算法。     

基于单纯形法的人工蜂群算法改进研究

人工蜂群算法中的侦察蜂阶段的搜索操作在一定程度上可以解决算法陷入局部最优的问题,但也和其他启发式优化算法一样,存在着局部搜索能力差,在接近最优解时搜索效率下降,以及求解复杂问题时可能陷入局部最优而使算法停滞等缺陷。为了改善此缺陷,采用NM算法来取代人工蜂群算法侦察蜂阶段的随机产生个体机制,提出了一种基于NM算法的改进人工蜂群算法(NMABC)。希望基于NM算法优异的局部搜寻能力,改善人工蜂群算法局部搜索能力较差之缺陷并提高搜索效率。     

一种用于多目标跟踪的改进PDA算法

对概率数据关联滤波(probability data association filter, PDA)算法进行了改进.新算法考虑了临近目标对航迹更新的影响,修正了关联门相交区域内回波来自被跟踪目标的后验概率.仿真证明,新算法在计算量和PDA算法接近的情况下减少了误跟踪和目标丢失现象.     

基于粒子群和人工蜂群算法的混合优化算法

提出一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法—PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。此外,算法采用一种信息分享机制,使两个种群中的个体可以实现协同进化。对4个基准函数进行仿真实验并与ABC进行比较,表明本文提出的算法能有效地改善寻优性能,增强摆脱局部极值的能力。     

基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法

针对异类传感器观测空间不一致的问题，提出了基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法．该算法首先通过在不同传感器的观测空间上建立多目标运动状态的投影，将多传感器多目标关联问题分解为多个单传感器多目标的关联问题，再对单传感器采用模糊聚类的方法求解关联概率，实现了在密集杂波环境中多目标的数据关联和精确跟踪．该算法降低了多传感器多目标跟踪的复杂性和计算量，有效地解决了异类多传感器可用公共信息少的问题．仿真结果表明，该算法的跟踪误差要小于传统的联合概率数据关联算法，且具有更优越的跟踪性能．     

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．     

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.     

基于概率数据关联算法的红外弱小目标跟踪

从数据关联的角度,利用概率数据关联算法实现单个红外弱小目标的跟踪。实验结果表明,在杂波环境下,概率数据关联算法可以稳健地跟踪单个红外弱小目标的目标状态。     

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.     

空地概率数据关联转换量测滤波算法

针对实际情况下机载预警雷达虚警多、易掉点和俯仰角误差大从而导致目标航迹起始和跟踪困难的问题,以WGS-84坐标系为框架,提出机载预警雷达量测关联地面雷达航迹进行目标跟踪的PDA-UCMKF新算法,推导PDA-UCMKF方法的状态更新和误差协方差更新方程,实现了机载预警雷达对中高空目标的快速跟踪.在杂波环境下仿真对比NN-UCMKF和PDA-UCMKF方法的关联和跟踪效果,表明PDA-UCMKF方法有效、可靠且易于工程实现.      

基于禁忌搜索的混沌蚁群算法在SLAM数据关联中的应用

为解决SLAM的数据关联问题,提出了基于禁忌搜索的混沌蚁群算法,利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化.在全局信息素更新时加入混沌扰动,以跳出局部极值,利用禁忌搜索算法的特性,扩大解的搜索空间,得到全局最优解.在无人机SLAM仿真环境下进行试验,仿真结果表明该方法极大地提高了数据关联率,该算法是有效可行的.