杂波环境中一种新的机动目标跟踪算法

针对传统交互式多模型概率数据互联(IMM PDA)算法中因模型选取的不确定性,跟踪精度低等缺点,引入了联合交互式多模型概率数据互联的思想,在此基础上提出了一种适用于杂波环境机动目标跟踪的新算法——交互式自适应概率数据互联(IMMAPDA)算法,将自适应滤波算法应用到PDA滤波器中和数据关联进行有机结合,提高了杂波环境中机动目标的跟踪精度。理论分析与仿真结果验证了该算法的优越性,提高了目标跟踪精度,解决了全局最优化问题。     

当前统计概率数据关联算法

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。     

基于神经网络的多机动目标跟踪算法

将神经网络理论用于多机动目标跟踪,解决了联合概率数据关联(JPDA)存在的计算量组合爆炸问题。基于神经网络数据关联(NDA)所得到的最佳关联假设,将其与简化信息融合并行自适应滤波算法(DAF)进行有效结合,在保证量测与目标有效关联的同时,还具备跟踪起始和终结的作用,实现了对多机动目标的状态滤波与预测。仿真结果表明,与传统的交互式多模型联合概率数据关联算法相比,新算法在保证多机动目标的跟踪精度及实时性要求的同时,计算量大大减少。     

多目标跟踪中几种数据关联方法的比较

数据关联是多目标跟踪的核心部分,概率数据关联滤波（probability data association filter, PDA）算法和联合概率数据关联滤波（joint probability data association filter,JPDA）算法是两种典型的数据关联算法.PDA方法计算量小,有较好的单目标跟踪性能,但在跟踪多个目标时会发生目标的偏移和聚合现象;JPDA方法具有良好的多目标跟踪性能,但其运算量巨大而难于在工程中应用.OSPDA（the order statistics PDA）是改进型的快速算法,关联精度高并且计算量小.对这几种数据关联方法进行了分析比较,并作了仿真,指出各种算法的优缺点.     

基于辐射源信号特征信息的JPDA无源跟踪算法

提出一种基于信号特征信息的改进联合概率数据互联算法,该算法不仅利用目标状态空间信息同时利用了目标特征信息计算互联概率。在航迹交叉和近距离情况下,传统算法出现目标航迹丢失,而改进算法可正常工作。通过计算机仿真证明了改进算法的有效性。     

基于成像声呐的水下多目标跟踪研究

针对水下多目标跟踪问题,提出基于成像声呐的高效目标跟踪算法. 基于声呐的成像特点,针对声学图像中的每个像素点,建立基于信号强度的回波信号模型,提取图像中的个体目标. 采用基于序贯蒙特卡罗的概率密度假设(SMCPHD)滤波对各目标状态进行滤波,结合Auction航迹识别算法将滤波后的目标状态与已确定的航迹进行关联,实现多目标跟踪. 通过算法的仿真分析发现,该方法相对于基于数据关联型的多目标跟踪算法如联合概率数据关联(JPDA)算法、多假设跟踪(MHT)算法,大大提高了计算效率. 对采集的现场数据进行目标提取与跟踪,获得目标的跟踪轨迹.     

密集回波环境下多目标跟踪的一种新算法

在多目标跟踪中，一个量测可能是几个目标的混合量测，一个目标也可能产生几个量测。目前，基于贝叶斯的数据关联算法沿用的均是JPDA的“量测与目标一一对应”的可行性规则，它不符合上述情况下数据关联的实际情况。因此，为了解决该问题，从分析JPDA的可行性规则入手，打破JPDA可行性规则的限制，提出了更符合实际的量测与目标均可复用的观点，及新的可行性规则，认为量测与目标之间的关联关系是多对多的关系，并据此利用条件贝叶斯公式，推导出边缘概率的一种新的计算方法——广义数据关联算法(GPDA)。利用该方法对多目标进行跟踪，取得了良好的跟踪性能，并且计算量大大减小。     

多目标实时跟踪的一种数据关联算法

联合概率数据关联是密集杂波环境下跟踪效果最理想的数据关联算法之一。文中在研究概率数据关联算法的基础上,提出了一种快速数据关联算法。通过不同阈值的选择,去除小概率事件,建立确认矩阵,再根据被跟踪目标跟踪门的相交情况,将跟踪空间划分成若干相互独立的区域。对同一区域内公共量测的概率密度值进行衰减,计算出关联概率。仿真实验结果表明,该算法能显著减少可行联合事件的搜索时间和数量,可以有效解决JPDA算法计算量过大的问题,且便于工程实现。     

基于小波滤波的JPDA算法多目标跟踪

研究了一种基于地心坐标的多机动目标跟踪算法,将雷达站的坐标通过地球坐标系转换成地心直角坐标系,得到新坐标系下的数据,利用小波滤波的Matlab算法对坐标测量转换的数据进行分解,将分解得到的测量数据用于机动目标的状态更新,利用JPDA算法将三维坐标进行数据关联,分理出多个目标的飞行航迹,并与小波滤波相融合,得到多目标飞行器各自的飞行轨迹.仿真结果表明,该JPDA与小波滤波融合的算法跟踪性能良好,可以将多目标数据分离,且计算量偏小.     

