基于改进概率数据关联滤波的红外小运动目标跟踪

在跟踪弱小运动目标过程中,低信噪比和高虚警率使得即使是在波门内也存在较多的虚假目标,加大目标识别的不确定性,降低跟踪的可靠性和精度。该文分析了红外成像系统中目标信号特点,根据概率数据关联滤波的思想,提出了一种基于目标幅度连续性和运动一致性的弱小目标跟踪识别方法,重点比较了极大似然-概率数据关联滤波和改进算法的目标识别与跟踪性能。理论分析和实验结果表明,该方法较大程度上减少了弱小目标跟踪过程中测量点与航迹关联的不确定性,提高了目标识别与跟踪性能。     

基于多特征融合的红外目标关联算法

利用红外目标同时具有位置、灰度、面积等多特征的特点,提出了一种基于多特征融合的目标关联算法.首先在极坐标系下对目标位置采用概率数据关联算法计算候选目标的关联概率,然后结合目标的灰度、面积特征的预测误差计算关联波门中的候选目标在各种特征条件下的关联概率,进而利用多特征融合方式,计算出综合关联概率,完成目标状态估计的更新.实验仿真结果表明,由于跟踪关联概率由多种特征共同确定,避免了目标位置特征信息不稳定所造成的跟踪精度下降的问题,实现了密集杂波环境下红外目标稳定跟踪,其跟踪精度和稳定性明显高于依靠位置特征信息进行关联的传统概率数据关联算法.     

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。     

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。     

基于数据关联快速算法的目标跟踪与仿真研究

针对利用传感器对密集目标进行跟踪中联合概率数据关联(JPDA)计算量大,出现计算组合爆炸而导致效率低下的问题,简要介绍了数据关联快速算法(FAFDA),建立了基于坐标变换和自适应α-β滤波的数据关联快速算法模型并进行了模拟战场实际目标的仿真试验,仿真结果表明该算法能很好的跟踪目标,其跟踪精度符合实际要求,计算量明显减小,提高了跟踪实时性.     

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。     

基于非线性量化概率模型的弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪问题,提出一种基于非线性量化概率密度模型匹配的快速跟踪方法。首先分析了红外弱小目标的灰度特性和多帧运动相关特性,引入α-β滤波对红外目标进行运动相关跟踪,并预测下一帧图像中目标的质心位置,然后提出一种适合红外弱小目标的非线性量化概率密度模型,通过在预测邻域内进行模板匹配来跟踪真实目标。实验结果表明该方法用于红外弱小目标的跟踪精度和处理速度明显优于现有算法,工程意义显著。     

基于有效量测分集的联合概率数据互联算法

杂波环境下用联合概率数据互联算法(JPDA)跟踪多目标,其计算量将随跟踪目标数的增多和杂波密度的增大而呈指数增长,因此实时性不强;并且JPDA跟踪杂波环境中的近距离目标时,容易造成航迹合并。在充分考虑单个目标独立性的基础上,提出有效量测分集概念。将接收到的有效量测信号按照单个目标的关联划分,确定各目标跟踪波门内的候选量测信号,不考虑量测信号的重复关联。取得单个目标独立性之后,再运用单目标概率数据互联的方法估计目标状态。仿真实验表明,较传统JPDA实时性更强,能够分辨并跟踪近距离目标。     

复杂地物背景下红外弱小目标跟踪算法

复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪在红外监视系统中有重要的应用价值。提出了一种人眼视觉系统原理和多目标跟踪技术的弱小目标跟踪算法,实现了对复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪。算法首先在图像中提取候选目标和各目标对应的目标区域,估计相邻帧图像之间的运动参数,对所有跟踪目标进行轨迹预测;然后融合多信息对当前帧目标与目标链中目标进行关联,根据关联结果对目标链进行更新;最后输出跟踪目标的位置坐标,实现对红外弱小目标的跟踪。用实测的图像序列对算法进行了测试,试验结果表明本文算法对树林、农田、建筑等复杂地物背景中弱小目标有较好的跟踪效果,可以用于红外监视系统中对复杂地物背景下低对比度弱小目标自动跟踪。     

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各个目标的渐消因子计算,采用对与目标关联的量测进行加权融合的方式获取目标新息协方差,其中,量测权重的计算则是通过JPDA的方式获取.通过各目标渐消因子获取状态预测协方差,随后在卡尔曼滤波框架下即可实现目标状态的更新.实验结果表明,该算法相比于传统的JPDA算法能够更有效地降低跟踪误差.