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。     

多目标跟踪中的数据关联算法

在目标的正确回落入其跟踪门内的概率PtG <1的情况下 ,推导了联合概率数据关联算法中联合事件发生概率的计算公式。提出了一种能容易地产生多目标和多回波的联合事件的方法———假设树方法。并且提出了一种新的多目标跟踪中数据关联的快速算法。此算法用于解决杂波环境中多目标跟踪的数据关联问题 ,取得了较好的结果。     

杂波环境下目标无源跟踪算法

针对杂波（虚假量测）环境下的目标无源跟踪问题进行了研究,并给出了只测角情况下相应的跟踪算法。该算法在利用修正增益扩展卡尔曼滤波(modified gain extended Kalman filter, MGEKF)对目标进行无源纯方位跟踪的同时,通过建立波门对不同时刻的测量数据进行选择,然后利用角度测量数据计算落入波门内的有效测量数据的概率（包括波门内所有有效量测均为虚假量测的概率和第i个有效回波是正确的概率）,并以这些概率值作为权值对目标状态进行加权融合,实现杂波环境下对目标的实时纯方位无源跟踪。同时,仿真分析对文中所提算法的可行性和有效性进行了验证。     

杂波环境下基于meanshift的多目标数据关联

针对杂波背景下多目标的数据关联问题,提出了一种基于meanshift的多目标数据关联算法.该算法首次将meanshift用于多目标的数据关联问题中,首先对接收到的量测数据通过meanshift算法进行聚类处理,然后结合最近邻思想完成量测航迹的关联,在目标密集或交叉的情况下,引入关联度的概念,与PDA相比,在提高关联精度的同时,也降低了计算量.蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

被动传感器系统模糊-概率双加权数据关联新算法

针对被动传感器系统中的数据关联问题,提出了一种新的被动传感器系统模糊-概率双加权数据关联算法。该算法首先利用候选关联的方位角建立检验统计量,进行方位的粗关联,排除一部分虚假候选关联,减少计算量;再对保留的候选关联进行交叉定位,计算每个交叉定位点与各个目标的关联概率;同时对相应的候选关联建立模糊关联度,来修正目标的关联概率,最后采用最大值搜索方法得到各个目标的正确关联。仿真结果表明,该方法可以快速、准确的排除虚假定位点,能够有效的对多个目标进行跟踪。     

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。     

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     

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。     

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。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正~~     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.