多传感器多目标跟踪的粒子PHD滤波算法

针对单传感器跟踪系统的缺陷,提出了基于粒子概率假设密度(PHD)滤波的多传感器多目标跟踪算法.这种算法不仅避免了多传感器多目标跟踪的数据关联问题,而且在漏检、目标密集、航迹交叉、小范围内目标数多的杂波环境下能够稳定、精确地估计目标状态和目标数.仿真实验比较了单传感器粒子PHD滤波与多传感器的粒子PHD滤波的跟踪性能,验证了该方法的跟踪性能和精度.     

基于概率假设密度的多目标视频跟踪算法

研究目标数变化的多目标视频跟踪问题.首先阐述了概率假设密度(PHD)滤波的基本原理;然后给出序列图像多目标跟踪系统的运动目标检测算法、状态方程、观测方程以及基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)的多目标视频跟踪算法的具体实现.该算法有效解决了新目标出现、目标合并、目标分裂及目标消失等多目标跟踪问题.实验结果表明,该算法在复杂场景下具有较强的鲁棒性,能有效实现目标数变化的多目标视频跟踪.     

基于多模型时间配准的雷达融合跟踪

针对不同数据率的雷达融合问题,提出了一种多模型时间配准算法,同时将基于最佳线形无偏估计(BLUE)准则的量测转换算法和交互式多模型(IMM)的滤波方法结合起来,将它们运用在雷达的融合跟踪中.通过仿真跟踪一个机动目标,验证了算法的有效性.仿真结果表明.当雷达采样周期比为4时,单模型配准和多模型配准误差相差不多,相应的融合误差相当;当雷达采样周期比为8时,多模型配准误差较单模型配准误差明显较小,相应的融合误差减小,融合效果好.     

改进的多模型粒子PHD和CPHD滤波算法

多模型粒子概率假设密度(Probability hypothesis density, PHD)滤波是一种有效的多机动目标跟踪算法, 然而当模型概率过小时,该算法存在粒子退化问题,而且它对目标数的泊松分布假设会夸大目标漏检对其势估计的影响. 针对上述问题,本文提出一种改进算法. 该算法并不是简单地对模型索引进行采样, 而是用粒子拟合目标状态的模型条件PHD强度, 在不对噪声做任何先验假设的前提下, 通过重采样实现存活粒子的输入交互,提高了滤波性能. 在此基础上, 进一步将算法在Cardinalized PHD (CPHD)的框架下加以实现,提高其目标数估计精度. 仿真实验表明,所提算法在滤波性能和目标数估计精度方面均优于传统的多模型粒子PHD算法,具有良好的工程应用前景.     

近邻传播观测聚类的多扩展目标跟踪算法

由于传感器分辨率高或目标存在多个反射源等原因,一个目标可以同时产生多个观测数据,对于解决这种扩展目标的跟踪问题,概率假设密度(PHD)滤波算法是一种有效的方法.针对扩展目标概率假设密度滤波算法中观测集合划分,提出一种利用近邻传播聚类方法进行观测集合划分的多扩展目标跟踪算法.实验结果表明,所提出的方法不但能够获得正确的划分观测集合,而且计算复杂度较已有划分方法有较大降低,同时在多目标跟踪效果方面优于已有算法.     

未知噪声统计下多模型概率假设密度粒子滤波算法

针对传统多目标概率假设密度滤波(PHD) 器在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至丢失目标的问题, 设计一种自适应多模型粒子PHD(MMPHD) 滤波算法. 该算法利用多模型近似思想, 推导出一种多模型概率假设密度估计器, 不仅能估计多目标状态, 而且能实时估计未知且时变的噪声参数, 并采用蒙特卡罗方法给出了MMPHD闭集解. 仿真实例表明, 所提出的算法具有应对噪声变化的自适应能力, 可有效提高目标跟踪精度.

     

稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法

针对基于概率假设密度（probability hypothesis density，PHD）的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题，提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下，采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新，构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器；然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中，解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪，相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度，且目标数目估计更准确.     

