Multiple maneuvering extended targets tracking with Gaussian process regression

In view of the complexity of estimating the shape of the extended target and the low accuracy in multiple maneuvering extended targets tracking in the clutters, a multiple maneuvering extended targets tracking algorithm with Gaussian Process Regression is proposed. First, the extension of targets is modeled as a star-convex model. Then, the concept of weights used in the multiple targets tracking algorithm is introduced to the single maneuvering extended target tracking algorithm to realize multi-targets tracking. Finally, the Gaussian Process Regression is used to estimate the shape for the extended target. Simulation shows that the proposed algorithm is capable of tracking multiple maneuvering extended targets in the same scene with different shapes, and outperforms the traditional non-ellipsoidal extended target tracking algorithm in the estimation precision and computing speed.     

多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法

传统雷达目标跟踪方法仅利用目标的位置信息进行数据关联,在处理密集杂波环境下的多目标跟踪问题时,容易产生虚假航迹,甚至出现误跟、失跟的现象。该文针对此问题提出一种多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法。首先引入多普勒信息带来的观测方程非线性,以及速度观测与距离观测之间的相关性问题,基于IPDA-UKF算法框架,综合利用目标的位置和速度信息构建多维关联波门,利用多维信息进行有效量测的筛选,从而将一个多目标数据关联的问题转化为多个单目标数据关联的问题,然后采用IPDA-UKF分别估计各个目标的存在概率和运动状态。仿真结果表明:相比其他算法,该算法充分利用距离和速度之间的相关性,不仅降低了杂波环境下多目标数据关联的复杂度,提高了数据关联的效率,而且目标跟踪精度也得到了明显提升。     

一种多机动目标协同跟踪的博弈论算法

针对传感器网络中的动态跟踪问题,提出一种基于博弈论的多机动目标协同跟踪算法.首先利用交互多模型扩展粒子滤波估计网络中每个机动目标的状态;然后以滤波过程中获得的目标信息增益为衡量标准,促使跟踪精度未达系统要求的目标的代理发起谈判,在保证谈判双方利益最大化的前提下,通过博弈为谈判发起者争取更多的传感器对其所代表的目标进行跟踪.仿真结果表明,在非线性非高斯环境下,该方法与传统方法相比能够有效提高跟踪精度,动态分配传感器资源以实现协同跟踪.     

一种高分辨距离像辅助的多目标跟踪算法

When the tracks of the multi-target get approached or crossed, it is easy to lead to combining or even to get wrong tracks for the traditional tracking methods, since the traditional methods only utilize the information on the target position to finish the data association. Aiming at this problem, a multi-target tracking algorithm aided by the high resolution range profile (HRRP) is proposed in this paper. Firstly, the target attitude angle is estimated in real time on the principle that the HRRP is sensitive to the attitude angle. And then the attitude angle is added to the target measurement state to construct a multi-dimension correlating gate. The data association is accomplished with the multi-dimension information. So the problem of multi-target data association is simplified to multiple sub-problems of data association for a single target. Finally, each target motion state is estimated by the probabilistic data association-unscented Kalman filter (PDA-UKF). Simulation results reveal that the computing complexity is reduced, and that the correct probability of data association is improved by using the target HRRP on the one hand. On the other hand, the tracking accuracy is improved with the aid of the target attitude angle.     

仅有角测量的跟踪机动目标系统

仅有角测量跟踪技术在理论上和实际上受到了广泛的应用。由于以往的仅有角测量跟踪滤波器不能精确跟踪机动目标,本文提出了带有机动目标检测器的修正增益的推广卡尔曼滤波器。这种滤波器是以线性动态系统及非线性观测方程为前提而推导的。文中给出了仿真数据结果,并与准线性卡尔曼滤波器,改进型推广卡尔曼滤波器作了比较。     

一种带径向速度量测的Jerk-EKF机动目标跟踪算法

为了提高机动目标跟踪精度,在基于Jerk模型的扩展卡尔曼滤波算法(Jerk-EKF)基础上,提出了一种带径向速度量测的扩展卡尔曼滤波算法(Jerk-EKFrv).该算法通过引入径向速度量测扩充了量测矩阵的维数,然后利用展开泰勒级数的一次项,解决量测方程中状态向量和量测向量的非线性问题,最后采用卡尔曼滤波算法对目标状态进行估计.对Jerk-EKF和Jerk-EKFrv算法的仿真结果表明,Jerk-EKFrv算法能够有效提高机动目标的跟踪精度.     

