一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法

针对多目标跟踪系统中的数据关联问题,提出一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法(FJPDA)。该算法将改进的FCM聚类方法引入JPDA算法中,避免了对联合事件的概率计算,也避免了对确认矩阵拆分造成的计算量组合爆炸现象,实现了量测与航迹的关联,继而实现对多目标的实时跟踪。仿真结果表明算法简单有效,与JPDA算法相比,在跟踪性能相当的前提下,算法的复杂度和实时性得到了明显的改善。     

多目标跟踪中的数据关联和航迹管理

传统的多目标关联算法JPDA存在两个缺陷:计算量较大,且其算法框架里缺乏航迹起始和终止逻辑。文中给出了一个航迹管理表,它包含多种情况下航迹的关联,能完成航迹的起始、维持和终结。在可靠航迹关联中,该文提出了一个改进的快速关联算法—多维概率数据关联(MPDA),讨论时主要考虑关联门相交区域中的公共回波对航迹更新的影响。MPDA可以类似与PDA的较低的计算代价达到了接近JPDA的关联成功率。仿真结果表明,文中的数据关联和航迹管理算法对复杂条件下的多目标跟踪能保持较高的跟踪成功率。     

一种改进的联合交互式多模型概率数据关联算法

在多目标跟踪领域,由于概率数据关联（PDA）算法对关联门相交区域内公共回波的处理过于简单,因而在目标密集或交叉环境中关联性能差。考虑公共回波对航迹更新的影响对PDA算法进行改进,并将改进的PDA算法和交互式多模型（IMM）算法结合提出了一种改进的联合交互式多模型概率数据关联（Ic．IMMPDA）算法,并在Matlab环...     

杂波环境下基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法

针对杂波环境下的多目标跟踪数据互联问题,该文提出基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm based on All-Neighbor Fuzzy Clustering, ANFCJPDA)。该算法根据确认区域中量测的分布和点迹-航迹关联规则构造统计距离,以各目标的预测位置为聚类中心,利用模糊聚类方法,计算相关波门内候选量测与不同目标互联的概率,通过概率加权融合对各目标状态与协方差进行更新。仿真分析表明,与经典的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比,ANFCJPDA较大程度地改善了算法的实时性,并且跟踪精度与JPDA相当。     

相控阵雷达多目标跟踪原理及数据关联算法研究

介绍了目标跟踪原理,并以多功能相控阵雷达为背景,研究了多目标跟踪数据关联过程.针对数据关联过程中量测起源的不确定性问题及概率数据关联算法(PDA)和联合概率数据关联算法(JPDA)的不足,给出了一种改进的概率数据关联算法(MPDA),该算法既不像PDA算法那样不考虑公共测量值对航迹的影响,也不像JPDA算法对所用的关联解进行搜索,而是重点分析了跟踪门交叠区域中的公共测量值对航迹更新的影响.蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有较小计算量及较好的实时跟踪性能,适于相控阵雷达的数据处理.     

适于复杂信息融合系统的近似联合概率数据关联算法

文中在B.Zhou提出的直接概率计算(DC)和近似概率计算(AC)算法基础上提出了一种新的近似多传感器多目标联合概率数据关联算法。近似概率法是以一个目标为中心的近似聚为构造互联事件的起点，并在计算中将DC和AC结合得到的一种全邻的点迹—航迹关联算法，它能有效地提高目标点迹—航迹的关联正确率，在计算时耗上较完全联合概率法快得多，能满足工程中实时性的要求。将其在杂波下目标密集、航迹复杂的数据融合系统中进行实验，对关联正确率，关联耗时等与最近邻法进行了比较，效果较好。     

天波超视距雷达多路径Viterbi数据关联跟踪算法

天波超视距雷达目标跟踪面临多传播路径、低探测概率、低探测精度和低数据率的困难.本文在地理坐标系对运动目标建模而在雷达坐标系进行数据关联,将各传播模式的回波作为备选的竞争量测,运用动态规划的优化方式,在最大似然的意义下将VDA的回波与航迹的两维数据关联推广到回波、传播模式和航迹的三维数据关联,提出了多路径Viterbi(MVDA)数据关联算法.天波超视距雷达目标跟踪仿真表明:MVDA跟踪能力明显优于VDA和MPDA.     

密集杂波环境下的简化JPDA多目标跟踪算法

为简化联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association, JPDA)的计算复杂度,增强JPDA算法的实时性,设计了一种新的JPDA简化算法。首先根据目标航迹与量测之间的关联规则,定义了一种新的计算关联概率的方法,之后分析公共量测对目标的影响,引入公共量测影响因子修正关联概率。该算法不用进行确认矩阵拆分,有效解决了在密集杂波环境下因回波密度增加而造成的计算上的组合爆炸问题。仿真结果表明,简化的JPDA算法能够在保持对目标有效跟踪的情况下,大大缩短计算时间,提高算法的实时性。      

基于改进KFCM聚类的数据关联算法

针对传统的基于模糊C-均值(FCM)聚类的数据关联算法存在的缺陷,提出了一种基于改进核函数模糊C-均值(KFCM)聚类的数据关联算法。该算法以改进的KFCM聚类为基础,通过放宽KFCM聚类的约束条件来增强系统的鲁棒性,并引入信息熵自动确定目标数以作为数据关联的前期准备,再将改进的KFCM聚类算法引入JPDA算法,通过避免对联合事件的概率计算和对确认矩阵的拆分,以实现数据的正确关联和对多目标的实时跟踪。仿真结果表明算法有效可行。     

