三维数据关联情况下外辐射源雷达多目标跟踪研究

不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题.针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关联改进概率多假设跟踪(PMHT)算法.该算法利用期望极大化(EM)算法的独立性假设条件得到最大后验概率意义下的最优跟踪.为了增加目标-量测-发射机之间数据关联的准确性,提高多目标与量测后验关联概率的精确度,将量测信息设定为均值相同协方差不同的混合高斯分布.针对距离-多普勒量测的非线性性,利用无味卡尔曼平滑(UKS)算法进行多目标状态估计.仿真结果表明,对于FKIE外辐射源雷达数据集(杂波密度很高),所提算法的目标与航迹关联成功率高,抗杂波性能强,证明了算法的有效性.     

杂波背景下自适应IMM机动目标跟踪算法

针对杂波背景下多机动目标跟踪问题,提出一种基于时变转移概率交互式多模型(IMM)的模糊数据关联跟踪算法。首先,针对传统IMM算法模型转移概率假设为常数导致模型间过度竞争的问题,基于贝叶斯理论,推导出一种时变模型转移概率IMM算法,增强了优势模型的利用率;其次,针对传统JPDA算法由于聚矩阵拆分而导致的计算组合爆炸问题,利用模糊聚类的方法,直接计算相关波门内候选量测与目标间的关联概率,用概率加权对目标进行状态和协方差的更新。仿真实验表明:算法对不同机动目标的跟踪适应性得到增强,相比传统的JPDA算法,在保证跟踪精度的基础上其时间性能比较优越,是一种较为实用的工程应用算法。     

GM-PHD雷达密集多目标跟踪应用研究

针对雷达密集多目标跟踪数据关联的难题,深入研究了可以避免数据关联的多目标跟踪方法-高斯混合概率假设密度算法(GM-PHD)。首先,将多目标的运动和多目标量测建模为随机有限集的形式,并给出了相应的最优多目标贝叶斯滤波器;然后,在线性高斯假设条件下,详细给出了GM-PHD均值、方差和权值的递归形式,降低了计算复杂度,满足跟踪实时性要求;最后,开展了仿真实验和实测数据实验,实验结果显示GM-PHD在不需要数据关联的情况下,能够有效抑制大量杂波,稳定地跟踪密集多目标。     

可适应未分辨量测的改进GRASP-MHT算法

传统的多假设跟踪(Multiple Hypothesis Tracking, MHT)算法通常假设一个目标独立地产生一个量测。但在实际观测场景中,当多个目标之间足够接近时,分辨率有限的传感器只能识别出一个未分辨的量测。这种现象使得数据关联问题更加复杂,跟踪算法性能明显下降。针对这一问题,本文提出了一种可适应未分辨量测的改进随机化贪心-自适应搜索结构MHT(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure MHT, GRASP-MHT)算法,推导了关联未分辨量测的航迹假设得分,将未分辨量测的数据关联问题建模成最大权重独立集问题(Maximum Weight Independent Set Problem, MWISP),以适应可能存在未分辨量测的场景。仿真结果表明,改进GRASP-MHT能够处理未分辨量测的数据关联问题,并且保留了GRASP-MHT的大部分优点。      

误差校正下外辐射雷达无源定位算法

针对多基外辐射源雷达定位中存在系统误差的问题,提出了一种基于到达角度(DOA)与到达时差(TDOA)的外辐射源雷达无源定位和系统误差校正算法。首先,该方法引入辅助变量对非线性的DOA 和TDOA 量测方程进行线性化,利用迭代加权最小二乘算法得到对目标位置和系统误差的联合估计;然后,利用辅助变量与目标位置的关联性,设计了一种关联最小二乘算法对初始估计值进行改进;最后,通过后验迭代估计进一步提高目标定位精度。仿真结果表明该算法能够有效地估计系统误差和目标状态。     

车载分布式MIMO雷达原理与实测数据分析

文中分析了分布式构型多输入多输出(MIMO)雷达及其处理框架,并针对车载应用场景,结合超分辨测角算法给出了一套基于分布式MIMO雷达的成像、测速、跟踪处理流程。在此处理流程的基础上,文中创新性地提出了基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)跟踪算法的距离-角度-速度关联方案,并对GM-PHD算法进行了改进,增加了标签配对功能,同时实现了多维信息的快速关联和目标的航迹跟踪。最后,利用实测数据验证了相关算法的有效性和实用性,与单一雷达成像及跟踪结果对比并进行了详细分析,验证了分布式MIMO雷达具有更优的目标检测性能及目标跟踪效果。     

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.     

SOJ压制和距离欺骗复合干扰下雷达网目标跟踪算法

针对远距离支援干扰(SOJ)压制和距离欺骗复合干扰下目标检测概率下降及虚假目标造成数据关联错误的问题,提出了基于等效量测的雷达网目标跟踪算法.首先,将各雷达得到的量测进行分组;然后,将同一部雷达对相同目标的角度量测进行数据压缩,并利用交叉定位的原理得到等效量测;最后,利用等效量测进行目标跟踪.算法关键在于利用最小二乘法...     

