多雷达多目标跟踪仿真系统

该文提出了模块化、易扩展的多雷达多目标跟踪仿真系统软硬件结构,分析了仿真系统各模块的原理、功能,介绍了系统实现的关键技术。系统的研制成功地解决了雷达数据仿真、大批次和复杂机动目标跟踪、数据融合技术,并为各种算法的性能评估提供了研究平台。     

基于新型AFCM的多传感器目标跟踪航迹融合

多目标跟踪是多传感器系统信息融合中的核心技术之一.采用新型的AFCM模糊算法实现对多目标交叉状态下航迹数据关联.该算法定义了一种新的度量空间中的距离,通过新的距离定义有效抑制含有噪声点的样本及目标航迹交叉在迭代中对数据关联聚类中心点的大幅偏差.同时应用改进带加权的航迹融合算法对红外和毫米波雷达传感器测量的航迹数据进行融合.仿真试验证明,新的算法在综合多传感器探测优势的基础上,对航迹的融合结果优于SF算法.新的数据关联算法和改进的加权航迹融合算法为多源信息融合提供了一种可靠有效的多目标跟踪技术.     

数据融合仿真系统通用架构及关键技术研究

在构建数据融合仿真系统通用架构的基础上,介绍了系统主要功能和仿真流程;研究了数据融合模块设计、效能评估指标体系、效能评估数学模型等仿真系统实现的关键技术,从数据融合算法设计及系统软件开发两个方面,提出了数据融合仿真系统通用架构开发实现的基本思路和方法.该系统不但可用来研究评价不同数据融合模型、算法的性能,而且可用来评估数据融合系统的整体性能,对实际系统实现也有相当的借鉴作用.     

基于HLA的火控信息融合仿真系统研究

针对多传感器信息融合的测试和评估,提出一种仿真系统的设计与实现方法。阐述多传感器信息融合仿真系统的功能,设计仿真系统通用架构,分析实现仿真系统的关键技术,并据此构建一个较完善的多传感器信息融合仿真系统。通过采用组件技术和插件技术,结合操作便捷的模型生成工具,为信息融合算法的研究提供一个理想的平台。     

效能评估方法在多目标跟踪系统中的应用

基于系统工程理论，分析了影响机动多目标跟踪系统基本效能的各要素，给出机动多目标跟踪系统的基本效能指标及其定义，从而建立了雷达机动多目标跟踪系统的效能评估模型。最后通过仿真分析给出了3种移目标跟踪算法的效能评估结果。     

多目标跟踪仿真系统的设计与实现

为了给研究者提供各种融合算法仿真验证和定量评估的仿真环境 ,根据数据融合处理模型 ,构造了一种基于状态融合级别的多目标跟踪仿真系统研究平台 ,进行仿真系统软件设计 ,给出了一个该平台的运行实例 ,验证了仿真平台的实用性和可靠性 ,对于数据融合技术和目标跟踪技术的发展具有现实意义。     

顺序结构多传感器模糊联合概率数据互联算法

为解决集中式多传感器系统中的多目标跟踪问题，本文运用模糊理论提出了一种多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法首先应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度；然后运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法，并提出了顺序处理结构的多传感器模糊联合概率数据互联算法的状态估
估计模型；最后给出了该算法与经典的多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较。仿真结果表明，本文算法的综合性能更优越。     

多传感器信息融合性能的测试与评估

讨论了信息融合系统性能评估的一般性理论和方法，以军事上的应用为背景建立了信息融合性能指标体系。通过软件测试的方法，对融合算法进行测试与评估。提出了一种用于多传感器信息融合性能测试与评估的系统结构，并以一个舰艇信息融合系统为例，讨论了评估其航迹相关性能时的测试步骤，给出了部分性能指标的计算方法。     

多源信息数据融合系统性能评估研究

多源信息数据融合系统的性能、功能等指标研究是可以定量估计的,其性能评估研究是在仿真环境中检验并修正多源信息数据融合方法的有力手段。笔者在多源信息数据融合的仿真环境中,从多源信息的关联情况、融合航迹的质量、目标识别的概率及整个数据融合流程的效能等角度出发,提出了一个较完备的性能评估指标体系,并通过多次仿真结果进行了验证。     

FCM与PDA相结合的多传感器多目标跟踪算法

传统的概率数据关联算法(PDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪.针对多传感器多目标跟踪问题,提出一种改进的PDA算法,采用FCM算法预测航迹的聚类中心,然后采用PDA方法对航迹进行跟踪.仿真实验证明此方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪.     

