基于确定参数Hough变换的航迹起始

Hough变换具有对局部缺损不敏感,抗噪声、杂波等特点,适用于杂波环境下的航迹起始。但Hough变换运算量大、占用内存多,这限制了其在航迹起始中的应用。文中提出了一种利用Hough变换实现航迹起始的新算法,舍弃了传统Hough变换采用观测空间中各点对参数空间投票的方法,改用几个点确定的唯一曲线进行投票。在该方法中每个观测点只对经过该点的部分曲线投票,减少了投票运算的次数。同时该方法利用了观测数据的时序信息和目标的运动信息,抑制了虚假航迹的产生。仿真结果表明:该算法运算速度和内存使用率要好于修正Hough变换,对杂波生成的虚假航迹有更好的抑制效果,并且不容易丢失真实目标的航迹。     

低概率目标点迹截获下的修正Hough变换航迹起始方法

为了在强杂波的环境下有效地起始航迹,提出一种针对低概率目标点迹截获下的修正Hough变换方法。该方法使用标签记录回波数据的时序信息,并通过速度门限和时序特征信息对截获的数据进行关联,同时结合Hough变换的方法,可以在低概率目标点迹截获下实现航迹起始。仿真实验表明,算法有效地克服了现有的Hough变换法及其衍生改进算法不能有效地解决低概率目标点迹截获下的航迹起始问题,大大提升了起始正确率,并具有较强的工程可行性。     

基于广义Hough变换的航迹关联算法

在分布式多传感器信息融合处理系统中,针对目前航迹关联算法存在的缺陷,在前人研究的基础上,将广义Hough变换应用于航迹关联,有效地解决了常规Hough变换只能实现匀速直线运动目标航迹关联以及统计法的抗干扰能力差和模糊法的参数设置复杂等问题.仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

一种改进的基于随机Hough变换的航迹起始方法

针对强杂波环境和目标回波不连续情况下,现有的Hough变换法及其衍生出来的相关改进算法无法有效起始航迹的问题,提出了一种改进的基于随机Hough变换的航迹起始方法.该方法利用速度信息加以限制,不仅对相邻两个周期的数据进行关联,也可以对间隔了一个周期的两组数据进行关联.仿真结果表明,该方法在强杂波环境和目标回波不连续情况下体现了良好性能.     

快速随机Hough变换航迹起始算法

针对基于Hough变换航迹起始算法存在的虚警率过高现象,提出了一种快速随机Hough变换(FRHT)航迹起始算法。该算法充分考虑了目标的运动信息,使用了序列采样策略,并利用采样终止规则限制采样次数,从而保证了该算法具有较高的航迹起始成功率,并且大大缩短了航迹起始时间。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于MSC-UHT的被动多传感器多目标航迹起始技术

针对传统基于Hough变换的航迹起始方法存在的计算量大及门限和参数选取困难,进而导致算法性能不稳定的问题,提出了一种非量化Hough变换的被动多传感器航迹起始算法,将数据空间中的备选小航迹转换成参数空间中的一个点,巧妙地避开了Hough变换量化一累积～峰值提取的变换流程,进而采用MeanShift聚类方法实现在参数空间中对目标个数的判断和测量的关联。仿真实验表明了该算法的有效性和优越性,具有较高的实际应用价值。     

复杂环境下基于序列Hough变换和逻辑法的航迹起始方法

Hough变换常用于雷达的航迹起始,但是复杂环境下,由于杂波密度大、 探测回波不连续导致目标在参数空间的投票常常淹没在噪声和杂波中,为检测出目标一般将阈值设低,这导致后续还原航迹的运算量变大.针对常规Hough变换无法在复杂环境下有效使用的问题,提出了一种基于序列Hough变换和逻辑法的航迹起始方法,利用雷达在同一次扫...     

密集杂波环境下的多目标航迹起始算法研究

针对密集杂波环境下多目标航迹起始问题,提出了基于Hough变换和直观法的一种新的航迹起始算法,很好地解决了Hough变换在航迹起始中因为扫描周期数有限而无法使用以及直观法在密集杂波下无法正常起始航迹的问题,同时降低了航迹起始的总运算量。通过仿真结果可知,该方法能在密集杂波环境下对多目标航迹实现有效起始,对工程应用有一定意义。     

一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法

为提高圆形轮廓目标检测的快速性,提出一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法.首先对图像进行去噪和边缘提取,并剔除边缘点中可能共线的点;然后利用圆的对称性分两步在一维空间中利用Hough变换投票得到圆心坐标;最后在一维参数空间利用Hough变换累加半径投票值得到半径.对比实验表明,提出的算法有较高的识别准确率和较高的运算速度.     

密集杂波和未知数目条件下的多目标检测算法

针对低信杂比和目标数量未知条件下的多目标检测问题,提出了一种基于Hough变换及扩展网络的检测前跟踪算法。首先采用标准Hough 变换及最小距离法生成侯选航迹,然后以每条侯选航迹为单位构成扩展网络,对侯选航迹进行杂波滤除,并利用功率均值法对侯选航迹进行二次筛选。最后通过剔除野点得到准确的航迹数及航迹参数。实验表明该方法不但实时性强,而且较好地解决了以往检测前跟踪算法在未知目标数量的条件下要求目标数量上限先验已知的问题。      

基于灰关联无源多目标跟踪系统航迹关联算法

目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本上照搬多传感器数据融合的理论,仅利用目标的状态信息.文中利用了目标的多特征信息(载频、脉宽、脉冲重复间隔等),应用灰关联理论,提出了一种基于灰关联的分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法.由于利用了目标多特征信息,算法具有关联速度快、正确率高、而且能够适应密集目标环境的优点.仿真实验证明该算法的航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法.     

