基于Hough变换的航迹起始算法

航迹起始是航迹处理中的首要问题。通过对目标航迹起始的Hough变换方法的研究,总结了目标航迹起始的经典Hough变换算法。针对该算法运算量大不满足实际应用的不足,提出了一种新的基于3/4逻辑的改进Hough变换航迹起始算法。该算法以3/4逻辑为起始航迹的依据,采用改进的Hough变换法判断一次点迹是否共线,有效的解决了在密集杂波环境中目标航迹的快速起始问题。该算法加入速度选通排除了部分杂波,降低了运算量,为该算法应用于工程实践创造了条件。     

分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法

为解决异类传感器网异步采样条件下的航迹起始问题,提出分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法.该算法利用多传感器多采样周期测量建立候选目标集,用极大似然法估计候选目标的状态;采用Hough变换建立参数空间直方图,并对参数空间直方图聚类实现航迹探测;建立目标初始方位角直方图和目标速度直方图,分别对两个直方图聚类实现目标探测;找出与目标相关的测量,利用这些测量估计目标的状态.仿真结果表明,该算法能有效实现航迹起始.     

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。     

舰载指控系统航迹相关算法研究

基于随机神经网络的多目标数据关联成果的基础上，提出一种新的适合实际应用的多目标跟踪的综合方法。该方法放弃了联合概率关联方法的加权平均更新航迹的特点，利用计算出来的互联概率在航迹更新时作一对一的互联决策，解决了跟踪多目标时相邻目标时相邻目标的航迹趋于合并的问题，同时给出了航迹起始的通用方法，并通过仿真研究说明改进算法的有效性和可行性。     

基于K-Medoids聚类的多传感器航迹关联算法

为有效解决目标密集环境下的航迹关联问题,提出了一种基于K-Medoids聚类的航迹关联算法.该算法采用局部航迹与系统航迹进行关联的策略,将系统航迹作为Medoids,降低了需要关联的航迹对数量,避免了K-Medoids的固有缺陷,很大程度上提高了关联算法的效率.通过采用无穷范数计算采样点点迹距离求出了两条航迹的近似距离,这使得关联判决能考虑历史和当前航迹,提高了正确关联率.在多传感器多目标环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性和优越性.该算法在存在噪音和离群点时,具有很强的健壮性,适合目标密集环境.     

基于均值漂移的穿墙雷达多目标跟踪

针对穿墙成像雷达中多人体目标跟踪的问题,提出了一种基于均值漂移的多目标图像域跟踪方法。首先,通过基于双轴投影的变尺度模板创建方法进行航迹起始;其次该文利用均值漂移算法进行航迹更新,并对不同幅度像素点的加权处理使得迭代过程能收敛于目标图像中心;最后,结合M/N准则,实现了对航迹的管理。通过对多组实测数据的处理可以看出,该算法具有稳健的跟踪性能。     

一种改进蚂蚁算法的无人机多目标三维航迹规划

传统的标准蚂蚁算法及A*算法求解无人机多目标三维航迹规划存在需设置导航节点及构建VORONOI图等缺陷,针对这一问题,提出了一种改进的蚂蚁算法.该算法将导引因子引入到状态转移策略中,减少了蚂蚁局部搜索的盲目性,确保蚂蚁形成有效航迹,解决了将该算法应用于航迹规划的两个构造难题,即航迹节点不固定和局部搜索难以到达目标节点这两个难题.将雷达、导弹、高炮及大气威胁模型的最大作用距离和有效作用距离等约束条件引入代价函数及启发因子计算中,解决了航迹规划多约束求解困难等问题.仿真结果表明,该算法构造合理,蚂蚁算法无需导航节点及VORONOI图便可自主寻找到目标节点,且收敛速度满足航迹规划要求,生成的航迹代价较小.     

基于串行处理的动态多维分配算法

提出一基于串行处理的动态多维分配算法,将静态分配问题推广到动态跟踪中,并给出了互联测量代表元确定、航迹起始、野关联剔除等关键问题的数学模型．仿真结果表明,该算法能够对多目标进行稳定的跟踪．     

基于对比度积累的弱点目标检测

为了更好地跟踪及预测目标位置,首先针对采样序列构造两点起始航迹,然后进行一次回溯提前剪支.在轨迹互联阶段,依据目标像素具备的局部对比度极大似然特性开展边检测边跟踪.同时结合曲率约束进行目标位置的平滑.后处理时,设计的“与逻辑”滤波器用于检验三帧图像间的相关性,逆向的搜索策略可以将虚假航迹剔除80%以上.最后,通过沿着航迹进行对比度的积累,能够检测出被云层遮挡的多个点目标.实验阶段的多组图像序列验证了该算法的有效性.     

