基于类云模型聚类的多目标数据关联算法

针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出一种基于类云模型c-均值聚类的数据关联算法.该算法采用类云模型c-均值聚类算法对目标有效回波进行聚类,将聚类中心作为目标最终观测值,运用最近邻法对聚类中心与航迹进行关联,用Kalman滤波器进行状态估计.实验结果表明,本算法与联合概率数据互联算法相比,跟踪精度高,计算量小,更适应于工程应用.     

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.     

随机集粒子滤波的快速被动数据关联算法

针对杂波干扰环境下的被动多目标跟踪问题,将多站集中式融合方法与概率假设密度粒子滤波递归过程相结合,实现被动多目标跟踪．进一步,将概率假设密度粒子滤波递归过程并行化处理,每个目标使用单独滤波器跟踪,避免了大量粒子的聚类过程,简化算法复杂度,进而提出一种快速被动数据关联算法．实验结果表明,与传统算法相比,新算法可以在不增加额外计算负担的基础上,有效得到每个目标的航迹．特别对于目标发生交叉的情况,能很好地区分每个目标的航迹．     

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.     

自适应选取聚类中心K-means航迹起始算法

为揭示多传感器观测数据的正态分布态势,实现对源于异类目标的跟踪,提出一种新的多传感器航迹起始算法,本算法主要特点是初始聚类中心的自适应选取以及对逻辑估计法的起始夹角修正。估计算法中采用不相似性度量阈值的角度衡量方法,同时还结合聚类数目自适应归纳及初始聚类中心的推演逼近,从而使单传感器的航迹起始估计算法可以应用于多传感器的航迹起始根据;然后对聚类后的数据采用修正的逻辑航迹起始算法起始目标航迹。蒙特卡洛估计表明,新的自适应K-means聚类估计区分呈团状分布的不同目标的能力好,且通过估计算法得到的目标非常接近真实目标位置。经过自适应聚类处理后的目标航迹起始估计可有效滤除杂波干扰,降低虚警概率,能够获得较好的多传感器航迹起始。     

基于增量DFT概要的数据流聚类算法

数据流聚类分析是数据流挖掘领域的重要分支。由于数据流海量、快速、动态到达,传统的静态数据挖掘技术不能满足在线分析的需求。数据流聚类的核心是设计单遍数据集扫描算法,在有限的内存中存储少量概要特征信息,实现数据流实时、在线聚类分析。采用数据流处理中广泛应用的滑动窗口模型,提出一种新的基于增量傅立叶变换(DFT)的数据流概要算法,并在此基础上运用k-均值(k-means)聚类,实现数据流的在线挖掘。基于增量DFT概要的数据流聚类算法可减少运行时间,节省内存空间,实际用电负荷数据证明了算法的有效性。     

一种伪粒子滤波的多目标跟踪方法

针对经典粒子滤波方法进行多目标跟踪的发散问题,基于经典粒子滤波原理和聚类算法,提出一种伪粒子滤波方法．通过对经典粒子滤波重要性重采样结果进行聚类分析,获得相应目标的粒子子群集合以及相应的不动点．并证明了选取近于目标区域大小的聚类核函数带宽,聚类不动点即逼近目标的最大后验概率分布．通过数据关联确定多目标的最终状态．实验结果表明,该算法解决了经典理论的发散问题,可以完成实时多目标跟踪,且具有鲁棒性能和一定的生物视觉仿生功能．     

基于网格结构的数据流在线快速聚类算法

针对现有的数据流聚类算法不能在线实时生成用户需要的聚类结果问题,提出一种基于滑动窗口的数据流在线聚类算法.该算法采用密度网格存储结构,实现了数据流的在线聚类过程,能实时地向用户提供聚类结果,动态地检测数据流的进化情况.实验结果表明,该方法具有快速在线聚类能力,并能保证良好的聚类质量.     

基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪

该文针对一、二次雷达在杂波环境下多目标多传感器协同跟踪问题,提出了一种带二次雷达修正的基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪算法。该算法先通过一次雷达对敌友方目标和二次雷达对友方目标运用联合概率数据关联算法滤波跟踪得到航迹数据之后运用双门限航迹关联判定友方目标并撤消对友方目标的跟踪和利用二次雷达探测数据进行对敌方目标的高度信息进行自适应修正,通过蒙特卡洛仿真表明该算法在提高目标跟踪精度和减小处理器的运算量都是有效的。     

基于Hadoop MapReduce的分布式数据流聚类算法研究

随着数据流规模的持续增大,现有基于网格的聚类算法对数据流的聚类效果不好,不能实时发现任意形状的簇,也不能及时删除数据流中的噪声点。文章提出了一种Hadoop平台环境下基于网格密度的分布式数据流聚类算法（PGDC Stream）,利于基于Hadoop的MapReduce框架对数据流进行阶段化的并行聚类分析,实时发现数据流中任意形状的簇,定义检测周期和密度阈值函数并及时删除数据流中的噪声点。算法基于网格密度对数据流初始聚类后,随着新数据的到来,使用基于密度阈值函数的噪声点处理策略,周期性检测和删除噪声点,使用基于Hadoop MapReduce框架的并行分析模型周期性地调整已经生成的簇。实验结果表明,PGDC Stream对大规模数据流的聚类质量、可伸缩性和实时性都好于CluStream。      

