一种基于多普勒信息的雷达目标跟踪方法

机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标中断和重起批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,文中提出了一种基于多普勒预测的扩展卡尔曼滤波算法(Doppler Prediction EKF,DP-EKF),该方法将多普勒盲区的先验信息并入到扩展卡尔曼滤波算法中,通过状态预测判断目标在未来时刻是否落入多普勒盲区,从而自适应地调整跟踪滤波规则,解决多普勒盲区条件下目标连续跟踪问题。仿真结果表明,该算法对于运动模型已知的航迹不连续目标具有较好的跟踪效果,能够维持其航迹的连续性。     

多普勒盲区条件下的交互式多模型粒子滤波算法

机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹暂消和重起批甚至断批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于交互式多模型的盲区粒子滤波(Interacting Multiple Model-Blind Doppler Particle Filtering, IMM-BDPF)算法。该算法将多普勒盲区的先验信息并入到IMM-PF中,在模型集中的每个运动模型上分别完成盲区粒子滤波,再进行交互式处理,得到盲区内的目标状态估计值。仿真结果表明该算法对盲区内做机动的目标具有较高的状态估计精度,解决了多普勒盲区条件下的机动目标连续跟踪问题。     

一种多普勒盲区下的航迹片段关联方法

在多目标跟踪过程中,机载预警雷达固有的多普勒盲区容易引起目标航迹中断和重起批,形成大量航迹片段,从而增加雷达情报分析的难度。基于此,提出了一种改进的多普勒盲区下的航迹片段关联方法。在传统基于二维分配的关联方法基础上,将多普勒盲区和目标类别信息并入到航迹片段关联的各个环节。预处理阶段采用盲区滤波算法对“老”航迹进行预测,粗关联阶段增加径向速度作为关联信息,二维分配阶段,利用目标类别信息修正分配代价函数。仿真结果表明：在复杂多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断数较传统方法有明显下降,航迹寿命有明显提升。     

一种复杂环境下的多假设分支跟踪方法

在雷达环境杂波强、目标运动特性复杂、需要同时跟踪多批目标的情况下,目标跟踪过程中容易因关联错误造成跟踪错误。本文提出的多假设航迹跟踪方法在目标的机动特性不明时,建立航迹的多个假设航迹,对假设航迹进行隐形跟踪。该方法中航迹具有父、子、孙三类分支属性之一,其中父航迹为原始航迹,子航迹是在父航迹基础上建立的假设航迹,孙航迹是在子航迹基础上建立的假设航迹。通过父、子、孙三类分支航迹之间的继承和替代,可以同时跟踪丢点、密集杂波区、机动状态不明的多批目标,降低航迹关联错误的概率,实现对目标的稳定跟踪。     

基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法

利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息, 基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法, 提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中, 对各高斯项编号, 进行航迹提取, 在滤波处理的同时形成带有航迹编号的明确航迹, 并进行航迹管理; 同时, 根据目标运动模型, 联合利用目标加速度控制输入与速度估计进行多目标分类.仿真试验验证了该方法能够在检测、跟踪的同时, 对目标航迹进行有效类型识别.     

基于最大置信度的多目标检测算法

针对混合运动模式下目标数量及目标运动速度范围等多项先验信息缺乏状况下的复杂航迹起始问题,提出一种基于最大置信度的多目标检测算法。该算法借鉴动态规划技术中的能量积累思想,并充分利用了传感器信号强度信息。在粗起始阶段利用扩展搜索算法生成候选航迹,并利用模型粗匹配的方法将候选航迹大致分为直线运动及曲线运动两种类型。在航迹确认阶段,采用基于信号强度信息的概率多假设跟踪算法,通过计算最优状态估计值获得量测点属于某一目标的最大置信度,并依据最大置信度确认目标量测。仿真实验结果表明,该方法实时性强,不仅能对多目标航迹准确起始,也可以有效避免概率多假设跟踪算法由于初值质量差而导致的错误跟踪现象。      