量测划分的PHD航迹关联算法

高性能空中机动目标跟踪是现代预警雷达的核心任务之一.为了提高概率假设密度(PHD)滤波器的多目标跟踪性能,提出了一种基于量测划分的PHD航迹关联算法.考虑到传统PHD滤波无法给出目标各自的航迹属性信息,而且当跟踪区域存在大量杂波时,滤波效率严重降低;同时,对于密集邻近多目标跟踪,传统方法还存在不同目标跟踪的量测不匹配问题.针对上述问题,提出了分类检索的椭球门限量测划分方法,并将其应用到改进的高斯项权值重新分配的PHD航迹关联算法中,首先对每一步得到的量测集合通过分类检索的椭球门限方法,划分为已存在目标、新生目标和杂波的量测子集,再分别对各类目标使用对应的量测子集进行跟踪滤波,这样去除了杂波对真实目标的无效更新计算,提高了航迹关联算法的计算效率;其次,通过引入一种新的权值分配规则,调整邻近目标的高斯成分的权值大小,大幅减小了邻近目标的状态提取误差,提高了相邻目标的跟踪估计精度.大量数值仿真表明,所提方法明显改进了滤波计算效率和邻近目标跟踪精度.     

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.     

无线移动传感器网络的分布式目标跟踪算法

为了满足无线移动传感器网络(WMSN)的目标跟踪应用要求,提出了一种分布式目标跟踪算法,可使用节点引导保证WMSN的网络动态连通性;在传统分布式数据融合体系结构的基础上结合平均一致性滤波器实现了低通信开销的优化分布式数据融合．仿真结果表明,该算法在WMSN中目标跟踪效果良好,且数据融合性能优于传统分布式数据融合算法．     

模糊化模型概率的IMM-SUPF机动面目标跟踪

为了提高跟踪系统对水面机动目标的跟踪能力,本文将水面目标建模为椭圆形面目标,提出一种基于交互多模型(interacting multiple model, IMM)算法的机动面目标跟踪方法。首先,利用现代高分辨率雷达获得的面目标扩展测量,给出了基于面目标的跟踪测量方程。其次,将强无迹粒子滤波(strong unscented particle filter, SUPF)算法引入到IMM中得到IMM-SUPF。该SUPF利用强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking unscented Kalman filter, STUKF)产生粒子建议分布。由于STUKF采用渐消因子调整UKF的状态模型协方差和观测模型协方差的比例,使得建议分布更符合真实状态的后验概率分布,从而提高了IMM算法中子模型滤波器的估计精度。最后,基于模糊隶属度函数对粒子的模型概率进行模糊化,从而在提高真实模型滤波器中粒子模型概率的同时减小非匹配模型滤波器中粒子模型概率,进而提高了IMM算法的估计融合精度。Monte-Carlo仿真实验表明,相比于传统的基于质点目标的IMM-UPF算法,文中所提的基于面目标的IMM算法跟踪精度更高,且所提算法的误差超调量更小,收敛更快。此外,所提面目标IMM算法的跟踪精度也要高于面目标IMM-UPF算法。针对水面机动目标跟踪问题,不同于传统的质点目标IMM算法,文中将水面目标建模为椭圆形面目标,并利用面目标扩展测量信息设计了模糊化模型概率的IMM-SUPF算法。该算法进一步提高了跟踪系统对水面机动目标的跟踪能力。     

基于成像声呐的水下多目标跟踪研究

针对水下多目标跟踪问题,提出基于成像声呐的高效目标跟踪算法. 基于声呐的成像特点,针对声学图像中的每个像素点,建立基于信号强度的回波信号模型,提取图像中的个体目标. 采用基于序贯蒙特卡罗的概率密度假设(SMCPHD)滤波对各目标状态进行滤波,结合Auction航迹识别算法将滤波后的目标状态与已确定的航迹进行关联,实现多目标跟踪. 通过算法的仿真分析发现,该方法相对于基于数据关联型的多目标跟踪算法如联合概率数据关联(JPDA)算法、多假设跟踪(MHT)算法,大大提高了计算效率. 对采集的现场数据进行目标提取与跟踪,获得目标的跟踪轨迹.     

基于PDAF多阵多目标跟踪算法研究

为解决在多目标跟踪过程中，声纳存在交叉运动目标失跟问题．将多阵输出和多目标跟踪相结合，提出了基于概率数据联想滤波(PDAF)器的多阵多目标跟踪算法．计算机模拟结果表明，该算法在平面波模型下，利用两个线阵的输出可以稳定地跟踪两个交叉运动目标．将算法映射到DSP硬件平台，形成了一个多阵多目标跟踪的探测系统，实时处理的结果说明该算法对运动目标的估距误差小于5％     

扩展概率数据关联新算法

基于新的联合事件定义，推导出一种联合概率数据关联新算法．在此基础上，分析了该算法（本文取名为ＥＰＤＡ）与概率数据关联ＰＤＡ的关系，从而得出ＥＰＤＡ可看成ＰＤＡ的一种扩展的结论，同时，还从理论角度说明Ｆｉｔｚｇｅｒａｌｄ提出的简化ＪＰＤＡ算法中近似经验常数可精确计算，也可近似给定，不仅仅只能靠经验给定．ＥＰＤＡ克服了传统ＯＤＡ算法不可回避的组合爆炸难题，是一种性能优良的数据关联算法．仿真分析证明，本文提出的扩展概率数据关联算法实时性、有效性强，适于工程应用．     

