基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法

线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该算法在LGJMS-GMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,进而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态的同时,对目标属性信息进行更新。该算法实现了时变数目的目标状态和类别估计。杂波背景下交叉和临近并行机动目标的跟踪实验验证了该文算法的联合检测、跟踪与分类性能。     

图像目标检测前跟踪的广义多伯努利滤波算法

针对目标影响区域重叠时的图像目标检测前跟踪问题,推导了基于多伯努利滤波器的多目标联合检测与跟踪算法.在分析多个目标叠加条件下观测似然函数的基础上,利用预测得到的目标状态对观测似然函数进行估计,从而消除目标叠加对观测更新带来的影响.该方法在目标预测与跟踪阶段皆保持了目标状态的多伯努利分布特性,是较为严格意义上的多伯努利多目标滤波器,可应用于一般图像观测条件下(目标重叠或非重叠)的目标检测前跟踪.给出了该算法的实现步骤,并通过加标签的方法,更准确地实现目标轨迹提取和虚假目标剔除,最后通过计算机仿真实验验证了所提算法的有效性.     

基于联合似然函数的多扩展目标广义标签多伯努利滤波器

高分辨率雷达监视系统可观测到区域内不同形状的多个扩展目标,可靠的形状估计有利于提高扩展目标跟踪性能,并可作为战场态势评估的重要依据。该文针对不同形状多扩展目标跟踪问题,提出一种基于联合似然函数的广义标签多伯努利(JL-GLMB)滤波器,可实现目标数目、航迹以及形状的精确估计。首先,将目标形状建模为星凸集,并利用非线性量测变换滤波器更新GLMB分布中的高斯分量,有效提高扩展目标状态估计精度。然后,通过对数加权融合策略,构造联合似然函数,综合衡量扩展目标和量测单元之间的相似程度。最后,基于吉布斯采样,提出快速计算扩展目标状态后验概率密度的方法,有效提高数据关联的准确率和计算效率。仿真实验结果表明,所提滤波器能够有效估计不同形状的多扩展目标状态,且在杂波环境下具有稳定的势估计。     

多模型粒子滤波跟踪算法研究

针对机动目标跟踪问题,该文设计了一种改进的多模型粒子滤波(EMMPF)算法。与传统的多模型粒子滤波(MMPF)算法按照模型概率分配粒子数不同,该算法可根据用户定义的准则灵活控制各个模型的粒子数,且无需对模型间的粒子进行交互。模型估计和状态估计分开计算,并用模型似然函数更新模型后验概率。与MMPF进行的仿真比较表明,该算法能用较少的粒子数获得更好的滤波性能。     

杂波环境下被动多传感器机动目标跟踪新算法

针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。 在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换,以适应目标的机动变化。用粒子滤波实现对观测方程的非线性处理。最后,建立了被动多传感器的非线性观测模型,避免了目标的不可观测性,并且算法还能够处理非高斯噪声情况。仿真实验结果表明,提出的算法能够有效地对被动机动目标跟踪,且性能优于交互多模型概率数据关联滤波器(IMM-PDAF)。     

一种幅度信息辅助多伯努利滤波算法

在许多多目标跟踪场景中,目标返回的幅度通常强于虚警杂波返回的幅度。通过建立更加准确的包含幅度信息的目标和虚警杂波似然函数,可提高多目标估计精度。该文提出一种基于随机有限集的幅度信息辅助多伯努利滤波(Amplitude Information Assistant Multi-Bernoulli Filter, AIA-MBerF)算法。该算法通过建立幅度似然函数将幅度信息引入到多伯努利滤波的更新过程中,并给出针对线性和非线性模型的高斯混合(Gaussian Mixture, GM)和序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC)实现方法。仿真结果表明,该滤波算法相比于传统多伯努利滤波(Multi-Bernoulli Filter, MBerF)无论GM还是SMC实现都可获得更加准确稳定的目标数和对应的目标状态估计。     

一种复合多基地雷达密集多目标检测的新方法

密集多目标探测是当前雷达技术领域面临的前沿课题和紧迫任务。该文提出了一种T/R-R2复合多基地雷达信号融合方法,建立了单基地雷达接收机和多基地雷达接收机的目标回波信号模型,针对3维空间,基于距离信息提出了复合多基地雷达信号融合模型,采用最大似然法对密集多目标进行检测,分析了信噪比、目标数量、目标起伏、检测门限以及复合多基地雷达几何配置对检测性能的影响。蒙特卡洛仿真结果表明该文方法对密集多目标的检测是有效的。Swerling II型目标为本文推导的假设条件,但在Swerling 0和IV型目标起伏条件下该文的检测算法仍然有效。     

