多目标聚类融合跟踪中的特征信息利用

对雷达和电子支援系统的航迹关联问题，利用模糊C-均值聚类算法实现数据关联。该算法综合利用属性信息和动力学信息，通过构造一个影响距离因子函数．根据识别分类结果。调整样本与类中心的距离。最后融合方位角量测得到目标的状态估计。蒙特卡洛仿真表明．新算法比单一使用动力学量测的算法对多目标关联问题更有效。     

基于主/被动雷达双传感器的自适应跟踪融合算法

在主、被动雷达双传感器目标跟踪背景下，提出一种自适应数据融合算法。跟踪同一个目标的主、被动雷达观测数据由线性卡尔曼滤波器来处理，与主／被动雷达对应的两个跟踪器的输出数据被发送到一个中央节点，在这个节点中，包含了两个由在线跟踪信息构成的指标变量．将这些指标与设定的阈值进行对比．即通过二者的逻辑判断结果来选择用于得到整体评估的方法，其中对周值的选择决定了融合算法融合精度与计算量的平衡点。仿真结果表明，这种融合算法有很好的融合效果。     

多传感器滤波跟踪型数据融合算法研究

针对非线性观测的目标跟踪问题，对滤波跟踪型数据融合进行了研究，提出了基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合算法．从仿真结果可以看出，集中式融合算法和分布式融合算法的差别并不大，结果基本相同．因此，在非线性系统中，基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的分布式融合算法可以重构集中式融合算法．     

基于模糊信息融合的快速数据关联算法

为解决密集杂波下的目标跟踪难题,将目标的距离特征、方位特征进行模糊信息融合,并与概率数据关联算法相结合,得到一种优化的概率数据关联算法。该优化概率数据关联算法与密集杂波下较为有效的联合概率数据关联算法相比,不需产生所有可能的联合事件,因此计算量较小,易于工程实现。仿真结果表明,在不同的杂波环境下,该算法都可以取得令人满意的跟踪效果。     

不完全信息下分布式目标跟踪算法

针对分布式目标跟踪过程中出现数据丢包和不完全量测现象,提出一种分布式目标跟踪算法.该算法由统计意义下局部滤波器和基于协方差交叉算法融合滤波器构成,其中局部滤波器利用邻域内各节点测量信息计算局部滤波值,融合滤波器则将邻域内各节点局部滤波值进行融合处理,得到该节点的目标坐标信息;最后,利用典型目标航迹模型对该算法进行仿真分析.仿真结果表明:该算法可有效抑制不完全信息发生时对目标跟踪结果的不利影响,可为分布式目标跟踪系统在实际工程中的设计与研制提供有益的参考.     

一种地面目标跟踪算法的设计与实现

对地面机动目标的跟踪问题是目标跟踪领域的难点,多传感器数据融合技术以及变结构交互多模型算法是解决地面目标跟踪问题的有效途径。针对目标运动特点,将地面目标运动特性和运动状态作为先验信息,设计了一种地面目标跟踪算法,给出了算法的详细步骤,算法主要采用了加权观测融合卡尔曼滤波器及采用模型组切换方法的变结构多模型算法实现。仿真及误差分析结果表明,该算法优于传统交互多模型算法。为地面目标跟踪算法的设计提供了参考。     

基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法

研究低信噪比复杂背景下的红外弱小目标检测和跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.结合两种算法的优点,提出了一种基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法.仿真试验表明,与单特征跟踪算法相比,该算法对复杂背景下的红外弱小目标具有更好的跟踪与检测性能.     

基于两坐标雷达和红外传感器的融合目标跟踪算法

利用雷达和红外传感器的观测信息及目标运动的特征信息，改善系统对机动目标的跟踪性能；并在雷达无法主动开机的情况下，应用测向测时差定位法，处理机动目标的无源定位问题，在此基础上，应用数据融合技术进一步提高系统的定位与跟踪精度。     

雷达／红外数据融合的机动目标跟踪算法综述

雷达与红外数据融合能够实现信息互补，提高目标跟踪精度、识别能力以及增强系统的抗干扰性，因此受到广泛关注。针对雷达和红外数据融合跟踪机动目标的体系结构，基于近几年国内外的研究，对整个体系中的算法进行了综述。     

基于角度观测关联对的NN-EKF红外/毫米波融合跟踪算法

针对双传感器杂波环境中单目标的跟踪问题,提出了一种红外/毫米波角度观测关联及基于观测对最近邻的双模融合跟踪算法。算法根据对真实目标的观测与对杂波的虚假观测联合分布模型的不同,筛选出当前时刻的嫌疑观测对,剔除掉大部分杂波;然后对各嫌疑观测对进行融合,从中选择距离预测位置最近的观测作为当前时刻的观测,并用EKF对目标进行跟踪。算法关联逻辑简明、运算量小,适合工程应用,可应用在中等杂波密度环境,仿真结果验证了算法的有效性。     

杂波环境下多机动目标跟踪的一种新粒子滤波器算法研究

多机动目标跟踪系统具有本质非线性和非高斯特性, 而且状态的测量通常是来源未确定的观测量, 在杂波环境下尤其如此.因此, 杂波环境下的多机动目标跟踪问题需要同时解决多个目标的机动性以及测量和目标之间的关联问题.提出了一种结合粒子滤波器和吉布斯采样器的多机动目标跟踪算法, 可以很好地解决在杂波环境下的多机动目标跟踪问题.在仿真研究中, 与另一多机动目标粒子滤波器算法BMMPDAF的比较证明了所提出的算法的优越性.     

