一种基于IPDA的航迹质量管理新算法

传统的航迹管理方法在处理航迹起始、跟踪和终结时需用到不同算法,这无疑增加了航迹管理的复杂性.文中借助综合概率数据互联(IPDA)算法中考虑目标存在概率的思想,结合打分方法提出了一种新的航迹质量管理算法.该算法利用目标存在概率的信息不仅能对目标航迹进行更好地跟踪,同时可以判定航迹的起始和终结.仿真结果表明该算法跟踪性能优于PDA算法,并能够通过调节初始存在概率和质量的满分值来达到合适的起始和终结反应时间.仿真结果验证了算法的正确性和有效性.     

集中交互式多传感器模糊联合概率数据互联算法

 为了解决杂波环境下多传感器多机动目标跟踪问题,本文提出了一种集中交互式多传感器模糊联合概率数据互联算法.该算法首先设定多个跟踪模型并计算每个模型中测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度;然后基于阈值判别及经验概率法则计算模糊联合互联概率,并基于此概率对各航迹进行状态估计及状态估计协方差的更新;最后计算各模型概率,并据此概率对各模型所获得状态估计进行加权得出各航迹在融合中心最终的状态估计.对该算法与集中交互式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者有显著提高,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越.     

多元假设检验GMPHD轨迹跟踪

由于在军事和民事领域逐步广泛的应用,数目不定的多目标跟踪技术正受到越来越多的关注。概率假设密度(PHD)滤波方法,特别是具有闭式递归的高斯混合概率假设密度(GMPHD)技术,在噪声和漏警等影响下仍能形成优越的群目标跟踪性能。然而PHD滤波器并不能实现多目标航迹跟踪,而其与传统数据互联的结合,复杂度高且跟踪效果不尽如人意。在该文中,各目标的航迹信息以假设形式表述,数据互联则是通过使用经典的多元假设检测方法判决假设矩阵实现。其与GMPHD的结合不仅实现了数据互联和轨迹管理,还因为积累时间信息大大降低了杂波干扰的影响。实验结果证明,该算法可以对多个目标所形成的轨迹实施正确跟踪,同时,计算量的大幅度降低带来了跟踪系统可实现性的提高。     

杂波环境下基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法

针对杂波环境下的多目标跟踪数据互联问题,该文提出基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm based on All-Neighbor Fuzzy Clustering, ANFCJPDA)。该算法根据确认区域中量测的分布和点迹-航迹关联规则构造统计距离,以各目标的预测位置为聚类中心,利用模糊聚类方法,计算相关波门内候选量测与不同目标互联的概率,通过概率加权融合对各目标状态与协方差进行更新。仿真分析表明,与经典的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比,ANFCJPDA较大程度地改善了算法的实时性,并且跟踪精度与JPDA相当。     

基于MHT的多传感器数据融合算法

提出了一种基于多假设跟踪算法(MHT)的分布式多传感器数据融合算法,可进行航迹的更新、删除、保持及初始化等一体化操作,既适用于点迹融合,也适应于航迹融合.这里描述了算法的主要处理流程,指出了分布式多传感器数据融合的MHT实现中面临的技术难题.仿真测试和实装测试结果验证了基于MHT多传感器数据融合算法的可行性和实用性.     

一种超宽带雷达多人体目标跟踪算法

提出了一种超宽带雷达对多个运动人体距离跟踪的方法。该方法基于人体多散射点的回波模型,利用CLEAN算法提取人体多个散射点的量测信息,结合最近邻域和联合概率数据互联算法,提出了一种简易最近邻联合概率数据互联算法,以解决多个人体目标轨迹交叉时数据关联的问题。通过对实测数据的处理,证明了该算法能够对轨迹交叉的人体目标进行有效跟踪。     

基于多假设的多平台多目标数据关联方法

本文研究了一种面向航迹的多平台多假设数据关联算法，包括航迹树的构建、航迹得分计算、序列概率比检验、假设生成以及分支航迹剪枝等，在此基础上针对实装环境下点迹量大、虚假目标多的问题对算法进行了改进优化，并进行了仿真验证。     

一种新的联合概率数据互联算法

点迹与航迹数据互联是多目标跟踪中迫切需要解决的问题。分析了目前解决数据互联问题的方法与最新研究成果,建立了一个多目标数据互联模型,提出了一种新的联合概率数据互联算法,最后给出了计算机仿真结果。     

模式简化的OTHR多径航迹融合算法

针对天波超视距雷达(OTHR)多径传播现象引起的航迹 路径模糊性问题,提出了一种模式简化的OTHR多径航迹融合算法。该算法先对经概率数据互联(PDA)算法滤波所得航迹进行聚类;然后,将同类航迹与简化后的传播模式匹配,加权得到某一关联假设下目标地理状态估计;最后,对所有关联假设下的目标地理状态估计加权融合,得到最终的目标地理状态估计。文中先通过设计仿真实验验证了简化模式的合理性,并对所提算法进行了仿真、测试。结果表明：模式简化后,并未影响多径航迹融合算法融合性能,但算法计算量与复杂度大大降低,并在某些航迹模式缺失的情况下,还能降低算法融合误差,改善融合效果。     

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。     

一种新的联合概率数据互联算法

点迹与航迹数据互联是多目标跟踪问题中迫切需要解决的问题。分析了目前解决数据互联问题的方法与最新研究成果，建立了一个多目标数据互联模型，提出了一种新的联合概率数据互联算法，实现了微机仿真并给出了仿真结果。     