贪婪的量测划分机制下的多传感器多机动目标跟踪算法

针对低检测概率下多机动目标的跟踪问题,该文提出一种新的交互式多传感器多目标多伯努利滤波器(IMM-MS-MeMBer)。在IMM-MS-MeMBer滤波器的预测阶段,该文利用当前的量测信息自适应地更新目标的模型概率,并利用更新后的模型概率对目标状态进行混合预测;在IMM-MS-MeMBer滤波器的更新阶段,使用贪婪的多传感器量测划分策略对多传感器量测进行划分,并利用得到的量测划分集合和IMM-MS-MeMBer滤波器对目标的后验概率密度进行更新;除此之外,IMM-MS-MeMBer滤波器能够利用目标的角度和多普勒量测信息同时实现多个机动目标的位置、速度估计。数值实验验证了该文所提IMM-MS-MeMBer滤波器的优越性能。     

一种适用于非高斯杂波背景的DP-TBD算法

针对动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法在非高斯杂波背景、起伏目标条件下检测和跟踪性能差的问题,将粒子滤波引入动态规划的似然比阶段指标函数计算中,利用粒子权值的均值表征目标存在假设下的似然函数,导出似然比指标函数模型,进而给出了一种适用于非高斯杂波背景和起伏目标的最大似然DP-TBD算法。应用文中算法在对数-正态杂波、Swerling起伏模型条件下,对目标的检测跟踪性能进行了仿真,并与两种传统的DP-TBD算法进行比较,验证了该算法的有效性。     

贪婪的量测划分机制下的多传感器多机动目标跟踪算法

针对低检测概率下多机动目标的跟踪问题,该文提出一种新的交互式多传感器多目标多伯努利滤波器(IMM-MS-MeMBer).在IMM-MS-MeMBer滤波器的预测阶段,该文利用当前的量测信息自适应地更新目标的模型概率,并利用更新后的模型概率对目标状态进行混合预测;在IMM-MS-MeMBer滤波器的更新阶段,使用贪婪的多传感器量测划分策略对多传感器量测进行划分,并利用得到的量测划分集合和IMM-MS-MeMBer滤波器对目标的后验概率密度进行更新;除此之外,IMM-MS-MeMBer滤波器能够利用目标的角度和多普勒量测信息同时实现多个机动目标的位置、速度估计.数值实验验证了该文所提IMM-MS-MeMBer滤波器的优越性能.     

机动目标DOA跟踪粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法在机动目标波达方向(direction of arrival, DOA)随时间快速变化导致跟踪精度下降、实时性变差及多目标跟踪误差大等不足的问题,本文提出了一种改进粒子滤波(particle filter, PF)算法。该算法依据阵列信号处理模型和匀速(constant velocity,CV)模型,建立了机动目标跟踪的状态方程和观测方程作为状态空间模型,并在此基础上,借鉴多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法谱函数修改了粒子滤波的似然函数,实现了对目标方位的实时动态跟踪。仿真结果表明,与传统子空间类跟踪算法和标准粒子滤波算法相比,本文方法跟踪精度更高,收敛速度更快,抗噪能力及鲁棒性更强,对轨迹交叉的多目标跟踪性能也更优。      

OFDM雷达多目标运动参数的近似最大似然估计

针对相位编码正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)雷达动目标探测问题,该文提出了一种基于通道分离和最大似然原理相结合的运动参数估计方法。首先,利用OFDM信号的正交性分离出多通道信号,并与相位编码参考信号在快时间域相关后获得各通道的1维距离像。随后,利用Keystone变换校正子载波多普勒偏移与慢时间之间的耦合,并在慢时间域和子载波域进行相参积累得到距离-多普勒2维谱。结合CLEAN技术对距离-多普勒2维谱进行谱峰搜索,获得各个目标的位置和速度参数估计量。以此为初值,利用牛顿迭代算法对似然函数进行优化,最终获得运动参数的近似最大似然估计(Approximate Maximum Likelihood Estimator, AMLE)。仿真实验表明,该文算法在计算复杂性和参数估计精度上都优于传统的Keystone估计算法,在相同均方根误差(Root-Mean-Square Error, RMSE)下其输入信噪比改善了约4 dB,且均方误差接近Cramer-Rao下限。      

基于多模粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪

检测前跟踪技术是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法。该文针对目标作复杂运动的情况,提出了机动弱目标检测前跟踪的多模粒子滤波算法。该算法在目标状态矢量中增加了表示目标存在与否以及目标运动模型的变量,采用粒子滤波实现了包含两个离散变量的混合滤波过程。仿真试验表明,该算法在经典跟踪方法难以发挥作用的低信噪比条件下,能够有效实现机动目标的检测与跟踪。     

