基于代数图论的修正贝叶斯群目标航迹起始算法

群目标跟踪技术是测量空中集群生物目标飞行状态的有效手段,而航迹起始是群目标跟踪的第1步,包括分群检测与航迹确认。针对现有算法在分群检测时限制群内目标必须两两相似,在航迹确认时因等效量测残差过大导致航迹误丢弃的问题,该文提出一种基于代数图论的修正贝叶斯群目标航迹起始算法,通过引入代数图论实现监测空间内量测集合的划分,通过修正经典贝叶斯算法的似然比定义避免航迹的误丢弃。实测数据处理结果证明该算法具备准确划分各个子群并快速起始各子群航迹的能力。     

回波幅度信息辅助的群目标航迹起始方法

航迹起始是群目标跟踪的首要环节,其性能好坏直接影响着目标跟踪航迹的质量。传统的群目标航迹起始方法仅利用目标的位置信息完成分群检测和等效量测求解等步骤,没有充分利用回波幅度信息,存在分群检测不理想、等效量测求解不准确等问题,有可能引起失跟现象。针对此问题,该文提出一种回波幅度信息辅助的群目标航迹起始方法。首先利用目标位置信息和幅度信息完成分群检测,然后综合采用幅度加权和位置加权求解等效量测,最后基于修正的逻辑法进行群目标航迹起始。该文方法在分群检测和求解等效量测等步骤充分利用了回波幅度信息,不仅可以在集群数量未知的情况下正确划分群,而且降低了失跟率,提高了群目标的跟踪性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。      

一种含有小波门的群目标精细航迹起始算法

群目标航迹起始是群目标跟踪过程中很重要的一个环节,为了能够取得良好的群起始效果,提出了一种含有小波门的群目标精细航迹起始算法。首先利用坐标映射距离差分的快速群分割算法将群快速分割,形成暂态群,然后通过群重心预关联,把各个子群相关联。最后通过建立对应坐标系,在子群中建立小波门,再利用填补虚假量测的方法完成群内量测的互联,最终形成群起始的精细航迹。     

两级Hough变换航迹起始算法

密集杂波环境中低信噪比目标的航迹起始是目标跟踪面临的主要困难.考虑一类具有多普勒量测的目标跟踪问题,提出了一种两级Hough变换航迹起始算法.该算法将时间信息引入Hough变换,利用多普勒与斜距的相关性构造约束条件,将三维空间的轨迹检测转化为两个二维空间的轨迹检测问题.给出了四个描述算法特性的定理,为算法参数设计提供了依据.仿真表明算法的有效性.     

异类传感器合成量测的模糊航迹起始方法

雷达/红外联合探测是复合精确制导技术的一个重要发展方向。针对二维雷达、红外传感器存在系统误差以及测量空间不同的情况,提出一种基于量测合成的异类传感器模糊航迹起始方法。该方法首先计算相同周期内异类传感器方位角的拓扑序列,综合利用拓扑序列法和加权平均法对维数不同的量测进行分类与合成,然后累积多个周期的合成量测建立候选目标量测集,最后通过模糊Hough变换(FHT)方法检测目标航迹、实现航迹起始。在航迹检测中,充分利用量测序列的时间信息和目标的运动信息,同时考虑了量测数据的不确定性和航迹确认准则对航迹起始的影响。实验结果表明,提出方法能够有效地实现异类传感器航迹起始,与传统的Hough变换(HT)方法相比,能够降低算法的计算量和提高直线航迹检测的准确率。      

基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合算法

空间邻近目标跟踪过程中存在航迹交错现象,传统的航迹关联与融合算法可靠性大大降低。提出基于跟踪状态监视的稳健航迹关联与融合跟踪算法:首先,采用滑窗式全局最优关联方法利用多帧航迹数据确认航迹关联对,并建立系统航迹;然后,根据确认关联航迹的实时关联状态检测航迹交错;最后,根据航迹衰减残差识别运动状态,自适应选择融合量测或者融合状态估计完成系统航迹的状态更新。仿真结果表明,算法能够提高融合航迹精度,实现稳健航迹关联与融合。     

无源多基地雷达中一种综合航迹处理方法

本文对基于调频广播信号的无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题进行了研究,提出了一种综合航迹处理方法.本文将航迹划分为四种状态,即起始航迹,试验航迹,确认航迹,以及消亡航迹,详细介绍了每一种航迹的处理方式.本文顺序地利用每个接收-发射对的观测量来更新航迹,以减小算法复杂度.仿真实验与实测数据结果证明了本文算法的有效性.     

Geodesic流多伯努利检测前跟踪方法

由于粒子退化,基于粒子滤波的多伯努利检测前跟踪滤波器对多目标后验密度的估计不准确,导致量测非相参积累的效果不理想.为此,将Geodesic粒子流引入多伯努利检测前跟踪算法,以提升后验密度估计的准确度.此外,合并航迹时利用目标的航向信息,从而降低航迹交叉时不同目标的航迹被错误合并的概率.通过Rayleigh杂波中Swerling 1型起伏目标的检测及跟踪结果证明了所提算法的性能.     

基于最大置信度的多目标检测算法

针对混合运动模式下目标数量及目标运动速度范围等多项先验信息缺乏状况下的复杂航迹起始问题,提出一种基于最大置信度的多目标检测算法。该算法借鉴动态规划技术中的能量积累思想,并充分利用了传感器信号强度信息。在粗起始阶段利用扩展搜索算法生成候选航迹,并利用模型粗匹配的方法将候选航迹大致分为直线运动及曲线运动两种类型。在航迹确认阶段,采用基于信号强度信息的概率多假设跟踪算法,通过计算最优状态估计值获得量测点属于某一目标的最大置信度,并依据最大置信度确认目标量测。仿真实验结果表明,该方法实时性强,不仅能对多目标航迹准确起始,也可以有效避免概率多假设跟踪算法由于初值质量差而导致的错误跟踪现象。      

一种临近空间高超声速目标航迹起始算法

提出一种三维空间中基于多普勒的改进修正霍夫变换快速航迹起始算法。利用传统航迹起始算法起始高超声速目标将导致目标容易丢失和虚假航迹增多,这不利于对高超声速目标的跟踪。文中提出的方法在三维空间中首先利用条件约束和多普勒信息辅助剔除部分虚假点,再利用修正霍夫变换法进行航迹起始。该算法不仅能有效起始航迹,而且极大地抑制虚假航迹。通过蒙特卡洛仿真实验表明,该算法能快速高效地起始航迹,是一种可行的临近空间高超声速目标的航迹起始算法。