扩展概率数据关联算法

在多目标跟踪过程中,为了提高目标跟踪准确率、减少目标丢失,基于目标数目定义了联合关联事件,研究了扩展概率数据关联算法（Extended PDA）。对概率数据关联算法容易产生误跟和失步以及联合概率数据关联可能发生组合爆炸等问题进行改进。实验结果表明,该算法能很好地降低跟踪时间和减少失步次数,提高跟踪准确率。     

一种基于JPDAF的机动目标轨迹融合算法

多传感器目标跟踪是利用不同的平台获得有关目标的准确、连续的动态描述。PDAF(probabilistic data association filter)算法用于处理单目标跟踪问题，它假定所有的量测都是在特定的目标扩展门限中，即来自一个目标或杂波。如果另一个目标也在该门限中，就可能产生错误。为了解决混杂、密集环境下的多目标跟踪问题，本文利用JPDAF(joint probabilities data association filter)算法，通过考虑可利用的关联事件来简化处理过程．根据关联概率值来对假设进行估计。最后的仿真结果表明该算法对向量状态估计有明显改善。     

一种改进的联合概率数据关联算法的研究

针对联合概率数据关联算法需要知道目标总数并要对矩阵差分,且计算量呈指数增长的问题,提出了一种模糊多门限概率关联算法,该算法利用测量与目标的关联概率来替代概率数据关联算法中可行联合事件概率的计算,改善性能的同时又减少了计算量。仿真结果表明该算法能有效的解决密集目标跟踪环境下的数据融合精度和收敛性问题,且计算量小。     

多目标聚类融合跟踪中的特征信息利用

对雷达和电子支援系统的航迹关联问题，利用模糊C-均值聚类算法实现数据关联。该算法综合利用属性信息和动力学信息，通过构造一个影响距离因子函数．根据识别分类结果。调整样本与类中心的距离。最后融合方位角量测得到目标的状态估计。蒙特卡洛仿真表明．新算法比单一使用动力学量测的算法对多目标关联问题更有效。     

密集杂波环境下基于两点量测和Viterbi的PDA算法研究

为了更好地解决密集杂波环境下的目标跟踪问题,弥补密集杂波环境下概率数据互联算法(PDA)误关联概率偏高的不足,在对现有的Viterbi数据互联算法进行深入分析的基础上,给出了一种计算两个量测之间互联概率的表达式,提出了一种基于两点量测的Viterbi数据互联算法(TM-VDA).仿真验证,TM-VDA能够很好地完成对目标的跟踪,特别是在密集杂波环境下误跟踪率较PDA大大降低.     

基于模糊信息融合的快速数据关联算法

为解决密集杂波下的目标跟踪难题,将目标的距离特征、方位特征进行模糊信息融合,并与概率数据关联算法相结合,得到一种优化的概率数据关联算法。该优化概率数据关联算法与密集杂波下较为有效的联合概率数据关联算法相比,不需产生所有可能的联合事件,因此计算量较小,易于工程实现。仿真结果表明,在不同的杂波环境下,该算法都可以取得令人满意的跟踪效果。     

基于贝叶斯滤波算法的警戒相控阵雷达目标跟踪时间资源优化分配算法

针对警戒相控阵雷达的目标跟踪时间资源优化配置问题,基于贝叶斯滤波算法提出一种 应用于警戒相控阵雷达的变数据率跟踪算法。传统Cohen算法受量测噪声起伏影响引起跟踪数据率抖动,在目标反向机动阶段易造成目标的失跟;新算法在非机动时段利用正态分布的2σ准则对目标是否机动进行判决,在机动时段目标加速度服从修正的瑞利分布;在数据率增加和降低阶段采用不同平滑系数能够快速响应目标机动且确保在反向阶段不失跟。通过两个机动实例进行仿真验证,结果表明:新算法能够有效地抑制目标反向机动时的失跟问题;与传统Cohen算法相比,新算法能够快速响应目标机动。     

MHT算法在航迹关联中的应用

为了将水下航行器探测目标过程中出现的混淆的目标点迹进行有效分离,将基于卡尔曼滤波的多假设跟踪算法应用于多目标的航迹关联.介绍了多假设算法的基本流程和原理:假设的产生、概率计算和假设剪除,并进行数值仿真.仿真结果表明:多目标跟踪算法能够有效解决"量测-目标"数据关联问题,并且能在较短时间内确认目标航迹.     

