用于机动目标跟踪的分段机动识别方法

分段轨迹识别方法是一种将目标轨迹分成若干段曲线,对每一段曲线进行参数估计进而估计目标状态的跟踪方法.基于分段轨迹识别方法提出了一种分段机动识别方法,使之能够适用于更多的目标机动类型.针对速度变化的目标,提出了新的曲线参数描述的模型以及新的优化跟踪性能的代价函数,改进了判断分段结束的条件以及起始新分段的方法.仿真结果表明:分段机动识别方法在稳态性能不变的情况下,能够更好地跟踪加减速目标;同时,分段机动识别方法对于高度机动目标的跟踪性能和准确构造的交互多模型算法相似,且远优于匀速直线运动模型下的卡尔曼滤波器.     

多特征融合的自适应加权采样上下文感知相关滤波跟踪算法

针对传统相关滤波器使用特征单一、背景信息不足等缺点,提出一种多特征融合的自适应加权采样的上下文感知相关滤波算法.首先,对于灰度图像序列,采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及灰度特征相融合;对于彩色图像序列,则采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及颜色(CN)特征...     

自行高炮射击指挥雷达的多机动目标跟踪软件

已经研制完成的自行高炮射击指挥雷达的多机动目标跟踪软件，采用了机动加速度突变型，回波动态分区和整体相关，多准则模糊决策关联，航迹的模糊起始以及可靠性设计等新技术，在实际应用中显示了优良的性能。     

特征在线更新与加权的压缩跟踪算法

在目标跟踪中，针对目标外观改变使得目标丢失的问题，本文提出了特征在线更新与加权的压缩跟踪(compressive tracking, CT)算法。首先基于压缩感知理论提取目标的矩形特征，根据每个特征对当前帧目标的分类效果判定其可靠性，及时更新不可靠特征；其次，实时增加可靠特征在分类器中的权重，从而突出可靠特征的重要性；最后将加权候选样本特征输入贝叶斯分类器，得到下一帧的目标位置。选取八组视频序列测试改进算法的效果，结果表明与传统的压缩跟踪，局部敏感直方图跟踪( locality sensitive histograms tracking, LSHT)及在线自适应增强( online AdaBoost, OAB)算法相比，改进算法取得了更好的跟踪结果，并且在目标外观改变时依然跟踪准确，平均帧速为39fps，满足实时性要求。      

多传感器机动目标跟踪

本文提出了一种用于跟踪机动目标的被动多传感器航迹融合方法，它与点迹融合相比性能虽略有下降，但却大大降低了融合中心的计算负但及网间通信需求，在高密度杂波环境中尤其如此。这种航迹融合的方法考虑到不同传感器间共同的系统扰动所造成的估计误差的相关，从而得到最优的融合算法。     

机动目标跟踪中的多模型算法

多模型算法经历了从静态多模型（SMM）到交互多模型（IMM）、从固定结构多模型（FSMM）到变结构多模型（VSMM）的发展过程。通过分析FSMM算法的局限性,得出了VSMM算法的优点和使用时机,介绍了变结构多模型的转换算法,同时提出了一种新的VSMM算法——最小子模型集切换算法。     

基于交互式多模型的机动目标跟踪算法

在军事和民用航空领域，可靠而精确地跟踪目标始终是目标跟踪系统设计的关键。但当目标处于强机动多模型的运动情况下时，在对目标进行状态估计时，单独采用一个模型会受到模型自身局限性的影响使得滤波精度不高，于是有必要采用多个模型描述机动目标的运动状态。基于此，采用交互式多模型滤波算法对目标进行跟踪。仿真结果表明，该算法对机动目标有很好的跟踪效果和较高的跟踪精度。     

多传感器跟踪机动目标：数据越多估算越好吗

分析了多传感器跟踪机动目标的问题，相对给定目标的位置，参与给定目标跟踪的传感顺和数目和类型，通常是固定的。然而，在许多多传感器系统中，由于名传感器的机动性、类型和的限制，执行特定目标跟踪的传感器的数目和类型能够阴时间而变动。当跟踪机动目标时，由于目标运动模型的不确定性，传感器系统组成的这种可变性提出了重要问题。通常用瞳尔曼滤波器过滤用于估算目标的位置、速度和加速度的位置测量量。当设计卡尔曼滤波器时     

一种实现多机动目标跟踪的JPDA-STF算法

联合概率数据关联(JPDA)算法在解决多目标跟踪时需要目标准确的动力学模型,动力学模型失配在多机动目标跟踪中时常发生,而作为有效的解决方法之一——强跟踪滤波(STF)是针对无杂波环境下的单机动目标设计的.为了提高杂波环境下多机动目标跟踪精度,提出一种联合概率数据关联强跟踪滤波(JPDA-STF)算法.该算法为了能够实现...     