多传感器多目标跟踪算法性能分析

多假设与联合概率数据互联算法都能很好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题。随后 ,人们在此基础上又将单传感器多假设、联合概率数据互联算法推广至集中式多传感器系统与分布式多传感器系统。近来 ,也有文献提出将广义S D分配算法动态化 ,实时地应用到集中式多传感器系统对杂波中的多目标进行跟踪。这些算法各有特点 ,因而它们在不同的情况下 ,算法的跟踪精度、实时性等方面各有优劣。然而 ,至今尚未见到有文献对这些算法在统一环境下进行分类比较 ,文中假定多种典型的多目标运动环境 ,对上述算法在这些环境下进行仿真实验 ,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析     

相控阵雷达多目标跟踪原理及数据关联算法研究

介绍了目标跟踪原理,并以多功能相控阵雷达为背景,研究了多目标跟踪数据关联过程.针对数据关联过程中量测起源的不确定性问题及概率数据关联算法(PDA)和联合概率数据关联算法(JPDA)的不足,给出了一种改进的概率数据关联算法(MPDA),该算法既不像PDA算法那样不考虑公共测量值对航迹的影响,也不像JPDA算法对所用的关联解进行搜索,而是重点分析了跟踪门交叠区域中的公共测量值对航迹更新的影响.蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有较小计算量及较好的实时跟踪性能,适于相控阵雷达的数据处理.     

基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法

利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息, 基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法, 提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中, 对各高斯项编号, 进行航迹提取, 在滤波处理的同时形成带有航迹编号的明确航迹, 并进行航迹管理; 同时, 根据目标运动模型, 联合利用目标加速度控制输入与速度估计进行多目标分类.仿真试验验证了该方法能够在检测、跟踪的同时, 对目标航迹进行有效类型识别.     

一种近似的联合概率数据互联算法

提出了一种新的联合概率数据互联的算法。该算法针对传统的联合概率数据互联算法在产生互联假设事件时计算代价大的问题,提出了一种绕过互联假设事件的生成而直接计算量测和目标的联合概率的方法,通过仿真实验证明,该法在目标密集程度中等的杂波环境下,计算代价得到了大幅的降低,而关联精度仅有少许降低,能够适应工程的要求。     

一种改进的LAP多目标跟踪数据互联方法

围绕传统多假设跟踪(MHT)算法跟踪过程中的数据关联效率问题,分析了算法的基本过程,并对造成关联假设组合爆炸的原因进行剖析。在此基础上,提出了一种基于利用似然比航迹得分简化后的线性分配LAP的MHT数据关联方法,并对交叉轨迹运动物体进行了跟踪仿真实验。仿真表明改进后的算法在保证跟踪准确性的前提下,对关联假设和剪枝过程的计算量和复杂度均有一定程度的降低。     

多目标跟踪的动态多维分配算法

多目标多传感器的数据关联问题一直是目标跟踪领域的核心和难点之一.数据关联是在一定准则下,连接具有共同源的测量或航迹的分配过程.具有代表性的数据互联方法都可以归结为特定的分配问题.然而现有的S-D分配算法只考虑同一时刻各传感器测量的互联,是一个静态结果.本文将静态分配推广到动态跟踪中,通过对测量集合和航迹集合的合并,把S维转变为S+1维问题,从而实现了分配的动态化.在此基础上考虑了有新目标出现的情况,并讨论了动态分配与静态分配的关系.最后对本文算法进行了仿真分析,结果表明,该算法能够对多目标进行稳定的跟踪.     

基于自适应GMM杂波估计的改进MHT算法

在传统多假设跟踪(MHT)算法中通常会假设杂波强度先验已知,当观测场景中杂波未知且空变时,该假设将会导致跟踪算法性能急剧下降。针对这一问题,本文提出一种基于自适应高斯混合模型(GMM)在线估计未知杂波的改进MHT算法。首先利用自适应GMM拟合未知杂波空间分布,并自适应地估计出波门内的杂波强度;然后将其应用于MHT处理中,有效改善航迹得分计算和最优假设航迹估计的准确性,进而实现在杂波未知场景中的稳定跟踪。仿真结果表明,在未知杂波观测场景中,所提算法相比传统MHT算法和MHT-GMM算法获得了更好的数据关联准确性和航迹维持性能。     

引入目标径向速度信息的多假设跟踪方法

提出了一种新的基于目标径向速度信息的多假设跟踪算法,来解决边搜索边跟踪雷达系统中数据互联问题,即在SB/MHT算法中,通过引入目标径向速度信息,构造新的航迹置信度公式,完善航迹启动条件。系统仿真结果证明,新算法可有效减少航迹数目,从而缩短系统计算时间,具有更强的抑制虚警的能力。     

穿透式寿命探测雷达对人体运动轨迹的探测

针对封闭空间建筑物透视雷达运动目标的跟踪问题,基于穿透式寿命探测雷达,深入研究人体运动轨迹的探测,从而构建可以实现人体运动目标模型的协方差矩阵及状态转移矩阵,使用邻域简化联合概率数据互联方法解决点迹争夺及航迹分叉等问题,可以避免产生虚假航迹的现象.将Matlab仿真验证算法应用在机动目标、简单运动单目标以及多目标中;对...