传感器网络中结合分类信息的多目标关联算法

多传感器多目标跟踪系统的关键技术之一是航迹关联,应用于传感器网络时更为复杂。提出结合分类信息的基于图模型航迹关联算法,把目标分类信息和运动学信息相结合来提高关联效果。它利用分类混淆矩阵确定分类结果似然函数,修改基于图模型的航迹关联算法的顶点兼容函数和连线兼容函数。对多传感器网络的多目标跟踪情况仿真．比较仿真结果说明结合分类信息确实提高了关联正确率。     

多目标定位水池实验研究

介绍了一种多目标定位方法——ESPRIT-CORR 方法,设计了一套多目标定位水池实验方案,进行了水池实验,经过数据处理和信号处理后,给出了多目标定位实验结果,并对结果作了分析。通过对2个和4个目标的多目标定位水池实验表明,本文的方法在真实水下环境中是有效的。     

一种基于灰关联的目标运动要素解算方法

针对线导鱼雷远距快攻的特点,探讨了一种纯方位条件下基于灰关联的快速获取目标运动要素的方法：将目标初距和速度进行合理划分,根据实测目标方位变化量计算舷角值,由此组合成不同的标准目标态势类,并通过仿真得到标准目标方位序列集。将实测目标方位序列作为参考序列,标准目标方位序列集作为比较序列进行灰关联分析,得出与实测目标方位序列关联度最大的标准目标态势类,将此标准类反演即可得出目标运动要素。大量的仿真试验证实,该方法能在相对短的时间内得出一定精度的目标运动要素,从而实现线导鱼雷的远距快攻。     

基于双圆锥阵的水下目标被动定位方法

针对目标航行深度未知的水下目标被动定位,提出了基于双圆锥阵列的水下被动定位方法,解决了常规超短基阵无法实现被动目标距离估计的问题。双圆锥阵列是通过上下两个七元圆锥阵组合实现,可完成水下未知航行深度目标的方位角、俯仰角和目标距离的被动估计。仿真证明了该方法的有效性和可行性。     

目标纯方位定位方法研究现状分析

纯方位定位方法因其测量实现较为简单,在低成本定位系统应用方面前景广阔。针对动态目标定位这一研究热点,从方位测量方法、动态目标运动模型、滤波估计算法方面对近年文献的研究现状进行了总结,并阐述了相关原理。方位测量方面,重点分析了光学测量和无线电测量;动态目标模型方面,在运动模型建模的基础上讨论了多模型算法;滤波估计算法方面,针对测量模型的非线性、噪声特性不准确、非高斯白噪声、测量值异常四个问题,阐述了目前的研究成果。最后探讨了纯方位定位的发展趋势。     

基于蒙特卡罗的无线传感器网络战场目标定位模型

针对目前我军使用GPS全球定位系统存在的不足,在对无线传感器网络进行分析的基础上,建立基于蒙特卡罗（Monte Carlo,MCL）的无线传感器网络定位算法模型。分别对MCL、质心和Amorphous 3种算法进行比较,并以蒙特卡罗定位算法为例,研究估计误差与网络参数及算法间的关系。结果表明,MCL算法误差最小。     

一种新的两站多目标无源定位与跟踪模型

为了改善两站无源定位与跟踪算法的性能,在研究了现有的无源定位与跟踪技术以及人的两只眼睛如何协同对目标定位和跟踪的基础上,设计了分辨信息生成与属性关联算法,结合方位数据关联算法和扩展卡尔曼滤波器,初步构建了相对完整的两站多目标无源定位与跟踪的智能仿生新模型,并对有效定位范围和误差分布进行了分析。初步的仿真试验证明该算法对目标数量和队形适应能力强,定位跟踪精度高,同时将计算量控制在较小的规模内。     

交叉定位中去除虚假目标的一种新算法

针对测向交叉定位系统数据关联中存在虚假定位的问题,提出一种改进的分层快速关联算法.该算法先通过挖掘各传感器的相互位置关系与其对同一目标所形成方位量测之间的几何规律,利用候选关联的方位量测构造检验统计量,进行方位粗关联,排除了大部分虚假候选关联,减小了运算量;再对剩余候选关联进行分层组合,提取出正确的关联集合.仿真结果表明,文中算法可快速、准确的排除虚假定位点.     