光学接力跟踪的弹道融合

研究用多台光学设备分段跟踪同一弹道的数据融合问题，首先给出弹道参数，测元真实信号的节省参数模型，并由此建立弹道跟踪数据的节省参数模型，以此融合各接力段数据。该方法能给出精度较高的完整而分段光滑的弹道，同时可给出对跟踪数据的主要系统误差的估计。     

加权最小二乘融合技术在主动侧杆中的应用

针对主动侧杆伺服跟踪系统中角位移传感器(rotary variable differential transformer,RVDT)和旋转变压器 去除噪声的问题,提出一种加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法。以主动侧杆系统为研究对象,在最小 二乘算法、递推最小二乘算法的基础上,对主动侧杆伺服跟踪系统进行分析,通过最小二乘算法、递推最小二乘算 法、加权最小二乘算法融合算法进行仿真。通过对比3 种融合算法的仿真结果,结果证明：该算法使伺服系统获得 了更精确的位置信息,具备去除噪声的优越性以及可行性。     

A Modified Multi-data Fusion Method Based on D-S Theory

The D-S evidential reasoning algorithm is invalid when the evidence is completely contradicted. Therefore, a modified algorithm is proposed based on the elemental correlation and the influence of elemental weights in the evidence. The modified algorithm is more powerful ability to rectify errors and less computational complexity in the circumstance of multi-evidence fusion processing than those of the D-S evidential reasoning algorithm.     

基于最近邻聚类分析的多站遥测数据融合方法

为研究多测站遥测数据智能对接方法,提供高质量全弹道遥测数据,利用多传感器信息融合技术,采用最近邻聚类分析算法实现目标识别级多测站遥测数据融合。以某次试验5个测站的遥测数据为例进行了仿真测试,测试结果表明:该方法能从多个测站中遴选出最优遥测数据帧,经整合重组后实现多测站原始遥测数据融合,有效剔除非正常跟踪遥测数据,提高了数据处理效率和质量。     

毫米波/红外复合制导目标融合跟踪算法

航迹融合是多传感器信息融合的一个重要环节,关系到信息融合结果的精确性。文章研究了简单加权、互协方差两种航迹融合算法。针对毫米波与红外传感器的情况,在部分反馈基础上,给出了一种基于环境变量的融合跟踪算法,并通过仿真实验证明了算法在保证跟踪性能的同时,提高了系统的抗干扰性能。     

基于信息融合的分布式多舰无源定位算法

提出一种基于信息融合的分布式多舰无源定位算法,该算法通过属性关联和空间关联相结合的方法实现了多舰无源传感器的定位关联,并采用时变采样间隔的修正增益推广卡尔曼滤波器,用多条舰艇的舰载电子侦察设备对海上多个运动辐射源目标进行分布式纯方位跟踪融合。仿真结果表明：进行跟踪融合后的定位精度比单个舰艇的定位精度有了较大幅度的提高,受目前雷达侦察设备的测向精度比较低的限制,使得跟踪融合后不能达到很高的精度,但该精度可以满足海上导弹攻击的需求,导弹可以通过对一定范围内的目标进行搜捕达到精确打击的目的。该算法对海上慢速运动的舰艇辐射源进行纯方位跟踪有较好的稳定性和可满足要求的定位精度,能够满足工程应用的要求。     

低检测概率条件下的多传感器机动多目标跟踪方法研究

为解决低检测概率条件下的多传感器非线性、机动、多目标检测、数据关联及滤波问题,首先对目标数量进行随机过程建模,其次应用模型参数以及目标数量对目标状态进行了增广,最后应用多模型粒子滤波器（MMPF）对多传感器在低检测概率条件下的机动多目标跟踪进行了仿真。仿真结果表明：基于MMPF的低检测概率目标跟踪方法能够有效检测目标数量,同时对机动多目标具有良好的跟踪性能。     

考虑目标尺寸情况下的水面目标跟踪参数估计

采用平面坐标测量的水面目标跟踪系统,在现有的将目标视为质点的跟踪算法下,如不 增加其他先验信息,很难进一步改善目标运动参数的估计精度。基于工程应用,考虑水面舰船的尺 寸参数并将其建模为椭圆形目标,利用成熟的图像处理技术获取椭圆目标的尺寸参数。并提出一 种基于椭圆目标跟踪的非线性运动参数估计算法;同时从理论上分析了应用中不同目标尺寸参数 精度下目标运动参数估计的Cramer-Rao 下界(CRLB). 数字仿真分析和初步实测结果表明椭圆形 水面目标跟踪的工程可行性,且椭圆目标跟踪系统较传统质点目标跟踪系统收敛速度加快,运动参 数估计精度提高。     

两点式数据关联算法在多目标跟踪中的应用

针对联合概率数据关联算法在计算量上的组合爆炸问题,引入了一种新的基于线性规划的两点式数据关联算法。在分析新算法基本原理的前提下,将其性能与传统的联合概率数据关联算法进行了比较,从理论上证明了该算法是一种全新的关联算法j并将两点式数据关联算法应用到多目标跟踪中,通过仿真验证了新算法在数据关联精度及运行时间方面优于传统算法。