基于多传感器信息融合的异步点迹关联方法

对于异步场景下的数据关联,通过时间配准将异步点迹集合同步化的方法计算复杂且误差较大,严重影响关联效果.在不进行时间配准的前提下,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decom-position,EEMD)来提取趋势项的异步点迹关联方法.仿真结果表明,该方法整体上的关联效果好于基...     

基于PSO-PNN算法的雷达点迹真伪鉴别方法北大核心

针对雷达目标检测后的剩余杂波,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与概率神经神经网络(PNN)相结合的雷达点迹真伪鉴别方法。方法可以在目标检测后进一步区分目标点迹和杂波点迹。同时,将其雷达点迹鉴别结果与BP神经网络(BPNN)对雷达点迹鉴别结果作了对比,发现上述方法的整体识别率可达91.13%,目标识别率可达93.78%,较BPNN分别提升1.55%和3.55%。结果表明,PSO-PNN能够有效鉴别雷达点迹真伪。     

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.     

基于伪点迹的多传感器异步航迹关联算法

在多传感器信息系统中,来自不同传感器的局部航迹往往是异步的,针对此问题,提出了一种基于伪点迹的异步航迹关联算法.首先利用点迹重构技术将异步航迹进行时间对准,然后再利用经典分配的方法对各局部航迹进行了配对,从而达到异步航迹关联的目的.仿真结果证明此方法能很好地解决多传感器异步航迹关联的问题,关联正确率接近90%.     

融合多特征信息的联合概率数据关联算法

针对传统联合概率数据关联(JPDA)算法仅利用传感器状态测量信息的不足,提出了一种融合目标多种特征信息的改进JPDA算法。该算法首先根据各种特征信息和目标之间关联度的定义,计算出各种特征信息的测量值与目标之间的关联度矩阵,然后利用D-S证据理论融合状态测量和多种特征信息,最后用融合后的关联概率修正JPDA算法得到的关联概率,以此对目标的状态进行更新。仿真实验表明,与原有的JPDA算法相比,所提改进算法的跟踪误差可降低约27至60个百分点。     

多DSP芯片在雷达点迹凝聚处理中的应用

雷达目标的点迹凝聚处理，需对雷达的目标回波进行相关判别、凝聚计算，并进行方位、距离及速度参数的估值等。其计算过程较为繁杂，要求实时性强、运算速度快。本文介绍了以两片ＴＭＳ３２０Ｃ５０ＤＳＰ芯片级联实现雷达点迹凝聚处理的电路设计实例。并给出系统硬件实现框图及系统软件设计过程。目前，该电路已在雷达设计中应用，实时性好，性能稳定，收到了满意的效果。     

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。     

雷达与红外传感器数据关联及融合算法研究

多传感器信息融合技术在目标跟踪领域已经得到了广泛的应用,末制导融合技术是多传感器跟踪系统中的关键技术之一,而主动雷达、红外传感器的数据融合问题是研究的热点。由于主动雷达发射电磁波容易暴露,红外传感器隐蔽性好,但只能测角,不能测距,采用主动雷达为主、红外探测为辅的数据融合系统进行目标跟踪有利于充分地发挥红外、雷达2种传感器的互补性,使其相得益彰。基于卡尔曼滤波的预测、修正的思想,提出了一种新的融合算法,仿真结果和实验表明:利用此方法可使雷达、红外传感器达到较好的数据融合效果。     

多源航迹数据融合系统的模糊关联算法应用研究

随着我国民航事业的高速发展,为空中交通管制提供数据的通信导航监视设备种类和数量越来越多,如何将多源数据更有效地进行融合处理成为迫切需要解决的问题,本文针对其中核心算法之一的航迹关联,从处理架构设计、算法原理和评价准则入手,详细描述了模糊关联法的具体应用方法,并对测试结果进行评价后给出了基于参考目标拓扑矩阵的改进算法,最...     