利用接收电视信号的多站系统进行目标定位以克服距离模糊

较短的不模糊距离是以电视信号为辐射源的双基地探测系统所面临的难题之一,本文深入研究了利用测量距离和的目标定位方法克服距离模糊的机理,提出了根据发射源的最大辐射距离,来确定最大不模糊可测椭球面的最优方法,指出了基线距离与最大不模糊可测空域的变化关系,对充分发挥辐射源的威力和选择最大不模糊可测空域提出了一条有效的途径.     

分布式多传感器多目标航迹关联处理算法研究

系统综述分布式多传感器多目标航迹处理的4种算法：序贯航迹关联算法、最近邻域航迹关联算法、K近邻域航迹关联算法,以及修正的K近邻域航迹关联算法。对这些理论方法用MatLab仿真进行理论分析实验,实验结果证明其具有可行性。     

基于目标定位与跟踪的簇眼结构和图像采集系统设计

簇眼作为复眼的一种简单形式,对研究复眼特性有着重要的作用.针对簇眼对目标的大视场成像和目标定位与跟踪特点,设计了一种能够多通道同时捕获同一目标的簇眼结构,并使用基于Verilog语言的FPGA嵌入式系统对选取的大面元CMOS图像传感器的驱动时序进行了硬件描述和高速采集设计,实现了PC机对簇眼成像系统的实时数据获取.仿真...     

基于故障树的目标航天器在轨故障定位

针对目标航天器在轨运行时极易发生故障的问题,采用故障树分析方法对目标航天器实施在轨故障定位研究。介绍故障树的基本概念和故障树分析原理,给出在轨故障定位故障树的构建和实施步骤,以某型号卫星电源系统对星上负载的供电故障为例进行验证。结果表明：该方法是可行的,为后续在轨故障检测活动的开展奠定基础。     

基于空气动力学模型含雷达散射截面观测的联合目标跟踪识别

以地基被动警戒雷达为应用背景,主要监视低空突防来袭目标,利用地面上多个商业广播发射的无线电调频（FM）信号,提出基于空气动力学模型含雷达散射截面（RCS）观测的联合目标跟踪识别技术。该技术使用空气动力学模型来描述目标的平动和转动,并将分类器输出的具体参数传递给跟踪器,实现基于动力学模型的跟踪;同时将RCS包括在观测中,它既可提供主要的分类特征,又可根据跟踪器的输出来预测RCS值。跟踪与分类被紧密结合,充分发挥联合跟踪识别的优势,有效提高目标的跟踪性能和识别概率。运用FEKO电磁仿真软件,实时获得目标的RCS观测值,通过粒子滤波实现联合跟踪识别,搭建了基于FM信号的被动雷达目标跟踪识别仿真平台。仿真结果表明,交互式多模型正则化粒子滤波的跟踪精度和识别概率都要优于交互式多模型粒子滤波。     

基于粒子滤波的组合定位系统目标跟踪算法

因GPS技术在楼群密集的城市不能单独完成定位,文中采用GPS/DTMB组合导航新方案,又针对传统二维机动模型的不足,研究三维下的平面变速转弯模型,并作为运动目标的机动模型,同时仿真对比分析不同粒子数目下的粒子滤波算法(PF)跟踪效果,结果表明,200个粒子的误差均值为4.590 6 m,400个粒子误差均值为2.377 6 m,滤波后的轨迹与真实轨迹基本重合,定位跟踪效果好,且粒子数目越多,误差均值、标准差、方差越小,即定位跟踪精度越高。证明了GPS/DTMB组合导航新方案的可行性。     

基于功率谱三值化的联合变换相关目标识别方法

为了提高目标识别的准确性和精确性,提出基于功率谱三值化的联合变换相关目标识别方法,从算法上对联合变换功率谱进行了修正,将联合变换功率谱进行了三值化(+1,0,-1)处理.与二进制联合变换相关器比较,三进制联合变换相关器大大提高了联合变换相关性能和分辨率,对输人目标敏感,能更好地鉴别目标.仿真实验结果证实了这种方法的可行性.较已有的相关识别方法在判断目标是否相同时更有效,提高了目标识别的准确性,算法也简洁快速.     