密集回波环境下地面机动目标跟踪的UKF-VSMM-PDA算法

对地面机动目标进行跟踪,除了利用量测信息外,利用地形特征等信息也可提高跟踪性能。但这些非正态信息却可能导致较高的非高斯概率密度,文中将机动和多回波同时考虑,并充分利用了地形特征等信息,提出了UKF—VSMM—PDA算法。对密集回波环境下地面机动目标进行跟踪,仿真结果证明了该算法的优越性能。     

基于广域部署智能反射面的无人机集群跟踪方法

无人机在民用和军事领域中都发挥着重要作用，其体积小、数量多、速度快，更会给国防安全带来严重的安全威胁，有效跟踪定位无人机是保障低空安全的关键问题之一。针对典型城市环境中的多目标跟踪问题，提出一种高效费比的多目标跟踪算法。通过广域部署低成本智能反射面，对多目标进行数据融合；同时提出一种改进的数据关联算法，通过特征辅助的模糊数据关联，利用一部分历史数据作为筛选最优观测数据的特征阈值，得到最接近真实值的量测数据。采用卡尔曼滤波进行状态估计，实现对多目标的低成本高精度跟踪。仿真对比新算法与传统概率密度数据关联算法性能。仿真结果表明：新算法相比传统算法在位置和速度方面均方根误差更小，跟踪精度约为1.7 m,传统算法约为6.6 m,实验结果表明新算法能够有效提高目标关联精度和跟踪性能。     

海上编队多辐射源目标数据关联模型及仿真分析

在复杂的海上电磁环境下，实现多平台辐射源定位的关键是实现不同平台的多辐射源的数据关联。通过对电子战目标属性以及实际编队应用环境的研究，提出了基于属性关联和空间关联的综合关联模型。计算机仿真结果表明该方法有很好的关联概率。     

支持动态修改的可适应工作流模型

支持动态变化、具有动态修改能力及可适应性是当前人们对工作流管理系统提出的新要求,已有的相关研究工作都集中在对工作流中发生变化的某个具体问题上.本文提出支持动态修改的可适应工作流模型,从时间和过程两个角度分析了工作流动态特性的表现.在此模型下,研究工作流建立阶段和运行阶段针对过程和活动两个方面的动态修改问题,着重考虑工作流过程与过程之间、活动与活动之间存在的数据关联和控制关联,解决工作流系统中的正确性和一致性问题,增强工作流系统的可适应性.     

径向长度特征辅助的多目标数据关联算法

多目标跟踪技术的核心问题是数据关联,传统的数据关联算法采用空间距离最邻近的方法,在回波密度较大时容易发生误跟;特征辅助数据关联算法是多目标跟踪技术的发展趋势,通过融合目标运动学信息和特征信息,可以增加目标的信息维数,提高关联正确率。提出利用目标径向长度信息辅助最近邻算法,并在建立的场景中与传统的最近邻算相比较,结果表明该算法可以有效的增加近距离平行目标和交叉目标的正确关联次数,从而提高了多目标数据关联算法的性能。     

Apriori 改进算法在军队院校干部考核中的应用

针对目前我军院校考评办法和考评体系存在的不足,对Apriori算法在军队院校干部考核中的应用进行研究。从数据挖掘算法的角度,通过实例分析Apriori算法在军队院校专业技术干部考评关联规则挖掘中的应用,并根据专业技术干部考评关联规则挖掘的特殊性提出Apriori关联规则算法在干部考评系统中应用的改进算法。结果表明:该方法能减少算法计算量,使挖掘更具针对性,可为院校的教学管理工作提供必要的决策支持。     

两点式数据关联算法在多目标跟踪中的应用

针对联合概率数据关联算法在计算量上的组合爆炸问题,引入了一种新的基于线性规划的两点式数据关联算法。在分析新算法基本原理的前提下,将其性能与传统的联合概率数据关联算法进行了比较,从理论上证明了该算法是一种全新的关联算法j并将两点式数据关联算法应用到多目标跟踪中,通过仿真验证了新算法在数据关联精度及运行时间方面优于传统算法。     

海面多路径下比相测角误差仿真分析

在超低空环境下,多路径效应会严重影响被动制导型导弹的测角精度。文章采用面元KA法及微扰法近似计算,建立海面多路径下比相测角仿真模型,并通过在造波池开展定量试验验证计算模型精度。仿真结果表明,在特定参数条件下,多路径效应会使探测器跟踪目标精度降低,甚至跟踪失效。     

无线电指令修正信道特性与建模研究

针对无线电指令修正信道特性,基于无线电传播和反射的基本理论,对面空导弹不同飞行情况进行了分析,确定了在不同接收仰角和地况情况下,无线电指令修正信道的特性,并建立了数学模型。通过注入某演示弹道数据,对信道模型进行了仿真验证,证明了该模型可行、有效,从而实现对给定弹道条件下的指令修正有效性进行评估,具有较高的工程应用价值。