用于多个机动目标的混合高斯概率假设密度跟踪器

现有的混合高斯概率假设密度（GM—PHD）跟踪器不仅可以估计时变的多目标状态,还能辨识不同目标并保持其轨迹连续性．但当多个目标发生机动时,其稳定性较差,容易丢失目标．针对这一问题,本文提出一种能跟踪多个机动目标的混合高斯概率假设密度跟踪器算法．算法在GM—PHD滤波的框架上采用修正的输入估计方法将目标的概率假设密度（PHD）表示成混合高斯形式,并利用不同的标记辨识各个高斯分量,然后通过PHD滤波方程迭代这些高斯分量和对应的标记,最终达到跟踪多个机动目标的目的．仿真实验表明,和传统的GM—PHD跟踪器相比．新算法能以更高的稳定性跟踪多个机动目标．     

均方根嵌入式容积粒子PHD多目标跟踪方法

针对基于概率假设密度算法（Probability hypothesis density,PHD）的非线性多目标跟踪精度低、滤波发散等问题,提出了一种新的PHD算法——改进的均方根嵌入式容积粒子PHD算法（Advanced square-root imbedded cubature particle PHD,ASRICP-PHD）.新的算法在初始化采样时将整个采样区域等概率划分为若干个区域,然后利用既定的准则从每个区域抽取粒子,并利用均方根嵌入式容积滤波方法对每个粒子进行滤波,来拟合重要密度函数,预测和更新多目标状态的PHD.仿真结果表明该算法能对多目标进行有效跟踪,相比拟随机采样法和伪随机采样,等概率采样的方法在多目标位置估计和数目估计上有更高的精度.     

基于拟蒙特卡罗方法的概率假设密度多目标跟踪

为了改善多目标跟踪问题中概率假设密度（PHD）滤波的估计精度,提出基于拟蒙特卡罗的PHD滤波算法.该算法利用低偏差点集在状态空间中分布均匀的特性,使得采样粒子集最大程度地相互远离,充分地描述多目标状态的后验概率密度,从而准确地利用带有相应权值的粒子集来计算多目标数目和各个目标状态的估计值.仿真实验表明了算法的有效性,且估计性能优于粒子PHD滤波算法.     

Joint spatial registration and multi-target tracking using an extended PM-CPHD filter

An extended product multi-sensor cardinalized probability hypothesis density (PM-CPHD) filter for spatial registration and multi-target tracking (MTT) is proposed. The number and states of targets and the biases of sensors are jointly estimated by this method without the data association. Monte Carlo (MC) simulation results show that the proposed method (i) outperforms, although computationally more expensive than, the extended multi-sensor PHD filter which has been proposed for joint spatial registration and MTT; (ii) outperforms the multi-sensor joint probabilistic data association (MSJPDA) filter which is also extended in this study for joint spatial registration and MTT when the clutter is relatively dense.     

Fairness-based joint call admission control for heterogeneous wireless networks: an SMDP approach

In heterogeneous wireless networks, both terminal heterogeneity and network heterogeneity give rise to the fairness problem of resource allocation. Due to the capability of exploiting the resources of multiple networks, the behavior of multi-mode terminals will have a great effect on single-mode terminals, and this influence becomes more severe when considering the different demands of different traffic. In this article, we propose a novel joint call admission control （JCAC） scheme to address this problem. The JCAC problem is modeled as a semi-Markov decision process （SMDP） with the aim of maximizing the average network revenue under tile constraints of the fairness among different terminals and traffic classes. Based on the SMDP, we design an algorithm to achieve a good tradeoff between revenue and fairness by dynamically adjusting the threshold of fairness constraints imposed on heterogeneous terminals. Simulation results show that the proposed scheme can significantly improve the fairness among heterogeneous terminals and guarantee the priority and fairness among different traffic classes with little loss of network revenue compared with other schemes.     

Joint range ambiguity resolving and multiple maneuvering targets tracking in clutter via MMPHDF-DA

It is difficult to track multiple maneuvering targets of which the number is unknown and time- varying, especially when there is range ambiguity. The random finite sets （RFS） based probability hypothesis density filter （PHDF） is an effective solution to the problem of multiple targets tracking. However, when tracking multiple targets via the range ambiguous radar, the problem of range ambiguity has to be solved. In this paper, a multiple model PHDF and data association （MMPHDF-DA） based method is proposed to address multiple maneuvering targets tracking with range ambiguous radar in clutter. Firstly, by introducing the turn rate of target and the discrete pulse interval number （PIN） as components of target state vector, and modeling the incremental variable of the PIN as a three-state Markov chain, the problem of multiple maneuvering targets tracking with range ambiguity is converted into a hybrid state filtering problem. Then, by implementing a novel ＂track-estimate＂ oriented association with the filtering results of the hybrid filter, target tracks are provided at each time step. Simulation results demonstrate that the MMPHDF-DA can estimate target state as well as the PIN simultaneously, and succeeds in multiple maneuvering target tracking with range ambiguity in clutter. Simulation results also demonstrate that the MMPHDF-DA can overcome the limitation of the Chinese Remainder Theorem for range ambiguity resolving.     

