一种利用径向速度信息的改进JPDA算法

为解决边扫描边跟踪多频连续波雷达数据互联问题,提出了一种基于目标径向速度信息的联合概率数据互联（JPDA）算法。该算法通过引入目标径向速度信息,进一步限制进入跟踪门相交区域中的虚假量测数量,并对公共测量值权重系数进行调整,进而改善跟踪精度,缩短计算时间,提高跟踪成功概率。仿真结果表明,径向速度信息的运用使得改进的JPDA算法的跟踪性能得到了显著提高。     

粒子群算法在多传感器多目标跟踪的应用

多传感器多目标跟踪系统中,数据关联是其中的关键问题之一.它可以表述为多维分配问题,提出了基于粒子群优化算法的多维分配算法,它将多维分配问题中的目标代价函数极小化问题作为组合优化问题求解.通过在粒子群初始化步骤以及交叉和变异时充分考虑确认备选量测,缩小优化搜索范围,能较快找到最优解实现关联.在虚警和漏检、密集目标环境下,该算法应用于多传感器多目标融合系统仿真,结果表明所述算法在多目标数据关联中有较好的可行性和优越性.     

次最优概率和集中式MSJPDA算法

针对集中式多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)并行算法经常出现滤波发散的现象,以及集中式MSJPDA算法实现复杂且运算量大的问题,对并行结构的MSJPDA算法进行了合理的修正,修正后的算法在滤波时运用概率数据互联的思想对各传感器的修正量进行概率加权,将次最优联合概率数据互联算法引入到集中式MSJPDA算法,简化后算法在性能接近的情况下有效地减少了运算量.仿真比较与分析结果表明,本文算法的综合性能更优越.     

强干扰环境下水下纯方位PMHT多目标跟踪

针对强干扰环境水下纯方位多目标跟踪的非线性、不可观测性以及数据关联模糊等问题,基于期望极大化算法,结合扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)平滑算法和无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)平滑算法,提出了基于EKF和UKF的多传感器多目标纯方位概率多假设跟踪(probabilistic multiple hypothesis tracking,PMHT)算法。纯方位PMHT算法通过引入目标和量测数据之间的关联变量来解决量测与目标之间的数据关联模糊问题。简化了基于EKF平滑算法的多传感器纯方位PMHT算法,避免堆积每个传感器的合成量测,有效减小了运算量。仿真结果表明,在水下强干扰环境下,对于静止多观测站和机动单观测站,2种算法对多个交叉运动目标和邻近运动目标的航迹关联成功率高,抗干扰性能好,并且运算量小,证明了算法的有效性。     

采用拟蒙特卡罗法的被动多传感器目标跟踪

使用拟蒙特卡罗采样方法替代传统的蒙特卡罗采样方法,改善了高斯粒子滤波器的性能,结合多传感器集中式融合策略,提出了一种基于拟蒙特卡罗-高斯粒子滤波器的被动多传感器目标跟踪算法,较好地解决了被动跟踪中的强非线性和弱可观测性问题．该算法在降低计算复杂度的同时提高了跟踪的精度和稳定性,使算法快速收敛,并且具有并行结构,有利于用超大规模集成电路来实现．     

基于Unscented信息滤波器的分布式目标融合跟踪

针对无线传感器网络下的非线性运动目标跟踪问题,提出一种基于Unscented信息滤波器的分布式融合跟踪算法。该算法在信息滤波器框架下将Unscented变换与扩展信息滤波器相结合,有效地解决了运动目标和量测的非线性。在网络拓扑结构和通讯带宽的约束下,利用卡尔曼一致性滤波算法对所有传感器节点估计值进行分布式信息融合。仿真结果表明了该算法的有效性和优越性。     

杂波环境下雷达组网的多目标聚类融合跟踪

多传感器多目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,数据关联是其中的关键技术之一.对于杂波环境下的组网雷达多目标跟踪,讨论了粗、精关联相结合的数据关联方法.先用基于跟踪门限算法进行粗关联,排除部分杂波,再用模糊C-均值算法模糊聚类来实现关联.通过把多传感器跟踪问题转化为多个单传感器跟踪问题,更有效地实现关联,最后融合量测,滤波后得到目标的状态估计.用该算法对目标进行蒙特卡罗仿真,其比改进前的模糊C-均值关联算法和最近邻域算法在杂波环境下更能有效实现数据关联.     

B样条曲面三维扩展目标跟踪算法

在目标跟踪中，三维扩展目标跟踪的实现通常需要多角度的大量量测数据，单传感器所获得的量测无论是从数量还是完整性上来说，都不能良好地满足三维形状估计的要求。针对低量测率下现有的三维扩展目标跟踪算法形状跟踪效果差的问题，提出了一种基于B样条曲面的泊松多伯努利混合滤波算法。首先，利用小波聚类对多传感器获得的三维空间量测数据进行处理，得到量测簇，在提取有效信息的同时保证算法的效率；然后，对量测簇进行划分，获得控制矩阵，控制矩阵基于B样条的控制点原理实现，因此能够表征复杂三维形状的参数，利用控制矩阵与B样条曲面拟合获得三维扩展目标的形状；最后，将B样条融入泊松多伯努利混合滤波器，扩展到三维目标跟踪，预测和更新扩展目标运动状态和形状参数。经仿真实验和真实点云数据集的验证，所提算法能够对三维扩展目标的运动状态和扩展形状实现良好的跟踪效果，且能够实现不规则三维形状的估计。     