分布式传感器网络中一种新的模糊航迹关联算法

为了有效提高分布式传感器网络中航迹与航迹关联的计算速度,本文提出了一种新的基于临时航迹和信源相对可信度的多源模糊航迹关联算法。该算法首先在全局融合中心利用来自同一局部融合节点的同一航迹的两个量测形成临时航迹,再由临时航迹与系统航迹融合生成系统航迹,航迹关联是在临时航迹与系统航迹间进行的;并引入信源相对可信度,当有多条临时航迹与系统航迹关联时,选取信源相对可信度最大的临时航迹与系统航迹关联。将该算法用于一个多源航迹关联的仿真实验中,仿真结果表明该算法在保证关联正确率的前提下,与传统的模糊航迹关联算法相比,进一步提高了航迹关联的计算速度和系统航迹的精度,是一种有效的多源航迹关联方法。      

帧间积累相邻回波不连通的慢速小目标航迹提取方法

针对传统算法难以实现对相邻积累回波不连通慢速小目标航迹起始的问题,提出了一种基于Hough变换慢速小目标航迹提取方法。引入目标回波最小外接矩形长宽比（F3）和占空比（F2）对目标回波进行分类处理,在每个分类域中,利用目标回波最小外接矩形长宽比（F3）、占空比（F2）和像素值（F1）三个参量值作为Hough变换加权因子,并运用图像标记技术提取目标回波上述加权因子,通过加权Hough变换提取出每个分类域中的慢速小目标航迹,最后把所有分类域航迹提取结果进行累加,得到最终的SST航迹。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于回归分析的航迹关联算法研究

在多传感器信息融合系统中,航迹关联的方式基本上都是基于两两关联的。在多目标环境下,这些关联方式加大了关联的次数,提高了关联的运算量。提出了基于回归分析的航迹关联算法,该算法首先选定主航迹,对航迹进行粗关联,对满足条件的点进行回归分析,根据相关系数的值判定航迹是否关联。仿真结果表明此方法能够很好地进行航迹关联,关联正确率...     

低信噪比下基于收敛映射Hough变换的激光目标检测算法研究

分析了经典Hough变换(HT)在参数空间映射方法存在无效映射及批处理投票缺乏实时性等问题, 提出了依据空中目标速度约束条件选取样本进行收敛映射和在线投票的改进HT检测算法。仿真实验结果表明, 改进目标航迹检测算法在信噪比(SNR)大于0.8 dB时都具有较好的效果, 算法目标捕获时间因信噪比不同而不同。信噪比大时可以迅速捕获目标, 信噪比低时则以时间换取检测概率。     

基于变换域的局部最优纯方位航迹关联

针对同平台无源传感器纯方位线关联问题,提出了一种基于变换域的局部最优航迹关联算法。该算法采用霍夫变换( Hough Transform)将方位线映射到参数域等价为点描述,将不同方位线的点描述构建成时间的离散函数,利用时间对准形成具有相同时标的点序列。对关联门限内的目标构建指数判证函数,计算满足关联门限目标的关联矩阵,并确定各航迹关联程度,采用局部寻优方法求取最优关联度的目标作为关联对。实验表明,所提算法具有较好的稳定性及时效性,有效解决了同平台多方位线关联问题。     

基于D-S证据理论的无源航迹关联算法

目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本照搬多传感器数据融合的理论,仅利用目标的状态信息。文中利用了目标的多特征信息（载频、脉宽、脉冲重复间隔（PRI）等）,应用Dempster-Shafer（D-S）证据理论,提出了一种基于分布式无源多目标跟踪系统的多特征信息融合航迹关联算法。算法具有以下优点：关联速度快,正确率高,而且能够适应密集目标的环境。仿真实验证明该算法的航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法。     

利用JPDA 进行编队目标的多雷达航迹关联应用研究

航迹关联是航迹融合中的关键步骤。在对同一编队内多个目标进行多雷达航迹关联时,受系统误差残差的影响,航迹关联正确率无法满足使用要求。为了解决此问题,文中在多雷达航迹关联过程中引入JPDA 算法,通过选择合理的联合事件来计算航迹关联似然值,并构建系统仿真模型,针对工程实用的经验JPDA 和次最优JPDA 算法进行了分析,通过比较原始的航迹关联结果和分别加入两种JPDA 算法后的航迹关联结果,能够表明JPDA 算法对于编队多目标环境下的航迹关联正确率有较好的提升作用。     

基于模糊平均综合相似度的航迹关联算法

为了解决多传感器多机动目标的航迹关联问题,提出了基于模糊平均综合相似度的多传感器多目标航迹关联算法.该算法首先应用模糊理论建立了多传感器航迹关联问题的数学模型,提出用航迹间的整体平均距离进行粗关联,确定可能关联航迹,排除不关联航迹;然后利用模糊理论计算出可能关联航迹之间的模糊综合相似度,基于到当前时刻的全部模糊综合相似度,得出可能关联航迹的整体模糊平均综合相似度,建立模糊平均相似度关联矩阵;最后采用最大平均综合相似度和阈值判别原则,确定关联航迹.仿真结果表明,在目标密集、航迹交叉等情况下,该算法性能良好,关联正确率明显优于传统方法.     

基于最小二乘拟合的雷达航迹匹配算法

本文采用最小二乘拟合方法拟合雷达目标航迹曲线,再计算拟合目标航迹与真实航迹的欧几里得距离,进而得到雷达航迹关联匹配结果。该算法克服了单点信息在存在信息缺失和目标机动等情况时出现错误的关联匹配结果,并通过多目标多平台仿真系统验证了雷达航迹关联匹配正确率,本算法已在实际工程雷达仿真系统中得到良好的应用。