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。     

基于纯方位角测量的水下目标跟踪

在笛卡尔卡尔曼滤波器的基础上，提出了改进极坐标扩展卡尔曼滤波器，并且研究了应用于纯方位角测量的目标跟踪算法，对提出的算法进行了相应的仿真实验，仿真结果表明，改进极坐标扩展卡尔曼滤波器非常适合于目标的跟踪研究，具有很高的工程应用价值。     

Decision-Making Models Based on Meta-Reinforcement Learning for Intelligent Vehicles at Urban Intersections

Behavioral decision-making at urban intersections is one of the primary difficulties currently impeding the development of intelligent vehicle technology. The problem is that existing decision-making algorithms cannot effectively deal with complex random scenarios at urban intersections. To deal with this, a deep deterministic policy gradient (DDPG) decision-making algorithm (T-DDPG) based on a time-series Markov decision process (T-MDP) was developed, where the state was extended to collect observations from several consecutive frames. Experiments found that T-DDPG performed better in terms of convergence and generalizability in complex intersection scenarios than a traditional DDPG algorithm. Furthermore, model-agnostic meta-learning (MAML) was incorporated into the T-DDPG algorithm to improve the training method, leading to a decision algorithm (T-MAML-DDPG) based on a secondary gradient. Simulation experiments of intersection scenarios were carried out on the Gym-Carla platform to verify and compare the decision models. The results showed that T-MAML-DDPG was able to easily deal with the random states of complex intersection scenarios, which could improve traffic safety and efficiency. The above decision-making models based on meta-reinforcement learning are significant for enhancing the decision-making ability of intelligent vehicles at urban intersections.     

机动目标跟踪波形和检测门限自适应算法

由于现有雷达目标跟踪波形和检测门限自适应算法大多围绕以距离、距离率作为量测的一维运动目标展开,忽略了角度对目标跟踪的影响,从而无法对目标进行跟踪定位。为此,提出一种杂波背景下针对二维机动目标跟踪的雷达波形和检测门限联合自适应算法。首先,对传统基于时延-多普勒分辨单元的理论作进一步扩展,设计出一种包含距离-距离率和方位为量测的具有“棱柱”结构的分辨单元;然后,给出了包含波形参数和检测门限的量测误差协方差的联合近似表达式;最后,利用认知雷达思想,以滤波误差协方差的迹最小为代价函数自适应选择下一时刻的波形参数和检测门限,以提高系统的跟踪性能。仿真结果表明,波形和检测门限联合自适应算法的跟踪性能要明显优于传统的固定参数跟踪算法。     

一种基于多样性正实例的单目标跟踪算法

单目标跟踪是计算机视觉领域中最具有挑战性的应用场景之一. 针对跟踪过程中目标物体被遮挡以及运动过程中形变、画面模糊等问题,本文提出一种基于多样性正样本实例的单目标跟踪算法,同时缓解了训练样本不足以及样本缺乏多样性的问题. 在离线阶段,本文算法首先使用变分自编码器（Variational Autoencoder,VAE）对原始训练样本进行编码映射到隐空间,然后通过隐空间采样重构生成包含多样性的困难正样本数据,提高训练数据的多元性,并结合原始训练样本构建训练数据集;其次,对于训练序列的目标模板、正负样本,使用概率三元组损失函数训练跟踪网络,深入挖掘正负样本间关联,提高跟踪网络的判别性;在线测试阶段,使用训练的孪生神经网络（Siamese Neural Network,SNN）对目标进行跟踪定位,通过对目标模板和搜索区域执行互相关操作,确定目标在当前时刻的位置. 对比实验结果表明,本文算法提高了SNN跟踪网络在背景相似物干扰、目标物体运动过程中形态变化、快速运动、旋转、模糊以及被遮挡情况下的鲁棒性和定位准确性,并保持了实时的跟踪表现.     

模糊-概率交互作用的数据关联算法

基于估计理论和模糊系统理论,提出了一种模糊逻辑和概率交互和作用的数据关联算法,以解决密集杂波干扰环境中跟踪机动目标的数据关联问题。模糊关联度和关联概率共同组成了各有效回波的加权系数,弥补了概率数据关联滤波方法（ＰＤＡＦ）的不足,提高了杂波环境中机动目标的跟踪性能。     

基于Toeplitz降维子矩阵的空间多目标跟踪算法

为了克服传统的移动多目标跟踪计算量大、实时性差的缺点,针对阵列天线提出新的多目标跟踪算法.该算法利用阵元接收数据构造空域Toeplitz矩阵,截取该矩阵的一个子矩阵,采用Lagrange极值定理迭代跟踪子矩阵的最小噪声特征向量.根据得到的噪声特征向量,估计空间多个移动目标的波达方向(DOA).该算法对原接收矩阵进行了降维,因而有效地降低了计算复杂度.此外,对数据进行的Toeplitz重构,使得降维后的子矩阵保留了所有阵元的接收信息.仿真结果表明,该算法不但可以处理相关信源,而且具有很好的空间分辨率,适合对目标源进行实时跟踪.