基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法

对传统模糊数据关联算法进行了分析,针对其利用最大隶属值赋值原则对目标进行跟踪时可能存在误跟或跟错的情况,提出了基于目标预测值模糊化的模糊数据关联算法.首先将预测航迹进行距离模糊化,建立联合关联区并舍去关联区以外的点迹,降低模糊数据关联分割矩阵的维数;然后对分割矩阵运用整体最优原则,将问题转化为0-1规划问题,实现数据的模糊关联;最后对算法进行仿真,结果表明:采用新算法能有效改进传统算法的缺陷,提高数据关联的可靠度.     

A Survey on Joint Target Tracking and Classification

The JTC technology deals with the problem of target tracking and target classification simultaneously within a unified framework. The fundamental idea of the JTC technology is that by taking advantage of the mutual exchange of useful information between the tracker and classifier, significant improvements in performance of both target tracking and target classification can be expected. The principle of JTC technology is introduced. The existing JTC technologies are broadly categorized into two classes, i. e., point-target-motion-model-based JTC and rigid-target-motion-based JTC, which are then compared in detail. The advance of the JTC technology is surveyed with comments on some related litera- tures. Finally, some opening topics of the JTC technology are discussed.     

基于目标联合特征提取的脉冲多普勒引信抗干扰方法

针对脉冲多普勒（PD）引信对抗信息型干扰能力不足的问题,提出一种基于目标联合特征提取的PD引信抗干扰方法。基于信息型干扰下PD引信基带滤波器的输出信号,结合PD引信目标函数,并利用二分类与单分类支持向量机构造引信期望信号空间,设计了基于目标联合特征提取和识别的PD引信原理样机。进行了抗干扰实验验证,结果表明,基于目标联合特征提取的PD引信原理样机抗干扰成功率大于90%,从而可知该方法能够显著提高PD引信抗干扰能力。     

基于贪婪算法的测试优化选择

针对传统测试优化选择算法存在的通用性较差等问题,提出了基于贪婪算法的测试优化选择方法,分别应用于面向故障检测和故障隔离的测试优化选择。其基本思想是以测试数量最少为目标,先选择必需的测试,即某一故障只能被单个测试检测或隔离,然后采用贪婪式搜索逐步选择最优测试。通过二值和多值测试优化选择案例验证了该算法的有效性,并从理论上分析了算法的时间复杂度。理论和案例分析结果表明,该算法能有效挖掘测试的故障检测和隔离能力,且适用于隔离到更换单元和具体故障模式的二值和多值测试优化选择,时间复杂度较传统算法明显降低。     

混合噪声条件下的目标被动定位算法

为提高被动传感器观测噪声为含时变有色噪声、跳变噪声的混合噪声时容积卡尔曼滤波（CKF）算法的滤波精度和稳定性,提出一种自适应容积卡尔曼滤波（ACKF）算法。在ACKF算法中,在基本CKF算法基础上,采用观测重构、待定系数去相关方法,推导得到有色噪声条件下的容积卡尔曼滤波算法。针对时变有色噪声和跳变噪声导致滤波精度受损的问题,引入噪声方差在线修正及有害观测剔除的思想,进行了ACKF算法设计。仿真结果表明,与基本CKF算法相比,ACKF算法在x轴、y轴、z轴3个方向得到的被动定位精度分别提升了24.75％、32.57％和28.48％,具有更高的滤波稳定性和精度。