基于局部航迹关联的多基地雷达多目标跟踪快速算法

针对仅能观测目标一维信息的多基地雷达系统,提出了一种基于局部航迹关联的多目标跟踪快速算法.该算法通过各接收机的局部跟踪处理,在获得目标一维航迹的基础上,利用目标的速度信息、局部航迹的冗余性及其与目标的一一对应关系,分级剔除了由于组合定位产生的大量虚假目标,进而通过局部航迹的关联提高了多目标跟踪的稳定性.与传统的集中式跟踪算法相比,该算法避免在融合中心进行复杂的"量测-量测"与"量测-航迹"关联运算,显著提高了计算效率,具有较好的实时性,易于工程实现.     

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.     

压制干扰下雷达网点目标概率多假设跟踪算法

针对压制干扰下雷达网跟踪中使用概率多假设跟踪(PMHT)算法航迹丢失率高的问题,提出了一种基于数据压缩的雷达网点目标概率多假设跟踪(DC-PPMHT)算法.该算法先将各雷达在压制干扰下由于检测概率下降出现目标暂消的量测数据在空间对准后进行串行合并和点迹合成,并计算数据压缩后各量测点迹的检测概率,然后把计算得到的压缩点迹和检测概率送入点目标PMHT滤波器中进行跟踪.DC-PPMHT算法在压制干扰下的雷达网跟踪中可以降低航迹丢失率,提高航迹跟踪的精度.仿真结果表明,与PMHT算法相比,DC-PPMHT算法在各雷达采取抗干扰措施前、后的航迹丢失率分别降低了4.7％和1.2％.     

多站测时差多目标静态数据关联算法

对极大似然比准则下多站测时差多目标静态数据关联问题进行研究,提出了一种新的基于代价函数修正的数据关联算法。指出传统的数据关联算法没有充分考虑关联假设对应目标位置估计随机性的影响,继而对度量关联假设关联程度的代价函数进行修正,再利用S-维分配完成关联判决。最后仿真实验表明所提算法计算复杂度有所提高,但是进一步提高了关联正确率。     

基于人工蜂群算法的多目标跟踪数据关联研究

为快速实现多目标跟踪的数据关联,将人工蜂群算法(ABC)与多目标跟踪数据关联相结合,实现快速的多目标跟踪数据关联.本文以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型,详细阐述了人工蜂群算法的基本原理,工作流程.利用人工蜂群算法寻找多目标数据关联优化组合模型的最优解,人工蜂群算法在离散空间的启发式机制实现搜索目标的量测与最佳数据关联.仿真表明,该算法与经典的JPDA算法以及基于元启发式的蚁群算法的数据关联算法进行比较,提高目标关联准确性和跟踪精度.     

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.      

多雷达多目标航迹起始算法研究

提出了一种基于聚类分析与逻辑法相结合的集中式多雷达航迹起始算法。首先采用聚类算法对传送到融合中心的数据进行聚类,使每一类中的数据代表同一个目标,并找出聚类中心作为等价的单雷达的量测,从而使航迹起始过程相对简化;在起始算法中根据目标的运动特点,对逻辑法进行了一定的改进。仿真试验证明了该算法的有效性。     

一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.     

多雷达数据融合的整体相关方法

为解决传感器量测中随机性和模糊性带来的关联错误问题,提出一种整体相关的航迹关联方法.引入模糊集合理论,同时考虑航向、航速、回波幅度等物理量对航迹相关的对应关系,确立了点迹-点迹相关或点迹-航迹相关的处理规则.仿真结果表明,整体相关算法是一种有效的数据关联方法,相关效果良好.     

基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法

为了提高标准最近邻数据关联算法的关联效果,提出了基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法．改正了Hong提出的多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误,然后把该模型应用于最近邻数据关联算法,并推广到多帧情况．新算法使用序列关联量测更新目标状态,有效降低了最近邻算法中误关联对跟踪效果的影响．仿真结果表明,该算法在减少计算量的同时大大减少了跟踪丢失率。     

基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法

论文提出了一种基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法。首先，采用全邻域方法实现目标的航迹起始，其次，采用修正的多假设跟踪方法完成已确立目标的跟踪和新目标的起始。最后，进行了仿真实验，其结果验证了提出的算法能够很好地完成对多个目标的起始和跟踪。     