多普勒盲区条件下空地预警雷达多目标协同跟踪方法

针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题,基于交互式多模型（IMM,Interacting Multiple Models）、联合概率数据互联（JPDA,Joint Probability Data Association）和分布式不敏卡尔曼滤波（UKF,Unscented Kalman Filter）提出了预警机雷达与地基雷达对目标进行协同跟踪的方法。该方法利用目标的状态估计和预测实时计算每部雷达的动态融合权值,预测目标的多普勒频率。当预警机雷达对目标的量测不存在且检测到目标进入预警机雷达多普勒盲区时,由预警机雷达对目标状态进行外推,以此产生虚拟量测,用虚拟量测与地基雷达协同跟踪对目标的融合估计状态进行更新;若预警机雷达对目标的量测不存在且目标不是进入多普勒盲区时, 由地基雷达单独对目标的融合估计状态进行更新。当目标飞出预警机雷达多普勒盲区后,将预警机雷达对目标的状态估计再次与地基雷达进行关联,并根据动态权值融合更新目标状态。仿真结果表明,该方法能够改善多普勒盲区内多目标航迹的连续性和跟踪精度。     

运动红外单站跟踪空中目标的方向估计方法

红外探测器只能测量运动目标的方位角和俯仰角,难以获取目标的距离信息.运动红外探测器所测量的运动目标不完全信息,无法在直角坐标系下有效对三维运动目标进行滤波与跟踪.针对这一问题,提出了运动红外单站跟踪运动目标的参数航迹滤波方法:该方法利用传感器测量到的目标方位角和俯仰角信患,根据假设的目标运动模型,直接对目标航迹方向进行...     

机载雷达中断航关联算法

由于多普勒盲区、电磁干扰以及电子静默等原因,机载预警雷达会经常出现目标航迹中断的现象。针对传统中断航 迹关联算法航迹错误关联和漏关联的概率较高的缺点,文中提出基于先验信息的中断航迹关联算法,利用目标运动特征等先验信息进行粗关联,采用对数代价函数结合二维最优分配实现中断航迹关联,并通过多项式拟合连接关联成功的航迹。仿真实验表明,该算法关联性能比传统算法有显著提高。     

弹道目标多传感器低重合率航迹关联技术研究

弹道目标伴随着运动速度快、区间跨度广、测量误差大等因素,多传感器在协同跟踪时相互间因重叠率低产生航迹中断是一个比较普遍的现象。这种现象因对航迹关联得到连贯完整的航迹产生影响而成为一个亟待解决的问题。针对该问题,通过对现有航迹的延续和反推,本文提出一种利用目标状态进行航迹关联的方法。实验证明,该方法可以有效解决弹道目标在低重合率条件下的航迹关联问题。     

角度信息辅助的集中式多传感器多假设跟踪算法

对于密集杂波环境中的多目标跟踪,传统集中式多传感器多假设跟踪(CMS-MHT)算法在每一时刻的航迹-量测关联假设数量大大增加,导致数据关联不确定性增大,以至很难由常规航迹得分给出正确关联,表现为高的漏情率以及航迹分裂现象。基于传感器测量误差较小时虚警与目标量测的空间分布特点,针对多个相同类型传感器进行目标跟踪,该文提出一种角度信息辅助的CMS-MHT算法,设计了新的角度信息辅助的航迹得分计算方法,可以降低航迹-量测关联的不确定性,从而得到比传统CMS-MHT更优的关联假设。仿真实验结果表明,在密集杂波环境中,该算法能有效降低漏情率,并有更好的航迹完整性。     

杂波环境下多被动传感器单目标跟踪算法

由于被动传感器只能获得目标的角度量测,因此杂波环境下基于被动传感器的关联问题较主动传感器更为困难。针对杂波环境下纯方位多被动传感器系统的单目标跟踪问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的模糊综合贴近度关联跟踪方法。该方法采用直角坐标系下多被动传感器系统的扩展卡尔曼滤波对目标进行跟踪。首先利用目标航迹的预测信息,针对每个传感器建立确认跟踪门;在获得候选关联组合后,直接利用角度信息建立各候选关联组合与角度预测值间的模糊综合贴近度,通过在所获得的全部模糊综合贴近度中寻求最优解完成量测到航迹的关联。仿真实验表明,该方法可以有效地解决杂波环境下多被动传感器系统的单目标跟踪问题。     