非线性量测下的机动多目标跟踪

为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过去相关无偏量测转换实现位置量测从极坐标系到笛卡尔坐标系的无偏转换,并通过预测值去除量测误差和其协方差的相关性造成的滤波估计偏差,实现了非线性场景下的机动多目标跟踪;然后,通过航迹和量测的关联新息以及目标的机动约束构建联合波门,降低了杂波量测的数量;最后引入改进的模糊算法,以目标的模型后验概率为输入,根据模型的分离程度自适应调节运动模型的过程噪声,增加滤波精度。研究结果表明：在杂波环境下,通过与CKF-JMS-δ-GLMB、CKF-IMM-δ-GLMB等非线性多模型滤波器对比,所提算法计算时间较小,且跟踪精度更高,鲁棒性强。所提算法避免了传统的非线性处理方式计算量较大的问题,并且具有较好的杂波抑制特性,提升了非线性量测下机动多目标跟踪的性能。     

一种改进的泊松点过程概率多假设跟踪方法

多目标跟踪方法的核心是获取量测点与目标间的最优关联.传统的多目标跟踪方法从穷举出的所有可能关联中估计出最优关联,随目标数目指数倍增的关联复杂度制约了雷达跟踪多目标的能力.因此提出了一种低运算复杂度、高跟踪精度的多目标跟踪算法和与其配套的航迹管理方法,目标和杂波产生的量测点被建模为泊松点过程,以量测的来源为缺失信息,通过...     

基于多传感器多目标跟踪的机器人足球视觉系统

为了适应机器人足球视觉系统图像采集设备从早个到多个的改变,提高系统的跟踪成功率和速度,以信息融合技术为基本思路,提出了一种基于多传感器多目标跟踪的半自主足球机器人视觉跟踪方法．各跟踪模块对覆盖区域的目标进行航迹关联、滤波后再对各传感器信息进行融合得到所有目标单一的航迹．实验表明,该方法具有简单、有效,满足系统实时性要求等特点．     

基于核K-means的增量多视图聚类算法

针对基于核的多视图聚类算法(kernel based multi-view clustering method, MVKKM)在处理大规模数据集时运行时间长的缺点,引入增量聚类模型的概念,将MVKKM算法与增量聚类模型相结合,提出基于核K-means的多视图增量聚类算法(incremental multi-view clustering algorithm based on kernel K-means, IMVCKM)。通过将数据集分块,在每个数据块中使用MVKKM算法聚类,并将每个数据块的聚类中心作为下个数据块的初始聚类中心。将所有块的聚类中心进行整合后再次进行多视图聚类,得到最终的聚类结果。试验结果表明,在3个大规模数据集上,IMVCKM算法相较于MVKKM算法在3个评价指标上具有更好的聚类结果,且运行时间更短。该算法在保证聚类性能的基础上大大降低算法的运行时间。     

采用粒子滤波和模糊聚类法的非线性多目标跟踪

提出一种新的非线性多目标跟踪方法,用模糊聚类算法实现数据关联,采用粒子滤波实现对各目标的独立跟踪．首先利用最大熵模糊聚类对目标和观测数据进行关联,采用模糊隶属度重建多目标滤波中的联合关联概率矩阵．然后利用粒子滤波适于处理非线性问题的特点,通过联合关联信息,采用粒子滤波独立对各目标进行滤波,实现对目标状态的更新．最后,将该算法应用于多传感器多目标纯方位角跟踪．仿真结果表明,相比于联合概率数据关联算法及MEF-JPDAF,新算法具有更高的跟踪精度．     

多站多目标跟踪技术的发展和存在的问题

本文是关于多站多目标跟踪技术的一篇综述性文章,文中列举了多站跟踪系统的优越性和存在的问题,着重说明其中困难问题之一:在稠密目标和杂波环境下,各站目标点迹或航迹之间的相关问题。文中介绍了现有的几种算法,同时指出算法的优化必需按实际情况有针对性地进行,企图寻求一个通用的而又能实现的最优算法将是非常困难甚至是徒劳的。     

一种实时精确化综合保障方法研究

一体化联合作战综合保障体系已成为一体化联合作战的关键支援和后盾,只有多维立体、实时精确的作战综合保障体系,才能真正为非接触和非对称作战创造良好的战场环境。根据一体化联合作战的特点及对综合保障提出的要求,建立对保障力量优化配置模型和多传感器多目标跟踪保障模型,并探讨数据关联航迹跟踪法实现实时精确化保障的方法。     

基于聚类的数据流挖掘技术的分析与研究

随着数据采集和通信技术的发展,对时时变化的不同来源的信息即数据流,实施实时监控将成为可能.数据流是大量的连续变化的数据序列,传输速度快,传统的挖掘算法将被适合于挖掘量大、能自由出入的数据流的技术所代替.笔者提出了用聚类技术来改进数据流挖掘的问题.笔者对K-均值算法、基于网格的统计聚类算法、回归分析算法等适用于数据流挖掘的算法进行了研究和分析,并对它们进行了比较.     

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％     

一种PCA和SVM多生物特征融合的视频人脸识别

分析了视频人脸跟踪识别过程中高效特征提取、长时间人脸遮挡、光照变化及多目标跟踪识别等问题,讨论了基于PCA和SVM人脸识别优点及不足,提出了基于PCA和SVM多生物特征层融合的人脸识别模型,设计了多生物特征人脸识别算法,对实验过程进行了描述并对实验结果进行了分析.结果表明,提出的算法识别率高于任一单一算法、更适合实时视频监控取证系统使用.