多传感器广义概率数据关联算法研究

随着跟踪环境、跟踪对象的不断变化与发展,目标与量测已经很难用一一对应的关系去描述;广义数据关联算法（GPDA）提出目标与量测多多对应的可行性规则,其性能在目标与量测无论是否在一一对应的情况下,均优于传统的JPDA算法,并且计算量、存储量均远小于JPDA;考虑到GPDA的上述优点,将GPDA算法拓展到多传感器数据关联,提出了多传感器广义概率数据关联算法（MSGPDA）来处理多传感器数据关联问题;仿真表明,MSGPDA算法由于利用多传感器信息,性能得到明显提高。     

基于不同运动模型的IMMPDA算法仿真

在现有的机动目标跟踪算法中,其中的概率数据关联（PDA）算法和交互式多模型（IMM）算法最具代表性。而在此基础上发展而来的IMMPDA算法是解决杂波环境下单机动目标跟踪问题比较有效的方法。通过对分别基于CA模型、Singer模型和“当前”统计模型的交互式多模型概率数据关联（IMMPDA）算法进行仿真,对其优缺点进行对比分析。仿真结果显示IMMPDA算法在高机动目标跟踪中具有巨大优势,不同的：运动模型基于IMMPDA都较好地实现了对高速高机动目标的滤波跟踪。     

基于PSO-SA的多目标跟踪数据关联算法研究

为快速实现多目标跟踪的数据关联,将粒子群算法(PSO)和模拟退火算法(SA)相结合,实现快速的多目标跟踪数据关联;以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型;利用交叉变异的PSO算法求解出该优化组合模型的次优解,再将该次优解作为模拟退火算法的初始温度和状态,利用SA算法对目标函数的解进行细搜索以求得更优解;仿真表明,该算法与经典的JPDA算法相比,PSO-SA算法的关联准确率都大于90%,提高目标关联准确性和跟踪精度。     

改进联合概率数据关联的视频多目标快速跟踪

针对监控范围较大、目标外观特征少的视频多目标数据关联及跟踪问题,本文仅利用目标运动特征,提出了一种基于联合概率数据关联（joint probabilistic data association,JPDA）的复杂情况下视频多目标快速跟踪方法．首先采用murty算法求JPDA的最优K个联合事件,大大降低了计算复杂度;然后根据JPDA的关联概率讨论目标的运动情况,分析在多目标新出现、遮挡、消失、分离（前景检测存在目标碎片）等复杂情况下当前帧量测与跟踪目标的数据关联问题,获取复杂运动的多目标跟踪轨迹．在多个监控视频上的实验结果表明,该方法能大大提高跟踪性能,实现复杂情况下的视频多目标快速跟踪．     

多回波环境中多机动目标跟踪的新算法*

目标的状态估计与数据关联是机动多目标跟踪中的关键问题.针对杂波环境中多机动目标的跟踪问题,本文首先引入一种自适应滤波算法,并与快速概率数据关联算法结合,提出一种适于实际应用的密集回波环境下机动多目标跟踪的新算法-快速自适应概率数据关联(FAPDA)算法,利用近似概率数据关联(PDA)算法的计算量达到优于联合概率数据关联(JPDA)算法的跟踪效果,并能快速检测到机动.通过与JPDA算法的仿真结果进行对比,表明了该算法的有效性和快速性.     

多传感器多目标联合概率数据关联研究

提出改进联合概率数据关联算法对多传感器、多目标量测进行同源划分及单一传感器测量数据转换,并采用联合概率数据关联算法求解空间目标轨迹交叉时的数据关联.仿真结果表明,改进联合概率数据关联算法提高了成功关联概率,降低了求解数据关联概率的难度,可以解决密集目标的正确跟踪问题.     

基于CKF的特征辅助数据关联多目标跟踪

针对密集杂波环境下的多目标近距跟踪问题,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)和特征辅助数据关联的多目标跟踪算法(FADA-CKF).通过特征信息来对传统量测进行扩维,利用扩维后的量测对关联概率进行修正,将特征信息辅助技术融入到联合概率数据关联中,再利用容积卡尔曼滤波(CKF)处理非线性观测量,对目标状态进行估计.将FADA-CKF算法用于近距多目标跟踪场景中,仿真结果表明,改进算法在跟踪精度和误跟率方面要优于传统的JPDA跟踪算法.     