系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法

为解决系统误差下编队内各目标航迹精细关联的难题,基于编队目标航迹的特点,利用模糊拓扑的思想,提出了一种系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法.算法首先基于循环阈值模型对各传感器获得的航迹进行编队识别,然后利用编队中心航迹代替编队整体,深入分析系统误差对编队中心航迹的影响,建立第一重模糊拓扑模型,完成编队航迹的预互联和普通目标航迹的对准关联,最后基于预关联编队内目标航迹之间或与航迹关联对之间的拓扑关系建立第二重模糊拓扑模型,实现编队内目标航迹的精细关联.经仿真数据验证,与基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法、基于航迹迭代的航迹对准关联算法和修正的加权法相比,该算法综合性能明显优越,能很好满足工程上对系统误差下编队内目标航迹精细关联的需求.      

基于蚁群聚类的多目标跟踪航迹起始方法

针对杂波环境下的航迹起始的NP难问题,提出了一种基于蚁群聚类的数据关联方法.为每个测量数据赋予给定的特征值,利用基于拾起和放下的蚁群聚类算法确定所需起始目标航迹数目,利用模糊蚂蚁聚类算法提取目标航迹.数值仿真结果表明:在杂波密度稀疏、目标交叉运动的条件下,目标航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为2.131 s;在密集杂波条件下,航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为12.378 s.     

基于隶属度的概率数据关联算法

分析了点迹-航迹关联中常用的概率数据关联算法,针对此算法在密集目标环境下,尤其是当多个目标的关联波门相交且相交区域存在有效测量时易发生误跟和跟丢的问题,对算法进行了改进,引入了测量隶属度的概念,通过计算各个有效测量与所对应目标之间的统计距离,进而求出各有效测量的隶属度,将相交的关联波门进行拆分,然后对拆分后的各个独立的关联波门分别使用概率数据关联算法进行数据关联,并采用卡尔曼滤波算法对目标进行状态估计.仿真结果表明:改进的数据关联算法相比JPDA算法,正确关联概率下降约3％,计算时间缩短38％.     

修正的逻辑航迹起始算法性能研究

修正的逻辑航迹起始算法在原有算法的基础上根据目标的运动特性,在航迹起始阶段对落入相关域中的量测加一个限制条件,以剔除在一定程度上与航迹成V字形的测量点迹。用统计学方法提出了该算法的航迹检测概率和假航迹起始概率显式表达,在理论上指出对原有算法的改进,并用仿真实验验证了分析的正确性。     

基于MHT模型的毫米波雷达车辆检测方法

为了在智能车辆系统中检测前方车辆,该文提出了一种基于多假设跟踪(Multiplehypothesis tracking,MHT)模型的车辆检测方法。首先在多假设跟踪模型下,定义毫米波雷达量测集合与目标集合的对应关系,采用广义概率数据关联算法提取量测集合中的有效目标,从而得到有效目标集合。利用概率树模型估算目标的出现概率来维护检测的目标集合,保留稳定的检测结果。实验结果表明:该方法对于远近距离下和较差环境下黑夜灯光的前方车辆达到了准确的检测效果,克服了基于视觉的车辆检测方法对目标距离和环境光线敏感的缺点,同时在目标的保持维护上也取得了良好的效果。     

基于N记忆簇标记SMC-PHD滤波的量子跟踪

使用PHD粒子滤波跟踪量子以满足特定生物信息学应用的需求,并结合簇标记技术实现多目标航迹关联.针对簇标记技术存在的"标签漂移"问题,提出一种N记忆簇标记方法用于控制算法对不稳定目标的敏感度.它通过记忆和对比过去N个时刻的目标状态可以有效降低目标频繁出没对目标估计和跟踪带来的干扰.实验结果表明该方法可以对具有高随机动态的量子目标实现较准确、鲁棒的航迹跟踪.     

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.     

MEM模型在多传感器多目标无源定位与跟踪中的应用

针对多传感器机动多目标无源定位问题的目标数量多、定位难的特点,采用复合弹性系数神经网络模型对该问题进行建模,并进行组合优化,以期能利用多个传感器较准确地对多个机动目标进行无源定位与跟踪。仿真结果表明该模型能有效地锁定真实目标,当多个目标较分散或较集中时,该模型仍能有效锁定和跟踪。