基于多伯努利概率假设密度的扩展目标跟踪方法

高分辨率雷达系统中,扩展目标一般会产生多个量测。现有随机有限集(RFS) 类算法一般假定扩展目标的量测数目服从泊松分布,然而这个假设与实际情况不符。针对这一问题,该文提出一种多伯努利扩展目标概率假设密度(MB-ET-PHD)跟踪算法。该算法首先假设扩展目标的量测数目服从多伯努利分布,然后通过有限集统计(FISST)理论的多目标微积分推导得到校正等式,最后给出了高斯混合(GM)框架的仿真结果。仿真结果表明该算法能够获得比泊松ET-PHD算法更好的跟踪性能。     

一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法

针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。     

多站被动雷达系统的多目标测量数据关联

本文提出了观测量集相关、观测量集不相关的概念,基于此概念从理论上概括分析了多站被动雷达系统的多目标测量数据关联问题,并针对测时差被动雷达系统进行了分析,提出了三时差关联算法和四时差关联算法,并进行仿真证明了其正确性.     

Video multi-target tracking based on probabilistic graphical model

In the technique of video multi-target tracking, the common particle filter can not deal well with uncertain relations among multiple targets. To solve this problem, many researchers use data association method to reduce the multi-target uncertainty. However, the traditional data association method is difficult to track accurately when the target is occluded. To remove the occlusion in the video, combined with the theory of data association, this paper adopts the probabilistic graphical model for multi-target modeling and analysis of the targets relationship in the particle filter framework. Experimental results show that the proposed algorithm can solve the occlusion problem better compared with the traditional algorithm.     

基于随机集的RBPF多目标关联跟踪算法

针对大量杂波环境下数量变化的纯角度多目标航迹关联跟踪问题,提出一种新的基于Rao-Blackwellized粒子采样(RBPF)航迹关联的高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法.算法首先利用GMPHD在每时刻对多个目标组成的随机集合进行估计;然后利用基于随机有限集的RBPF对GMPHD所得到的目标集合进行检测和关联...     

一种无源雷达的数据关联技术

数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。介绍一种无源雷达的数据关联技术,通过对一批典型目标特性分析,给出一种基于距离、方位和多普勒速度的相关算法。通过引入隶属度关联矩阵,很好地解决了多目标关联的问题,大大提升目标数据关联的准确性。实践证明,该方法切实可行,工程应用效果良好。最后,进一步分析发现,多普勒速度的量测有较好的稳定性,并将该关联特性应用到了航迹起始和机动跟踪中去,提高了跟踪的性能。     

基于高斯粒子JPDA滤波的多目标跟踪算法

在多目标跟踪中,由于观测的不确定性带来数据关联问题,并且,多目标状态空间尺寸的增长带来了维数增大问题,该文提出了一种新的高斯粒子联合概率数据关联滤波算法(GP-JPDAF),在JPDA框架中引入高斯粒子滤波(GPF)的思想,通过高斯粒子而不是高斯量,来近似目标与观测的边缘关联概率,利用GPF计算目标状态的预测及更新分布。将其应用于被动多传感器多目标跟踪,仿真结果表明该算法比MC-JPDAF具有更好的跟踪性能。     

一种基于GA的无源交叉定位数据关联算法

针对多站无源测向交叉定位的多目标辐射源数据关联问题,提出了一种基于遗传算法的无源多站多目标交叉定位数据关联算法。利用遗传算法在解决组合优化中NP问题的优势,将遗传算法引入到数据关联算法的求解过程中,对基于残差的数据关联算法进行了优化改进,给出了求解步骤。仿真结果表明,在考虑虚警和漏检的情况下,由于遗传算法充分利用了全局信息,所以基于遗传算法的数据关联算法能以较快的速度实现收敛,并且正确关联率明显提高,从而能够更有效地分辨真实目标和虚假目标。     

基于红外和雷达数据融合的机动目标跟踪方法

文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法,提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法,首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合,然后应用融合后的量测,采用IMM算法实现对机动目标的跟踪.在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标,结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题,同时可以消除漏检现象对目标跟踪的影响,并能保证一定的跟踪精度.     

基于不确定集的稳健MIMO雷达波形设计算法

针对雷达目标回波信号存在不确定性导致MIMO雷达波形优化设计性能下降问题,该文提出一种扁平椭球不确定集约束下的稳健自适应发射-接收波形联合优化设计方法。首先将目标脉冲响应的误差推广到更为一般的扁平椭球不确定集约束条件,并利用Lagrange乘子法对优化过程进行推导,得出扁平椭球不确定集约束下的闭式表达式。其次为了提高目标脉冲响应不确定集范围较大时的优化性能,采用了迭代鲁棒最小方差法进行求解(IRMVB),求得更为精确的目标脉冲响应,提高了SINR改善性能。然后进一步分析了基于扁平椭球不确定集约束条件与球体约束条件优化问题的内在联系,推导得出该文求解过程为广义对角加载方法。最后通过仿真实验表明所提算法对于目标回波信号不确定性具有更高的稳健性。