多站雷达跟踪系统的修正最小二乘航迹综合器

本文分析了传统的分布式多站雷达系统的跟踪性能低于集中式多站系统的原因,从而导出了一种修正最小二乘航迹综合算法。     

基于三维激光雷达的动态障碍实时检测与跟踪

为了解决在大数据量的情况下实现高效检测与跟踪的难点,提出一种室外动态未知环境下自主车的多障碍实时检测与跟踪的算法.由于Velodyne 64线三维激光雷达具有数据量大、精度高等特点,采用其与相机结合感知环境.算法结合从图像处理中得到的道边信息将原始激光雷达数据的感兴趣区域转化为栅格地图,在地图上采用区域标记和模板匹配的方法进行聚类和特征提取,检测得到盒子模型的障碍物,并进行障碍物跟踪.为了避免在多障碍物的情况下出现虚警和漏检,基于多假设跟踪数据关联和卡尔曼滤波来跟踪连续多帧的障碍物.本算法在自主车平台上能够以每帧100 ms实现准确、稳定地检测和跟踪.     

一种基于贝叶斯估计的弹道导弹主动段融合算法

针对天波超视距雷达在探测跟踪弹道导弹主动段时目标航迹不连续、虚假航迹多等问题,首先将天波超视距雷达和红外预警卫星预警情报相融合,构建了天波超视距雷达与红外预警卫星融合跟踪结构模型;然后根据该模型,结合Bayes理论,提出了一种天波超视距雷达与红外预警卫星的融合算法;最后进行了仿真.仿真结果表明,对于弹道导弹主动段中的融合跟踪问题,本文提出的融合算法与求均值融合方法相比,得到的位置RMS误差平均值降低了44.2%,有效提高了弹道导弹主动段跟踪精度,表现出较强的稳定性.     

用卡尔曼滤波方法实现运动平台多传感器配准

目的针对运动平台的多传感器系统,研究一种能有效地估计配准误差并消除其影响的算法．方法提出用卡尔曼滤波方法估计失调误差和姿态误差,该方法首先估计失调误差,然后利用不含失调误差的模型,估计并消除姿态误差．结果该算法能有效地估计多传感器系统的配准误差,使融合数据确定性明显增强．结论将卡尔曼滤波算法应用于运动平台的多传感器数据配准,它能有效估计配准误差,对于传感器的数据融合有重要的意义．     

不同维状态的多传感器MAP航迹融合方法

在分布式多传感器数据融合结构中,各传感器通过处理各自的观测数据把形成的航迹在融合中心进行处理.在实际中各传感器的观测信息维数不一致,也即各传感器可能采用不同的模型观测同一目标;为解决上述问题,通过建立状态映射,提出了输出目标估计状态之间维数不同情况下的带反馈极大验后(MAP)估计融合方法,并通过计算机仿真验证了该算法的有效性.     

一种基于伪频偏的载波恢复算法

推导并分析了频偏、相偏对通信系统的影响，提出了一种新的基于伪频偏概念的载波恢复算法．该算法首先估计大频偏范围内可能的几个频偏值，然后去除其中的伪频偏，最终得到真实的频偏值．以达到纠正大频偏的目的．该算法同时还利用一种快速相偏估计方法对相偏进行了估计和校正．仿真表明载波恢复算法运算量小，能够实现快速恢复载波．     

异步多传感器的MAP航迹融合

异步航迹融合是多传感器跟踪系统的一个重要问题。针对实际应用中多传感器采样速率的不同步性,提出了多传感器系统存在反馈情况下异步多传感器的极大验后(MAP)航迹融合估计算法,分析表明,同步多传感器MAP航迹融合算法是该算法的一个特例;仿真计算也表明,该融合算法具有良好的估计精度。     

Track quality evaluation method using amplitude information

Increasing the false alarm rate can improve detection performance of weak targets, but it will induce too many false tracks. Therefore, a track quality evaluation method based on amplitude information is proposed in this paper, to further distinguish target tracks and false tracks. Firstly, according to the amplitude information on one plot, we give a quality evaluation function for each plot; then, based on the plot quality in a temporal window for track quality evaluation, we calculate the track quality; finally, we accomplish track confirmation, track maintenance and track termination according to the calculated track quality. Numerical results indicate that the proposed method can obtain a higher probability of track confirmation and track maintenance at a strict track quality standard with a lower probability of track deletion, indicating the improvement of detection performance of weak targets.     

异步数据融合的传感器配准

针对异步多传感器系统 ,研究一种能有效估计配准误差并消除其影响的算法 .提出用最小二乘法和卡尔曼滤波算法分别进行时间配准和估计失调误差和姿态误差 .仿真结果证实了算法的有效性 .采用最小二乘法可以将数据压缩“对齐”到任意时刻 ,采用卡尔曼滤波算法可以估计并消除配准误差的影响 ,这对多传感器的数据融合具有重要的意义 .