Amplitude information based robust tracking method for multiple marine targets

A robust multi-Bernoulli filter based on the amplitude information of the target in sea clutter was proposed,in which the amplitude information of the target and sea clutter was exploited to improve the measurement likelihood.Therefore,the proposed approach could distinguish targets from clutter better when they were spatially close,which further enhanced the ability to track targets in marine radar detection applications.The simulation results of Swerling type Ⅰfluctuating targets tracking in K distributed sea clutter show that,the proposed algorithm is superior in performance to the robust multi-Bernoulli filter in terms of state estimation,cardinality estimation,as well as clutter rate estimation.     

最大似然接收机在8mm连续波雷达中的应用

详述了在8 mm连续波低空测量雷达中应用高动态、新型的最大似然接收机的基本原理,给出了数学模型并讨论了实现方法,采用模拟和现场试验的方法验证了接收机的性能。结果表明,最大似然接收机技术可以实现对高动态低信噪比目标的稳定跟踪测量,与毫米波技术结合有利于接收机在频域检测目标,将多径干扰滤除,可以实现在海面背景下的低空测量,即使信号电平有20 dB的波动,也可以稳定跟踪测量目标。     

一种基于粒子滤波的双极化雷达检测前跟踪算法

针对雷达在低信噪比（signal to noise ratio,SNR）条件下对运动目标的检测和跟踪难题,提出了一种基于粒子滤波（particle filter,PF）的双极化雷达运动目标检测前跟踪（track before detect,TBD）算法,又称联合粒子滤波检测前跟踪（joint particle filter-track before detect,JPF-TBD）方法.该算法借鉴传统的TBD算法处理框架,以经典PF算法为基础,使用双通道幅度相位似然比函数计算粒子权值,并实现了完整的PF过程.与同类研究相比,所提算法能够充分利用双极化雷达各通道幅度和相位信息,进一步扩展了PF算法的应用范围.仿真实验表明:在SNR>10 dB,虚警概率为10-6的情况下所提算法对目标的检测概率大于0.8.     

基于动态规划算法的无源毫米波弱小目标检测方法

针对无源毫米波弱小目标特点,结合已有的动态规划算法,利用图像阈值分割原理实时计算检测门限,提出一种适用于无源毫米波小目标检测的实用动态规划算法,并分析了动态规划的计算过程及分割门限的确定方法。实验仿真结果表明,此算法能准确检测出复杂背景下的低信噪比无源毫米波弱小目标,并得到目标运动轨迹,在单帧成像信噪比为4.5dB左右时,能准确检测出目标运动轨迹。     

多目标环境中的认知雷达跟踪方法

研究了多目标环境中的认知雷达目标跟踪问题,提出了一种基于波形优化和快速粒子滤波的多目标跟踪方法。在量测模型中,基于采样的接收数据建立量测方程,以克服多目标跟踪中的数据关联问题;在状态模型中,与量测模型相匹配,联合估计目标运动状态（位置、速度）和散射系数。为实现多目标跟踪和提高跟踪性能,从联合收发自适应处理角度出发设计跟踪算法和发射波形:1）接收自适应。由于量测数据的维数以及跟踪模型的非线性程度较高,为实现对多目标的有效跟踪以及降低跟踪算法的运算复杂度,采用改进的粒子滤波方法对目标状态进行实时估计;2）发射自适应。考虑到信噪比与跟踪性能关系以及量测模型的特点,基于最优信噪比准则实现了对发射波形的优化。仿真结果表明文中所提出的跟踪方法能够有效的跟踪上目标,且所设计的自适应波形的跟踪性能优于传统固定波形。      

基于道路约束的粒子滤波检测前跟踪算法

标准的多模型粒子滤波检测前跟踪技术是在低信噪比环境下检测与跟踪机动性的微弱目标的有效手段。但是由于其采用固定的运动模型数量,当运动模型数量过大时,模型之间的竞争会导致性能的下降。针对此问题,利用道路信息提出了一种变结构的多模型粒子滤波检测前跟踪算法。在每一时刻,根据目标的估计状态和挖掘的道路信息自适应地更新和改变运动模型集以能够选择更加有效的模型集,同时减少了模型数量,并且利用道路信息对目标的运动状态进行约束和限制。最后通过Monte Carlo仿真实验表明,基于文中所提出的算法在检测跟踪性能方面明显优于标准的多模型粒子滤波检测前跟踪算法。