遗传模糊聚类算法在数据关联中的应用

针对传统数据关联算法存在计算量偏大或关联精度不高的问题,提出了一种利用遗传模糊聚类策略来求解数据关联问题的算法。该算法将多传感器多目标的数据关联问题看作是一类约束条件下的组合优化问题,先通过对同一时刻不同传感器提供的量测按照其相似性用遗传算法进行模糊聚类,再用聚类后的等效量测对各目标的状态进行估计。聚类方式的改进不仅增加了算法的局部寻优能力,有效地减少了计算的复杂度,而且还具备一定的野值剔除能力。仿真结果表明该算法关联精度较高,计算量适中,具有一定的工程应用价值。     

Bearings-only maneuvering target tracking based on fuzzy clustering in a cluttered environment

This paper proposes a novel bearings-only maneuvering target tracking algorithm based on maximum entropy fuzzy clustering in a cluttered environment. In the proposed algorithm, the interacting multiple model (IMM) approach is used to solve the maneuvering problem of target, and the false alarms generated by clutter are accommodated through a probabilistic data association filter (PDAF). To reduce the computational load, the association probability is substituted by fuzzy membership degree provided by a modified version of fuzzy clustering algorithm based on maximum entropy principle, and the “maximum validation distance” is also defined based on the discrimination factor, which enables the algorithm eliminate invalid measurements. Moreover, to avoid the unobservability problem of passive target tracking, a nonlinear measurement model of multiple passive sensors is formulated. Finally, simulation results show that the proposed algorithm has advantages over the conventional IMM-PDAF algorithm in terms of simplicity and efficiency.     

A novel all-neighbor fuzzy association approach for multitarget tracking in a cluttered environment

This paper proposes a novel all-neighbor fuzzy association approach for multitarget tracking in a cluttered environment. It performs data association with a little prior knowledge and updates the predicted target state estimate using a fuzzy weighted sum of innovations. Unlike the joint probabilistic data association filter, in which the similarity measures are determined in terms of the conditional probability for all feasible data association hypothesis, the proposed fuzzy association approach determines the similarity measures between measurements and tracks in terms of possibility weights based on a partition matrix. The possibility weights are determined according to the fuzzy clustering algorithm. The proposed approach is able to perform all-neighbor association with a lower computational complexity in the expense of a little lower performance compared to the standard joint probabilistic data association filter. Computer simulation shows the feasibility and the efficiency of the proposed all-neighbor fuzzy association approach.     

一种基于模糊聚类的PHD航迹维持算法

针对杂波环境下数量变化的多目标航迹关联问题,提出一种基于模糊聚类的PHD航迹维持算法.该算法充分利用多帧信息,对当前时刻状态进行多步预测,并根据惯性进行加权,然后利用模糊聚类求得当前估计属于每条航迹的隶属度,从而得到最终的航迹.与传统的估计与航迹关联算法不同,该算法在更新每条航迹信息时,不仅仅是简单地对相邻帧之间的对数似然比进行求和,而是通过加权聚类等操作综合考虑了多帧信息.实验结果表明,所提算法能够更好地保持目标航迹,即使在目标出现交叉的地方也能达到很好的跟踪精度,具有较强的鲁棒性和优良的航迹维持性能.     

基于改进FCM的多传感器多目标数据互联算法

将模糊聚类分析的方法运用到数据互联中是现今多传感器多目标跟踪的发展方向之一。文中在模糊c-均值聚类(FCM)算法的基础上提出了一种适用于多传感器多目标数据互联的改进算法,该算法通过对隶属度函数进行加权,同时考虑了样本对聚类中心和样本与样本之间的隶属关系。仿真结果表明该改进算法使得分类效果更加清晰,能够更好地将测量结果划分给各个目标,且所需的迭代次数更少,收敛速度更快。仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

基于极大似然的联合数据关联与空间配准

针对雷达量测存在漏探测情况下的雷达之间数据关联与雷达系统误差估计问题,提出了基于极大似然(ML)的联合数据关联与空间配准算法。该算法采用多维分配算法进行数据关联,使用ML 对空间配准问题中的系统偏差进行估计,通过迭代进行数据关联和空间配准,最终得到收敛的系统偏差估计和关联正确率。仿真实验表明:在雷达探测存在漏探测时,文中提出的算法能够有效地进行数据关联和估计系统偏差,有较强的抗噪性和鲁棒性。     

一种基于神经网络的广义熵模糊聚类算法

以模糊聚类为基础,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数中,提出一种基于模糊熵的模糊聚类的统一形式,即广义熵模糊聚类模型;利用增广拉格朗日求解方法,以及Hopfield神经网络和复突触神经网络解决了基于广义熵的目标函数的优化问题,提出了基于神经网络的广义熵模糊聚类算法,表明了使用神经网络求解的收敛性;同时,给出一种用于确定增广拉格朗日乘子的迭代方法.实验中选取人工生成数据集和UCI标准数据集对提出的算法进行了实验研究,并与常用的聚类算法进行了性能比较.     

被动传感器组网模糊综合贴近度的数据关联算法

针对被动传感器采样非周期且采样数据缺乏距离信息等特点,提出了一种用于解决目标航迹与传感器量测相关联的模糊综合贴近度的数据关联算法.由于被动传感器的量测没有距离信息且传感器探测范围小,本算法首先设置两个关联波门进行量测筛选;然后采用航向确定法得出航向角信息,并综合方位角、俯仰角信息,使用模糊综合的方法进行最终的关联,以解决关联错误率高的问题;最后使用扩展卡尔曼滤波进行目标状态与协方差的更新.实验结果证明了该算法方法的有效性.