密集杂波环境下的简化JPDA多目标跟踪算法

为简化联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association, JPDA)的计算复杂度,增强JPDA算法的实时性,设计了一种新的JPDA简化算法。首先根据目标航迹与量测之间的关联规则,定义了一种新的计算关联概率的方法,之后分析公共量测对目标的影响,引入公共量测影响因子修正关联概率。该算法不用进行确认矩阵拆分,有效解决了在密集杂波环境下因回波密度增加而造成的计算上的组合爆炸问题。仿真结果表明,简化的JPDA算法能够在保持对目标有效跟踪的情况下,大大缩短计算时间,提高算法的实时性。      

一种基于变分推断的雷达多目标跟踪JPDA算法

针对雷达邻近多目标跟踪问题,提出了一种基于变分推断的联合概率数据关联算法（Joint Probability Data Association,JPDA）。通过建立关于目标状态和两个关联指示的概率图模型,并根据不同变量之间的信息传递构造对应的自由能目标函数,迭代该目标函数求解出目标和当前检测量测之间的最佳边缘关联概率。将所提算法与经典JPDA和k 近邻联合概率数据关联(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN－JPDA) 算法进行对比,结果表明新算法具备更高的跟踪位置精度,并且能够有效地避免因邻近目标数量增多而引起的计算上的组合爆炸问题。     

一种HRRP特征辅助的多目标JPDA算法

针对强杂波环境下,联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）算法的计算复杂度不能满足复杂电磁环境下数据关联的实时性要求,本文提出了一种基于高分辨一维距离像（High Resolution one-dimensional Range Profile, HRRP）特征辅助的JPDA算法。首先,计算量测与目标的HRRP特征相似度;然后利用特征相似度辅助JPDA算法完成波门搜索,减少可行事件的数量;最后使用特征相似度对可行事件的发生概率进行修正,进而修正量测与目标的关联概率。实验结果表明,本文算法提高了关联性能,同时还极大地提高了算法的实时性。      

基于PPP模型的多扩展目标跟踪的JPDA算法研究

针对多扩展目标跟踪问题,提出了基于泊松点过程（Poisson Point Process, PPP）模型的多扩展目标跟踪的联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）算法。首先,采用PPP对扩展目标进行测量建模,其次以“多对一”关联模型思想提出一种的JPDA算法,从而计算运动目标的当前有效量测的边缘关联概率,然后结合该边缘关联概率以概率数据关联（Probability Data Association, PDA）的方式分别更新每个扩展目标的运动参数和形状参数向量,最后通过仿真实现了当扩展目标相互靠近或出现交叉时的跟踪。实验结果表明,在高杂波环境下,本文所提出的算法在计算时间和跟踪稳定上具有较明显的优势。      

基于杂波密度估计的联合概率数据互联算法

联合概率数据互联(JPDA)算法能很好地解决密集环境下的多目标跟踪问题。在该算法基础上,人们又提出了多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)算法和一些基于JPDA的修正算法。在联合概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数),然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,提出了一种修正的联合概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。     

一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法

针对多目标跟踪系统中的数据关联问题,提出一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法(FJPDA)。该算法将改进的FCM聚类方法引入JPDA算法中,避免了对联合事件的概率计算,也避免了对确认矩阵拆分造成的计算量组合爆炸现象,实现了量测与航迹的关联,继而实现对多目标的实时跟踪。仿真结果表明算法简单有效,与JPDA算法相比,在跟踪性能相当的前提下,算法的复杂度和实时性得到了明显的改善。     

一种目标密集环境下的雷达目标与IFF点迹相关算法

提出了一种基于联合概率数据关联（Joint Probability Data Association，JPDA）思想的雷达目标与敌我识别（Identification Friend or Foe，IFF）点迹相关方法，利用雷达目标历史IFF属性及关联概率作为先验信息，结合当前雷达目标航迹和IFF点迹的分布情况，通过基于JPDA的方法计算各雷达目标与IFF点迹的关联概率，最后利用目标识别规则库对目标属性进行判定。几种典型场景下的仿真结果表明，通过对目标的多次询问和相关概率的迭代，所提方法可有效提高目标密集环境下对我方合作目标的正确识别率，同时降低对非合作目标的误识别率。     

基于改进KFCM聚类的数据关联算法

针对传统的基于模糊C-均值(FCM)聚类的数据关联算法存在的缺陷,提出了一种基于改进核函数模糊C-均值(KFCM)聚类的数据关联算法。该算法以改进的KFCM聚类为基础,通过放宽KFCM聚类的约束条件来增强系统的鲁棒性,并引入信息熵自动确定目标数以作为数据关联的前期准备,再将改进的KFCM聚类算法引入JPDA算法,通过避免对联合事件的概率计算和对确认矩阵的拆分,以实现数据的正确关联和对多目标的实时跟踪。仿真结果表明算法有效可行。     

基于有效量测分集的联合概率数据互联算法

杂波环境下用联合概率数据互联算法(JPDA)跟踪多目标,其计算量将随跟踪目标数的增多和杂波密度的增大而呈指数增长,因此实时性不强;并且JPDA跟踪杂波环境中的近距离目标时,容易造成航迹合并。在充分考虑单个目标独立性的基础上,提出有效量测分集概念。将接收到的有效量测信号按照单个目标的关联划分,确定各目标跟踪波门内的候选量测信号,不考虑量测信号的重复关联。取得单个目标独立性之后,再运用单目标概率数据互联的方法估计目标状态。仿真实验表明,较传统JPDA实时性更强,能够分辨并跟踪近距离目标。     