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。     

分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法

针对采用传递闭包模糊聚类的多雷达航迹关联算法运算量较大的问题,提出了分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法。首先基于欧氏距离对航迹进行预关联判断,然后通过模糊相似计算,简化了航迹相似矩阵,进而减少了相似计算与矩阵迭代的次数,最终达到了减小运算量的目的。仿真结果表明:所提算法在保证关联正确率的前提下,耗时减小了54%,有效地提高了多雷达航迹关联算法的效率。     

基于WNNs的ADS与多雷达航迹融合算法

基于分布式多传感器航迹融合系统,采用小波神经网络（Wavelet Neural Networks,WNNs）理论,研究了自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance,ADS）与多雷达信息的航迹融合问题。以位置方差权重因子和报告周期权重因子构建WNNs,并实时估计各航迹信息的可信度,融合输出综合航迹。仿真结果表明,该算法对航迹的融合结果优于互协方差融合等算法,并具有更强的鲁棒性,有效提高了监视能力的完整性。     

基于改进PDA的弱点状多目标交叉运动跟踪算法

采用独立跟踪区域的划分和公共量测点数据的去藕聚类技术,将原本只适用于单目标跟踪的概率数据关联（PDA）算法改造成能够在强杂波环境中跟踪多个点状目标交叉运动的情况。该算法比传统基于JPDA（联合数据关联）的多目标跟踪算法的计算量和复杂度都小。仿真试验表明,该跟踪算法具有高精度的跟踪性能。     

基于改进加权航迹关联的异步融合算法与仿真

在分布式多传感器信息融合系统中,来自各传感器的局部航迹往往是不同步的。针对分布式多传感器异步航迹关联与融合问题,文中提出一种基于改进加权航迹关联的异步航迹顺序融合算法。把多传感器异步航迹外推校准到同一时刻,实现异步航迹的同步化,再用改进的加权航迹关联算法进行航迹关联,并利用顺序融合算法对已关联航迹进行融合。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种改进的分布式航迹估计融合算法研究

在航迹估计融合算法研究中,加权融合估计算法实现起来特别容易,因此得到了广泛应用。但由于其加权因子直接影响融合结果,一般说来都根据平时经验制定其加权因子,导致算法性能很不稳定,设计起来也不方便。针对此问题,设计了一种改进加权融合算法,并与其它算法进行比较,结果表明,算法稳定性更高,设计更科学,融合效果更好。     

一种多传感器数据融合算法的研究

一个传感器往往难以实现对目标的辨识,使用多个传感器收集来自多种物理现象产生的信号,就可以比较容易地实现对目标的辨识。传感器信息融合方法是当今研究的关键技术,它产生于军事领域并在多学科、多领域得到极大发展。本文介绍了一种基于统计方法的数据融合分类算法——DempSter—Shafer算法,并举例介绍了应用该算法如何融合多传感器数据。     

一种基于点迹重构的异步序贯航迹融合算法

针对异步航迹融合问题,提出了一种基于伪点迹异步序贯航迹融合算法,伪点迹由局部估计结果重构形成,从而无需对局部估计间的相关误差进行处理。同时,对重构的异步伪量测数据情况采用序贯处理方式,这种串行合并式数据处理过程,不但避免了对异步数据进行时间校正的麻烦,反而利用了异步数据增加了多传感器系统的总体数据率,提高了多传感器系统对目标的跟踪精度。并用仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种基于航迹隶属度的动态加权融合算法

提出一种适用于传感器精度差异较大时的目标精确跟踪的加权融合算法,该算法通过求解局部航迹之间的最佳隶属度矩阵,将局部航迹本身的最佳隶属度动态地赋给对应传感器权值,实现权值的动态分配。蒙特卡洛仿真表明,精度差异较大传感器组成的融合跟踪网络中,该算法不论应用于匀速目标还是机动目标的精确跟踪,均具有良好的性能。