修正概率关联算法在航迹关联中的应用

在雷达组网航迹跟踪问题的研究中,针对杂波环境下雷达对作战目标的跟踪精度,为了准确跟踪目标,通过对现有概率数据关联算法(PDA)和联合概率数据关联算法(JPDA)算法进行改进,引入跟踪区域划分概念和修正因子,提出一种航迹新的修正概率数据关联算法(MPJA).不需要考虑 JPDA 算法中产生所有可能的联合事件,具有计算量小,易于工程实现的优点.仿真结果表明,新算法以与 PDA 算法接近的计算量,达到了接近于 JPDA 算法的目标跟踪成功率,提高跟踪精度.     

多目标跟踪数据关联及其改进算法

本文研究了多目标跟踪数据关联问题,针对联合概率数据关联算法的“组合爆炸”现象,介绍了一种改进算法,以较小的计算量直接计算后验概率。蒙特卡罗仿真表明,该算法在对多个目标进行跟踪时具有很好的性能。     

多目标跟踪数据关联及其改进算法

本文研究了多目标跟踪数据关联问题,针对联合概率数据关联算法的"组合爆炸"现象,介绍了一种改进算法,以较小的计算量直接计算后验概率.蒙特卡罗仿真表明,该算法在对多个目标进行跟踪时具有很好的性能.     

多传感器数据融合系统中联合概率数据互联算法的研究

概述了多传感器数据融合系统中的联合概率数据互联算法，给出了MSJPDA的两种处理结构，分析了其算法的复杂度。并在此基础上，结合B．zhou提出的直接概率计算和近似概率计算的方法，提出了一种基于近似聚的近似概率数据互联算法(MSJPDA)，通过仿真研究以及和最近邻法所做的比较表明，该方法确实能提高在密集情况下的数据融合精度，算法耗时与最近邻法相差不大，精确度接近完全概率互联算法。     

点状交叉运动目标的概率关联复合跟踪算法

在序列图像情况下,采用降维处理技术在二维空间中通过基于TBD的多帧检测算法获得了众多目标可靠的初始信息。而后,为了提高检测算法的实时性,采用了单帧检测技术：当跟踪窗（单帧图像中目标可能的出现区域）内目标轨迹未交叉时,对每个目标分别用PDA算法进行跟踪;当跟踪窗内出现轨迹交叉时,则使用改进的分层搜索JPDA算法进行跟踪。给出了MATLAB仿真试验及其结果。结果分析表明,PDA和JPDA这两种算法的联合使用在点状多目标跟踪领域具有良好的实时性和很高的跟踪性能。     

一种红外多目标跟踪的快速算法

含有新目标跟踪起始的数据关联问题是多目标跟踪算法研究中的一个难点,同时红外目标又有其自身的独特之处。首先描述了红外搜索跟踪(IRST)系统进行多目标跟踪中的跟踪起始和跟踪终结问题;然后提出了采用可变跟踪门的方法,并将IRST系统接收到的目标红外辐射作为一个参考量。给出了多目标跟踪起始和数据关联的快速算法。最后给出了数值仿真试验结果,仿真表明了这种算法的快速性和有效性。     

基于改进DSST的行人遮挡跟踪算法

为解决判别尺度空间跟踪(DSST)算法在行人处于长期完全遮挡后又重新出现的情况下无法跟踪的问题,提出了一种改进的跟踪算法(DDSST).在DSST框架下,首先对行人目标跟踪,然后,引入高置信度指标计算策略作为跟踪准确可信度反馈机制,在跟踪丢失时利用可变部件模型(DPM)对跟踪目标重新定位.最后,通过评估在线目标跟踪基准(OTB)数据集和实际环境拍摄的视频序列对DDSST算法准确性进行验证,并与其他跟踪算法进行比较.实验分析表明,改进算法相较DSST的距离精度与成功率提高了4.1%和6%,相比其他算法性能更优,且在形变、遮挡、平面外旋转、运动模糊和尺度变换等条件下跟踪更稳定.     