A novel multiple maneuvering targets tracking algorithm with data association and track management

A novel multiple maneuvering targets tracking algorithm with data association and track management is presented in this paper. First, the variation of the generalized pseudo-Bayesian estimator of first order is designed. Then, the data association and track management via handling two matrices are given, which reflect the relationships between target trajectory and the output of the Gaussian mixture probability hypothesis density (PHD) filter for jump Markov system models (JMS-GM-PHD) filter. The tracking performance of the proposed algorithm is compared with two conventional algorithms. One is JMS-GM-PHD filter, the other is algorithm entitled hybrid algorithms for multi-target tracking using MHT and GM-CPHD which is denoted as hybrid method hereinafter. The results of Monte Carlo simulation show that the proposed filter has overall performance than the conventional.     

基于标签随机有限集的多量测多目标跟踪算法

针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.

     

强跟踪输入估计概率假设密度多机动目标跟踪算法

针对多机动目标跟踪中,目标数目未知及加速度不确定的问题,提出一种强跟踪输入估计（modifiedinputestimation,MIE）概率假设密度多机动目标跟踪算法．在详细分析算法的基础上,通过引入强跟踪多重渐消因子,以不同速率实时调节滤波器各个通道的预测协方差及相应的滤波器增益,从而实现MIE算法对加速度未知或发生人幅度突变的机动目标白适应跟踪能力;并将该算法与概率假设密度滤波算法有效结合,町以较好地跟踪未知数目的多机动目标．仿真结果表明,新算法比传统的多机动目标跟踪算法具有更岛的跟踪精度,且具有较好的实时性．     

非线性系统的多扩展目标跟踪算法

目前扩展目标跟踪算法大都假设其系统为线性高斯系统，针对非线性系统的多扩展目标跟踪问题，提出了采用粒子滤波技术对目标状态和关联假设进行联合估计的多扩展目标跟踪算法。首先，提出了将多扩展目标状态和关联假设进行联合估计的思想，解决了在估计目标状态和数据关联时相互牵制的问题；其次，根据扩展目标演化模型、量测模型建立多扩展目标状态和关联假设的联合建议分布函数，并利用粒子滤波技术实现联合估计的Bayes框架；最后，为解决直接采用粒子滤波实现时存在的维数灾难问题，将目标联合状态粒子的产生和演化分解为各个目标状态粒子的产生和演化，对每个目标的粒子集根据与其相关的权重单独进行重抽样，这样在抑制目标状态估计较差部分的同时使每个目标都保留了对其状态估计较好的粒子。仿真实验结果表明，与扩展目标概率假设密度滤波器的高斯混合实现方式和序贯蒙特卡洛实现方式相比，所提算法的状态估计精度较高，形状估计的Jaccard距离分别降低了30%、20%左右，更适合于非线性系统的多扩展目标跟踪。     

基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法

针对低信噪比条件下多弱小目标检测前跟踪算法跟踪效率低、计算复杂度高等问题,提出一种基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法.首先,针对由目标的贡献强度和噪声获得的目标强度量测图像,利用均值滤波抑制强度量测图像中的噪声;其次,以不交叉原则挑选出强度值较大区域作为区间量测;最后,利用箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波对上述所得的区间量测进行目标跟踪.仿真结果表明,所提出的方法可以提高跟踪性能,且计算效率高.     

基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法

针对非线性高斯场景下目标数目未知或随时间变化的机动多目标跟踪问题, 提出一种基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法.首先, 在高斯混 合概率假设密度滤波框架下, 结合不敏卡尔曼滤波中状态预测和量测更新的实现机理, 构建一种不敏卡尔曼概率假设密度滤波器; 然后, 通过引入交 互式多模型方法中状态模型软判决机制, 实现对目标机动过程中运动模式不确定的处理; 最后, 通过理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.     

用于机动目标跟踪的多模型高斯混合概率假设密度滤波器

提出一种多模型高斯混合概率假设密度(PHD)滤波器的实现方法.该算法使用多模型方法对高斯混合PHD滤波器中存在目标对应的高斯分量进行预测及更新,使用融合估计后的估计值描述机动目标PHD分布的高斯分量.该算法具有PHD滤波器和多模型方法的优点,可以用来处理目标数未知时的机动目标跟踪问题.该算法与单模型高斯混合PHD滤波器相比,可提高滤波器对目标发生机动时的跟踪精度;与已有的多模型PHD滤波器相比,节省计算时间30％以上.