杂波背景下自适应IMM机动目标跟踪算法

针对杂波背景下多机动目标跟踪问题,提出一种基于时变转移概率交互式多模型(IMM)的模糊数据关联跟踪算法。首先,针对传统IMM算法模型转移概率假设为常数导致模型间过度竞争的问题,基于贝叶斯理论,推导出一种时变模型转移概率IMM算法,增强了优势模型的利用率;其次,针对传统JPDA算法由于聚矩阵拆分而导致的计算组合爆炸问题,利用模糊聚类的方法,直接计算相关波门内候选量测与目标间的关联概率,用概率加权对目标进行状态和协方差的更新。仿真实验表明:算法对不同机动目标的跟踪适应性得到增强,相比传统的JPDA算法,在保证跟踪精度的基础上其时间性能比较优越,是一种较为实用的工程应用算法。     

一种新的基于概率理论的概率数据互联滤波器

该文从理论上分析了用于目标跟踪的概率数据互联滤波器(PDAF)和联合概率数据互联滤波器(JPDAF)存在的不足,提出了一种新的概率数据互联滤波器(NPDAF)。NPDAF在数据关联时基于概率理论：一个测量可能源于目标,也可能源于杂波,但其源于目标的概率与其源于杂波的概率之和应为1。同时,给出了跟踪过程中NPDAF的数据互联模型及滤波器的实现方法。该实现方法首先计算测量与各目标的关联概率,然后用概率对跟踪滤波器的增益加以修正。仿真实验表明,在对多目标进行跟踪时NPDAF的性能优于JPDAF。     

高频地波雷达飞行小目标跟踪方法研究

增大探测距离、快速精确跟踪是高频地波雷达探测飞行小目标所面临的主要困难.本文提出了高频地波雷达飞行小目标跟踪(AWATT)系统.该系统主要包括自适应改进Hough变换(AMHT)航迹起始、双门限快速联合概率数据关联(DTF-JPDA)以及间接测量(IM)精度改善,分别解决了低信噪比条件下,对飞行小目标的提早预警、快速关联以及精确跟踪问题.实验结果验证了该系统在跟踪预警飞行小目标中的有效性.     

基于高斯粒子JPDA滤波的多目标跟踪算法

在多目标跟踪中,由于观测的不确定性带来数据关联问题,并且,多目标状态空间尺寸的增长带来了维数增大问题,该文提出了一种新的高斯粒子联合概率数据关联滤波算法(GP-JPDAF),在JPDA框架中引入高斯粒子滤波(GPF)的思想,通过高斯粒子而不是高斯量,来近似目标与观测的边缘关联概率,利用GPF计算目标状态的预测及更新分布。将其应用于被动多传感器多目标跟踪,仿真结果表明该算法比MC-JPDAF具有更好的跟踪性能。     

A recursive and parallel fast JPDA algorithm

Joint Probabilistic Data Association (JPDA) is a very fine optimal multitarget tracking and association algorithm in clutter. However, the calculation explosion effect in computation of association probabilities has been a difficulty. This paper will discuss a method based on layered searching construction of association hypothesis events. According to the method, the searching schedule of the association events between two layers can be recursive and with independence, so it can also be implemented in parallel structure. Comparative analysis of the method with relative methods in other references and corresponding computer simulation tests and results are also given in the paper.     

一种可递归和并行实现的快速JPDA算法

联合概率数据关联算法是密集杂波环境下一种良好的多目标数据关联跟踪算法。计算量爆炸效应一直是该算法的一个难题。本文提出一种基于分层构造关联事件的快速算法,层次间的搜索具有递归性并可以独立进行,因而可以并行实现。文中还将本文的方法跟有关文献方法作了比较,并且给出相应的计算机仿真实验和结果。     

基于多传感器的多目标联合概率数据关联被动跟踪算法

文章根据多传感器被动跟踪的特征,对传统的联合概率数据关联算法进行了修改,给出了求解联合事件概率的方法.利用同类数据的特点,采用了位置量测合并的方法,避免了计算量的增加.还开发了适用的生成可行矩阵的Matlab程序.最后,进行了MonteCarlo仿真实验,验证了文中算法能够很好地对多个目标进行精确跟踪.     

适于复杂信息融合系统的近似联合概率数据关联算法

文中在B.Zhou提出的直接概率计算(DC)和近似概率计算(AC)算法基础上提出了一种新的近似多传感器多目标联合概率数据关联算法。近似概率法是以一个目标为中心的近似聚为构造互联事件的起点，并在计算中将DC和AC结合得到的一种全邻的点迹—航迹关联算法，它能有效地提高目标点迹—航迹的关联正确率，在计算时耗上较完全联合概率法快得多，能满足工程中实时性的要求。将其在杂波下目标密集、航迹复杂的数据融合系统中进行实验，对关联正确率，关联耗时等与最近邻法进行了比较，效果较好。