基于注意力机制与图网络的多目标跟踪

在基于检测的多目标跟踪算法中,为了获取更具鉴别性的特征以及解决复杂场景下目标的频繁带来的目标丢失以及身份切换问题,提出了一种基于注意力机制与图网络的多目标跟踪算法。算法利用Resnet-34-CBAM网络作为外观特征提取网络,分别将相邻帧的外观特征、位置信息利用特征融合网络进行融合,将获得的融合特征与运动特征分别使用不同更新策略的图网络进行更新,分别获得融合特征与运动特征相似度,使用超参数将两种相似度结合,进而获得相邻帧目标之间的相似度。最终使用匈牙利算法完成关联实现跟踪任务。最后在MOT17数据集进行实验,相较MOTDT算法,MOTA指标提升2.7%,MOTP指标提升6.4%,IDF1指标提升5.9%。实验结果证明,提出的基于图网络与注意力机制的多目标跟踪算法可以有效提高多目标跟踪的整体性能,并有效降低身份切换。     

基于模糊推理多传感信息融合的多目标跟踪

将模糊推理系统与多传感器顺序结构算法相结合，实现密集杂波环境中多目标的精确跟踪，采用模糊推理求解关联概率，并与雷达／红外跟踪系统相结合，在密集杂波环境中实现了对多目标的精确跟踪，仿真实验结果表明了所提出方法的有效性。     

基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法

随着无人机技术的不断发展,无人机多目标跟踪已成为无人机应用的关键技术之一.针对无人机视频中的复杂背景干扰、遮挡、视点高度和角度多变等问题,提出一种基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法.首先,将改进的卷积注意力模块引入残差网络,建立三元组注意力特征提取网络;其次,在特征金字塔网络的结构上加入新的特征融合通道,设计多尺度特征融合模块,增强模型对多尺度目标的特征表达能力;最后,根据目标的重识别特征匹配与检测框匹配得到目标轨迹.仿真实验结果表明,该算法可有效提升无人机多目标跟踪的精度,具有较好的鲁棒性.     

舰载机多雷达传感器任务分配与采样间隔融合优化算法

针对舰载机协同探测中多雷达传感器资源配置问题,提出一种多目标跟踪场景下的多传感器数据率管理与任务分配融合优化算法.在基于协方差控制的多传感器分配模型基础上,加以目标优先级和传感器效能条件约束,建立一种多传感器数据率管理与任务分配融合优化模型.将驻留时间改进因子引入序贯卡尔曼滤波算法,计算不同采样间隔下传感器组合状态估计...     

Collaborative signal processing for target tracking in distributed wireless sensor networks

Target tracking, especially visual target tracking, in complex situations is challenging, which is always performed in single-view system. Because of the conflict between resolution and tracking range, however, single-view tracking is not robust and accurate. This paper presents a distributed multi-view tracking system using collaborative signal processing (CSP) in distributed wireless sensor networks (DWSNs). In the proposed tracking system, target detection and classification algorithms are based on single-node processing and target tracking is performed in sink node, whereas target localization algorithm is carried out by CSP between multisensor. For conquering the disadvantages of client/server based centralized data fusion, a progressive distributed data fusion are proposed. Finally, an indoor target tracking experiment is illustrated, and then tracking performance, execution time and energy consumption of progressive distributed data fusion are compared with client/server based centralized data fusion. Experimental results demonstrate that the CSP based distributed multi-view tracking system in DWSNs can accomplish multi-target extraction, classification, localization, tracking and association quickly and accurately with little congestion, energy consumption and execution time.     

几种典型的微弱点状多运动目标跟踪算法对比研究

重点研究了序列图像情况下几种典型的微弱点状多运动目标实时跟踪算法,虽然它们都能够完成不同背景环境下目标的全程跟踪,但跟踪性能存在较大的差异,PDA算法具有较高的实时性,但容易出现目标的偏移和聚合现象;JPDA算法理论上解决了多目标数据关联问题,但跟踪过程存在较大误差且由于计算量大难以在工程中应用;基于最大熵高斯聚类算法对模糊隶属度进行了修正,数据关联性高且有效避免了目标的误跟和丢失现象。通过对几种典型算法的仿真分析,为多目标跟踪算法的优化提供可靠依据。     

一种新颖的CDMA系统下多目标无线定位方法

利用Marginalized粒子滤波算法,处理CDMA(Code Division Multiple Access)系统中多目标无线定位及跟踪问题。在CDMA系统中,由于数据的非线性导致了过大的计算复杂度,并影响到定位的精度。论文主要从CDMA系统中多目标联合检测和建立基于边缘化粒子滤波器的数据融合模型两方面进行研究和分析,解决CDMA中多用户的辨别、定位精度和计算复杂度之间的矛盾。仿真结果证明其方法能够保证多目标定位的精度,并极大地减少计算复杂度。     

融合YOLO检测的多目标跟踪算法

针对目前视频多目标跟踪过程中的遮挡问题,提出了一种融合YOLO v3的多目标检测和跟踪算法,选定基于检测跟踪的框架作为跟踪的整体框架,使用YOLO v3来实现对目标信息的检测工作,在选定某一检测类别的基础上,使用本文提出的跟踪算法,通过数据关联完成对此类别的多目标跟踪,并针对跟踪过程中的目标遮挡问题以及因目标遮挡而引起的轨迹跟踪异常的问题,提出了修正算法。测试视频中被遮挡的大部分目标都能准确地跟踪,但在背景移动时也会发生一部分目标身份互换的情况。所提出的算法在解决多目标跟踪中的遮挡问题时具有一定的准确性和实时性。