改进的交互式当前统计模型算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效的机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关,而当前统计模型(CSM)是一种模型自适应的方法.因此,利用CSM为IMM提供模型,提出一种改进的交互式当前统计模型算法.仿真结果表明,该算法能有效地提高机动目标跟踪精度.     

基于辅助粒子滤波的机动弱目标 TBD算法

为了解决低信噪比条件下的机动目标检测跟踪问题,研究了辅助粒子滤波与多模粒子滤波（ MMPF）相结合的检测前跟踪（ APF-MMPF）算法。将多模粒子滤波过程中包含目标存在变量及运动模式变量的预测粒子直接用于产生辅助变量,进行辅助粒子滤波过程实现对机动目标的检测跟踪。通过APF-MMPF算法与单纯MMPF算法的仿真结果对比可见,APF-MMPF算法的检测概率高、跟踪误差小,检测跟踪性能优于MMPF算法。由算法机理和仿真结果可见,由于APF-MMPF算法中粒子采样利用了当前量测信息,可有效提高对机动目标的检测跟踪性能。     

目标数未知时基于粒子滤波的多目标TBD方法

针对现有粒子滤波微弱多目标检测前跟踪（TBD）算法要求目标数目或者目标最大数目已知,且无法对邻近微弱目标有效检测的不足,提出了一种基于粒子滤波和目标相继消除（PF-STC）的多目标TBD算法。该算法通过将多目标状态的联合搜索过程简化为多个独立的单目标检测过程,实现数目未知的多目标跟踪和检测。与现有粒子滤波多目标TBD算法相比,新算法克服了现有方法在较弱目标接近较强目标时出现的检测困难,并降低了算法复杂度,能对数目未知的微弱多目标进行有效检测。      

基于数据压缩的多传感器PHD滤波算法

针对多传感器多目标跟踪,提出一种基于数据压缩的多传感器概率假设密度(PHD)滤波算法,解决串行多传感器PHD(SMSPHD)滤波计算量过大的问题。算法首先利用数据压缩将多传感器量测数据转换成等效的单传感器量测数据,然后在此基础上进行PHD滤波。仿真结果表明,该算法可以实现对多目标的有效跟踪;此外,随传感器数目的增加,该算法增加的计算量约为SMSPHD滤波算法增加的4.3%。     

基于OOSM-PF的微弱目标检测前跟踪

由于量测数据预处理以及通信延迟等因素的影响,集中式融合跟踪系统面临着无序量测的问题.针对低信噪比和无序量测情况下的微弱目标检测与跟踪,提出了一种基于无序量测和粒子滤波的检测前跟踪方法,然后将该方法的性能与顺序量测滤波方法以及丢弃无序量测方法的性能进行分析对比.仿真结果表明,该算法可以有效处理无序量测问题,实现对微弱目标的有效检测和跟踪,其目标跟踪精度接近顺序量测滤波的跟踪精度.     

基于辅助粒子滤波的机动弱目标TBD算法

为了解决低信噪比条件下的机动目标检测跟踪问题,研究了辅助粒子滤波与多模粒子滤波(MMPF)相结合的检测前跟踪(APF-MMPF)算法。将多模粒子滤波过程中包含目标存在变量及运动模式变量的预测粒子直接用于产生辅助变量,进行辅助粒子滤波过程实现对机动目标的检测跟踪。通过APF-MMPF算法与单纯MMPF算法的仿真结果对比可见,APF-MMPF算法的检测概率高、跟踪误差小,检测跟踪性能优于MMPF算法。由算法机理和仿真结果可见,由于APF-MMPF算法中粒子采样利用了当前量测信息,可有效提高对机动目标的检测跟踪性能。     

基于KCF与改进ORB的增强现实方法

针对增强现实(AR)系统在进行虚拟信息叠加时待注册区域被遮挡的情况,提出一种基于实时特征检测与目标跟踪的AR系统三维注册方法。使用KCF算法对待注册目标区域与模板进行实时FAST特征匹配,通过改进ORB算法,提出SIFT-ORB-MRANSAC融合算法,完成特征点的提取、匹配以及误匹配去除。在此基础上,根据特征点之间的匹配关系计算注册矩阵,通过注册矩阵叠加虚拟信息实现对现实世界的增强。实验结果表明,该方法在光照变化、遮挡以及旋转变换的情况下,可将虚拟信息快速、准确地叠加到待注册区域,提高AR系统的运算效率。     

基于几何法的雷达与ESM航迹关联算法

为解决雷达与ESM航迹关联门限的不确定性,提出了基于几何法的雷达与ESM航迹关联算法。该算法根据雷达与ESM的几何位置建立航迹粗关联函数,并利用航迹的历史信息建立航迹关联代价矩阵,通过代价最小实现航迹关联。仿真结果表明,该算法具有很好的关联性能。     

闪烁噪声统计特性未知情况下的鲁棒广义标签多伯努利滤波器

为了解决闪烁噪声统计特性未知情况下的多目标跟踪问题,提出一种鲁棒广义标签多伯努利(Generalized Labeled Multi?Bernoulli,GLMB)滤波器.该滤波器采用均值未知且时变的多维Student's t分布对统计特性未知的闪烁噪声进行建模.它放宽了闪烁噪声均值为零的限制性假设,可以自适应地处理闪烁噪声均值未知且时变条件下的多目标跟踪问题.本文在GLMB滤波框架下,利用变分贝叶斯方法对增广状态中的参数进行变分迭代,并通过最小化Kullback?Leibler散度得到边缘似然函数的近似解.仿真结果表明,在闪烁噪声统计特性未知的情况下,所提滤波器能有效地对多目标进行跟踪.     

基于修正全局最近邻的有系统偏差的航迹关联算法

针对存在系统偏差的传感器的航迹关联问题,提出了一种修正全局最近邻的航迹关联算法。该算法利用航迹的位置偏差和航迹间距离偏差进行航迹预关联,并建立航迹关联距离矩阵,通过对关联距离矩阵最优分配实现航迹的实时关联。仿真结果表明该算法具有很好的鲁棒性,具有工程应用价值。