基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法

研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合概率数据互联算法,依次处理最佳划分中各传感器源于同一目标的量测,在此基础上通过不敏卡尔曼滤波(UKF)解决非线性系统中的目标跟踪问题。最后给出了该算法与MSJPDA/EKF算法的仿真比较,结果表明该算法具有更高的稳定性和跟踪精度。     

GLMB extended target tracking based on one-step data association

Due to the inseparability of measurements in neighborhood scenarios, the tracking performance of the traditional extended target tracking algorithm would degrade. In this paper, a new extended target tracking algorithm based on one step data association is proposed to solve the problem. First, the algorithm models the target with a multiplicative noise model. And then, the one step data association method in the Joint Probabilistic Data Association (JPDA) theory is combined with a Generalized Labeled Multi-Bernoulli (GLMB) filter. Simulation results show that the algorithm can track the target in cross and neighborhood scenarios effectively and that it is superior to the traditional extended target tracking algorithms based on measurement partition in estimation accuracy.     

分布式不确定性系统状态估计

研究了分布式不确定性系统的状态估计。以两部雷达构成的分布式系统为对象，考虑杂波环境、量测噪声和目标不确定性机动下的多目标跟踪。针对其中的两类不确定性问题，提出了机动目标自回归统计模型，并将它与联合概率数据关联相结合，给出了一种新的分布式多目标跟踪算法。仿真结果证明了其快速性和自适应性。     

扩展概率数据关联新算法

基于新的联合事件定义，推导出一种联合概率数据关联新算法．在此基础上，分析了该算法（本文取名为ＥＰＤＡ）与概率数据关联ＰＤＡ的关系，从而得出ＥＰＤＡ可看成ＰＤＡ的一种扩展的结论，同时，还从理论角度说明Ｆｉｔｚｇｅｒａｌｄ提出的简化ＪＰＤＡ算法中近似经验常数可精确计算，也可近似给定，不仅仅只能靠经验给定．ＥＰＤＡ克服了传统ＯＤＡ算法不可回避的组合爆炸难题，是一种性能优良的数据关联算法．仿真分析证明，本文提出的扩展概率数据关联算法实时性、有效性强，适于工程应用．     

数据关联算法的研究

在现代目标跟踪系统中,数据关联是一个重要组成部分.由于测量来源的不确定性,密集环境中的目标跟踪比较困难.概率数据关联算法和联合概率数据关联算法能很好地处理目标跟踪并在很多领域得到了广泛的应用.但是一旦出现某种干扰或是故障,通过概率数据关联算法得到的滤波值也会偏离真实值很多,造成滤波发散,严重影响性能.针对这一不足,基于概率数据关联算法中的组合新息,提出了修正概率数据关联算法.最后用一些实例来评价该跟踪算法的跟踪性能,仿真结果表明了修正概率数据关联算法和修正联合概率数据关联算法的有效性.     

修正概率数据关联算法的研究

根据“全邻”数据关联算法的基本思想,采用关联城内回波似然函数的归一化处理,考虑关联城内所有回波的信息,对Fitzgerald提出的简化概率数据关联(SPDA)算法进行修正,得到修正概率数据关联(MSPDA)算法.理论分析和Monto Carlo仿真表明了该算法的有效性.为了能应用于多机动目标的跟踪.采用一种有效的交互式多模型自适应机动目标跟踪算法与MSPDA算法结合,对多个机动目标的交叉、编队进行仿真,得到了较好的结果.     

次最优概率和集中式MSJPDA算法

针对集中式多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)并行算法经常出现滤波发散的现象,以及集中式MSJPDA算法实现复杂且运算量大的问题,对并行结构的MSJPDA算法进行了合理的修正,修正后的算法在滤波时运用概率数据互联的思想对各传感器的修正量进行概率加权,将次最优联合概率数据互联算法引入到集中式MSJPDA算法,简化后算法在性能接近的情况下有效地减少了运算量.仿真比较与分析结果表明,本文算法的综合性能更优越.     

多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法

传统雷达目标跟踪方法仅利用目标的位置信息进行数据关联,在处理密集杂波环境下的多目标跟踪问题时,容易产生虚假航迹,甚至出现误跟、失跟的现象。该文针对此问题提出一种多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法。首先引入多普勒信息带来的观测方程非线性,以及速度观测与距离观测之间的相关性问题,基于IPDA-UKF算法框架,综合利用目标的位置和速度信息构建多维关联波门,利用多维信息进行有效量测的筛选,从而将一个多目标数据关联的问题转化为多个单目标数据关联的问题,然后采用IPDA-UKF分别估计各个目标的存在概率和运动状态。仿真结果表明:相比其他算法,该算法充分利用距离和速度之间的相关性,不仅降低了杂波环境下多目标数据关联的复杂度,提高了数据关联的效率,而且目标跟踪精度也得到了明显提升。