基于多特征融合相关滤波的红外目标跟踪

针对红外目标分辨率低、对比度差、信噪比低、纹理信息缺失等特点,提出一种融合多特征的红外目标跟踪算法。利用背景感知相关滤波器生成大量真实样本,对红外目标提取HOG特征和运动特征,通过线性求和方式进行特征融合,更好地发挥各自特征优势,实现对红外目标运动的精准跟踪。另外,提出使用空间加权窗代替传统相关滤波器中的余弦窗,可以更加突出目标的中心位置,同时也能很好地抑制边缘效应。采用VOT-TIR 2016数据集对算法性能进行评估,同时和15种流行算法进行比较。结果表明,本文算法在精确度和成功率上的得分分别为0.751和0.697,在精确度和成功率指标方面分别提高了8.8%和15.4%,具有一定的研究价值。     

基于杂波环境下的机动目标跟踪算法仿真

在机动目标跟踪中,实际系统的工作环境并非理想环境。这时传统的滤波算法无法适用。为实现量测跟踪,需要数据关联算法,即数据融合问题。介绍了数据关联中的基本原理;给出数据关联的基本模型;给出PDA算法的仿真,验证算法的可行性。     

基于霍夫-无迹卡尔曼滤波的目标检测与跟踪

采用霍夫变换法对雷达目标进行起始,解决了机动目标的非线性强的问题,得到精确的航迹起始初值信息,并将初值信息作为无迹卡尔曼滤波目标跟踪的初始输入,实现对机动目标的跟踪。较其它的算法,霍夫-无迹卡尔曼滤波具有更高的精度。实验仿真,证明了其有效性。     

复杂背景下的人脸分割

针对复杂背景下人脸位置的不确定性和人脸轮廓边缘点的不连续性,本文提出一种新的人脸分割算法,能够在复杂背景下将人脸快速分割出来。本文算法包括三部分:首先设计了特征与模板相结合的人脸定位算法,在复杂背景中以双眼和嘴的坐标为基准确定人脸位置;其次,设计了自适应搜索算法,提取真正的人脸轮廓点,去除“假”轮廓点;最后利用人脸轮廓的平滑性通过曲线拟合来补充不确定轮廓点,完成人脸分割。本文算法综合利用了人脸的肤色、表面结构、轮廓边缘以及轮廓的平滑性等特征完成人脸分割,实验结果证明了算法的有效性。     

一种复杂环境下的多假设分支跟踪方法

在雷达环境杂波强、目标运动特性复杂、需要同时跟踪多批目标的情况下,目标跟踪过程中容易因关联错误造成跟踪错误。本文提出的多假设航迹跟踪方法在目标的机动特性不明时,建立航迹的多个假设航迹,对假设航迹进行隐形跟踪。该方法中航迹具有父、子、孙三类分支属性之一,其中父航迹为原始航迹,子航迹是在父航迹基础上建立的假设航迹,孙航迹是在子航迹基础上建立的假设航迹。通过父、子、孙三类分支航迹之间的继承和替代,可以同时跟踪丢点、密集杂波区、机动状态不明的多批目标,降低航迹关联错误的概率,实现对目标的稳定跟踪。     

机动目标建模技术概述

对当前主要的机动目标模型进行了总结和分析，重点论述了模建的基本思想和假设，同时分析了各模型间的相互联系。     

一种机动海目标跟踪算法研究

在α-β跟踪滤波器的基础上增加了机动检测器,根据残差过程的变化特性,设计机动检测准则来提高对机动海目标的跟踪性能。仿真比较了原始α-β跟踪滤波器和加机动检测器的滤波算法性能。     

多种跟踪算法对机动目标跟踪的应用研究

通过建立目标运动模型,对多种跟踪滤波器进行了分析仿真。仿真结果表明,混合状态估计交互式多模型算法（IMM）对机动目标跟踪效果比其它类型的滤波器好得多,并且确定了在航迹滤波与机动跟踪方面综合表现性能较高的IMMVCVA跟踪算法。通过外场实际数据验证,表明该算法对现实环境中的目标稳定跟踪具有重要的意义。     

用雷达情报处理系统快速实现机动目标跟踪

如何快速实现对机动目标的自适应跟踪，是雷达情报处理系统中必须解决的问题之一，为提高滤波自适应能力，使之既能适应对机动目标跟踪宽带滤波，又能提高窄带平稳滤波时的精度，提出了对测量噪声方差和过程噪声方差进行调节的方法，并进行大量的仿真实验，确定了调整系数的函数关系。目前此算法已经广泛应用于雷达情报指挥自动化系统。