当前统计概率数据关联算法

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。     

采用粒子滤波和模糊聚类法的非线性多目标跟踪

提出一种新的非线性多目标跟踪方法,用模糊聚类算法实现数据关联,采用粒子滤波实现对各目标的独立跟踪．首先利用最大熵模糊聚类对目标和观测数据进行关联,采用模糊隶属度重建多目标滤波中的联合关联概率矩阵．然后利用粒子滤波适于处理非线性问题的特点,通过联合关联信息,采用粒子滤波独立对各目标进行滤波,实现对目标状态的更新．最后,将该算法应用于多传感器多目标纯方位角跟踪．仿真结果表明,相比于联合概率数据关联算法及MEF-JPDAF,新算法具有更高的跟踪精度．     

被动式多传感器数据关联的消元算法

针对被动式多传感器多目标数据关联，试图解决其计算量较大的部分——多维分配问题的求解，从而解决数据关联的实时应用问题。通过对分配问题的模型进行分析，结合矩阵变换，得到消元的几个定理，并结合计算机仿真分析，给出了一种消元算法。仿真结果表明，与传统的最优分配解法相比，这种方法没有遍历所有的可行解空间，计算量小，而又易于计算机实现。并且，该算法适用于任意维的分配问题。     

异构多核片上系统的帧任务节能分配算法

针对异构多核片上系统的高能耗问题,提出了一种对帧任务进行分配的高能效两级优化算法。算法将系统能耗最小化问题定义为非线性整数规划问题。第一级优化将问题进行松弛处理,求解得到任务分配矩阵;第二级优化采用带判决门限的取整函数更新分配矩阵,构造新的规划问题并求解;最后结合两级优化得出最终的任务分配矩阵。仿真结果表明,与部分启发式算法相比,该算法能耗降低了20%50%,接近理论最优能耗;与能耗接近的其他优化算法相比,求解时间减少了54%75%。     

异步数据融合的传感器配准

针对异步多传感器系统 ,研究一种能有效估计配准误差并消除其影响的算法 .提出用最小二乘法和卡尔曼滤波算法分别进行时间配准和估计失调误差和姿态误差 .仿真结果证实了算法的有效性 .采用最小二乘法可以将数据压缩“对齐”到任意时刻 ,采用卡尔曼滤波算法可以估计并消除配准误差的影响 ,这对多传感器的数据融合具有重要的意义 .     

分布式不确定性系统状态估计

研究了分布式不确定性系统的状态估计。以两部雷达构成的分布式系统为对象，考虑杂波环境、量测噪声和目标不确定性机动下的多目标跟踪。针对其中的两类不确定性问题，提出了机动目标自回归统计模型，并将它与联合概率数据关联相结合，给出了一种新的分布式多目标跟踪算法。仿真结果证明了其快速性和自适应性。     

GLMB extended target tracking based on one-step data association

Due to the inseparability of measurements in neighborhood scenarios, the tracking performance of the traditional extended target tracking algorithm would degrade. In this paper, a new extended target tracking algorithm based on one step data association is proposed to solve the problem. First, the algorithm models the target with a multiplicative noise model. And then, the one step data association method in the Joint Probabilistic Data Association (JPDA) theory is combined with a Generalized Labeled Multi-Bernoulli (GLMB) filter. Simulation results show that the algorithm can track the target in cross and neighborhood scenarios effectively and that it is superior to the traditional extended target tracking algorithms based on measurement partition in estimation accuracy.     

改进的多传感器多目标量测数据关联算法

提出融合多传感器测量对目标位置进行估计的广义概率数据关联(MSPE-GPDA)算法. 首先对所有可能的多元量测组合进行预关联检验,通过检验的有效多元量测组合所对应的目标位置进行最优估计;根据广义概率数据关联算法计算通过预关联检验的各有效量测组合与目标航迹间的关联概率,并用来计算目标的更新状态. 与顺序处理的多传感器广义概率数据关联算法和利用多传感器量测进行目标位置估计的联合概率数据关联算法相比,MSPE-GPDA算法集中了最优估计和有效信息复用两方面的优点. 理论分析与仿真实验结果均验证了所提算法的有效性.     

基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法

针对嵌入式多核系统中的实时性和能耗问题,提出了基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法.通过对多核处理器系统任务调度和能量消耗的分析,建立了新的编码策略和相应的目标函数,将任务划分、任务调度及电压选择3个过程整合到粒子群算法的一个单迭代寻优循环中,并兼顾系统的实时性,将问题转化为有约束的粒子群优化问题,利用可行性规则的约束处理技术,形成基于约束粒子群优化的整体节能调度算法.实验结果表明:本文算法能以较快的速度收敛于使系统能耗更少的调度解.     

基于优先级混合策略的回卷恢复容错实时系统的可调度性

实时系统具有严格的实时性及高度的可靠性要求。考虑到系统可能出错的情况,对回卷恢复容错模型下实时系统的可调度性进行了研究,提出了容错优先级混合策略,并推导出该策略下任务最坏响应时间的计算公式。结合系统的可调度性分析,提出了混合策略的优先级配置搜索算法(FTPCS_MS算法),该算法将最优容错优先级混合配置的搜索空间由O(nn)降低为O(n2)。仿真实验表明,容错优先级混合策略能够在继承策略的基础上进一步提升系统的容错能力。