基于PDA的群目标合并与分离方法研究

针对飞行编队形成的群目标航迹关联的特殊性,分析了照射质心的编队群目标成员合并与分离检验方法的优缺点,定义了群目标成员合并与分离检验涉及的3要素:位置、速度和航迹历史。在此基础上,提出了基于概率数据关联(PDA)的群目标成员合并与分离的检验方法。该方法利用群目标等效回波统计中心更新滤波器状态,将每一个雷达周期的量测与统计中心关联判别,从而减少了关联次数,提高了正确判别群目标成员合并与分离的概率。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于SIS框架和蚁群算法的非线性多目标跟踪

该文提出一种新的非线性多目标跟踪方法用蚁群算法实现数据关联和SIS(Sequential Importance Sampling)实现对单目标的跟踪。首先根据数据关联问题对蚁群算法进行修改,考虑目标运动中的约束条件对关联概率的影响,重新定义蚁群算法中的路径和路径长度,从而利用蚁群算法寻找最短路径的能力实现对数据关联。由于SIS框架是针对非线性系统的一种较好的状态估计方法,该文将其作为对单目标进行跟踪的框架,和蚁群算法共同解决非线性情况下的多目标跟踪问题。实验对一维平面和二维平面中的多个目标进行了仿真,结果表明,将蚁群算法应用于解决数据关联问题是行之有效的。     

多源置信综合的雷达与ESM协同跟踪方法

跟踪空间邻近目标时，仅依靠运动学信息不足以实现可靠的数据关联，而基于动目标指示器（Moving Target Indicator，MTI）雷达和电子支援措施（Electronic Support Measurement，ESM）的多源异类传感器数据融合可以通过提升数据关联性能达到改善跟踪性能的目的。通过构建基于五种成比例再分配规则（Five Proportional Conflict Redistribution Rules，PCR5）置信度量的数据关联策略，将目标运动学信息和属性信息结合做多特征推理，解决异类传感器数据的不确定性和不一致性；利用Dempster-Shafer（DS）证据理论方法进行属性融合更新，完成属性信息在时间序列上的相干积累，实现空间邻近目标的可靠跟踪。该方法从数据关联和状态估计两方面联合进行改进，通过引入属性信息提升数据关联的正确性，从而提升跟踪性能，实现多源异类信息下的协同跟踪。仿真表明，相比于仅雷达跟踪、雷达和ESM序惯跟踪等方案，该方法可有效提升跟踪精度和关联性能。     

基于粒子滤波器和风险决策跟踪遮挡目标的方法

为了跟踪遮挡目标,本文通过赋予外界遮挡和目标自身外观变化不同的风险度,利用风险决策的方法判断遮挡,设计了新的目标模板和模板更新规则,使目标模板既能随外观的缓慢变化自动更新,又能在全遮挡出现时维持模板不变.当这个新的目标模板和模板更新规则结合粒子滤波器的跟踪算法时,可实现遮挡目标的跟踪.实际视频流的测试结果表明,本文提出的方法可以有效判断遮挡,实现了长时间全遮挡情况下的目标跟踪.     

Multi-Deme Parallel FGAs-Based Algorithm for Multitarget Tracking

For data association in multisensor and multitarget tracking, a novel parallel algorithm is developed to improve the efficiency and real-time performance of FGAs-based algorithm. One Cluster of Workstation （COW） with Message Passing Interface （MPI） is built. The proposed Multi-Deme Parallel FGA （MDPFGA） is run on the platform. A serial of special MDPFGAs are used to determine the static and the dynamic solutions of generalized m-best S-D assignment problem respectively, as well as target states estimation in track management. Such an assignment-based parallel algorithm is demonstrated on simulated passive sensor track formation and maintenance problem. While illustrating the feasibility of the proposed algorithm in multisensor multitarget tracking, simulation results indicate that the MDPFGAs-based algorithm has greater efficiency and speed than the FGAs-based algorithm.     

基于改进分水岭算法的多目标车辆的跟踪研究

近年来,由于车辆数量的激增,道路事故也频频发生,这就要对事故易发路段进行监控,并对车辆进行跟踪。针对目标的跟踪,提出了利用改进的分水岭方法与数据关联方法相结合实现多目标车辆准确跟踪,在检测车辆时利用分水岭算法可以有效地进行图像分割并准确的检测出运行车辆;跟踪时利用运动目标轮廓采用链表法记录多运动目标之间的数据关联,并跟据质心特征进行跟踪。实验表明该方法能有效地对目标进行了检测并提高了跟踪的准确率。