A new smoothing approach with diverse fixed-lags based on target motion model

Recently, lots of smoothing techniques have been presented for maneuvering target tracking. Interacting multiple model-probabilistic data association (IMM-PDA) fixed-lag smoothing algorithm provides an efficient solution to track a maneuvering target in a cluttered environment. Whereas, the smoothing lag of each model in a model set is a fixed constant in traditional algorithms. A new approach is developed in this paper. Although this method is still based on IMM-PDA approach to a state augmented system, it adopts different smoothing lag according to diverse degrees of complexity of each model. As a result, the application is more flexible and the computational load is reduced greatly. Some simulations were conducted to track a highly maneuvering target in a cluttered environment using two sensors. The results illustrate the superiority of the proposed algorithm over comparative schemes, both in accuracy of track estimation and the computational load.     

可预测期望航向的船舶航迹控制器设计

为了提高航迹控制器的跟踪性能,节省航程,本文推导了期望航向和航迹偏差的数学模型,设计了可预测期望航向的船舶航迹预测控制器,它不仅能预测系统的输出(船首向和航迹偏差),而且可以提前多步预测系统的参考输入(期望航向),以提前修正命令舵角.对货船的航迹控制计算机仿真结果表明,算法提高了控制器的跟踪速度和精度,缩短了船舶的实际航程.本文还给出了求解控制器中逆矩阵的递推算法,其计算量为通常算法的1/3.     

基于改进在线多示例学习算法的机器人目标跟踪

提出基于改进的在线多示例学习算法(Improved multiple instance learning, IMIL)的移动机器人目标跟踪方法. 该方法利用射频识别系统(Radio frequency identification, RFID)粗定位IMIL算法的搜索区域, 然后应用IMIL算法实现目标跟踪. 该方法保证了机器人跟踪系统的连续性, 解决了目标突然转弯时的跟踪问题. IMIL算法采用从低维空间提取的压缩特征描述包中示例, 以降低算法耗时. 通过最大化弱分类器与极大似然概率的内积, 选择判别能力强的弱分类器, 避免了弱分类器选择过程中多次计算包概率和示例概率, 进一步提高算法的实时处理能力. 计算包概率时该算法平等对待各示例, 保证概率高的示例对包概率的贡献度, 克服跟踪漂移问题. 跟踪过程中, 结合当前跟踪结果与目标模板间的相似性分数在线实时调整分类器, 提高了算法的自适应能力. 最后将本文方法在视频和移动机器人上进行实验. 实验结果表明, 该方法在目标运动突变及外观改变时具有较强的鲁棒性和准确性, 并满足系统的实时性要求.     

关联规则数据挖掘与发展趋势研究

论文首先简要地介绍关联规则的概念、基本原理及分类。然后详细地讨论了Apriori算法的基本原理，同时也指出了Apriori算法的一些缺陷。针对这些缺陷提出了解决方法，列举了几种改进算法。最后概述了关联规则数据挖掘的发展趋势。     

关联规则数据挖掘与发展趋势研究

论文首先简要地介绍关联规则的概念、基本原理及分类。然后详细地讨论了Apriori算法的基本原理,同时也指出了Apriori算法的一些缺陷。针对这些缺陷提出了解决方法,列举了几种改进算法。最后概述了关联规则数据挖掘的发展趋势。     

基于TLD和DTW的动态手势跟踪识别

针对动态手势跟踪稳定性的不足和识别效率的问题, 提出一种基于TLD和DTW的动态手势跟踪识别框架. 首先利用基于Haar特征的静态手势分类器获得手势区域, 然后使用TLD跟踪算法对获得的手势区域进行跟踪以获取手势轨迹, 最后提取轨迹特征, 使用改进的DTW算法进行识别. 实验表明, 该框架能够长时间稳定地跟踪手势区域, 并能够在保证识别率的基础上显著提高识别效率.