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跟踪空间邻近目标时,仅依靠运动学信息不足以实现可靠的数据关联,而基于动目标指示器(Moving Target Indicator,MTI)雷达和电子支援措施(Electronic Support Measurement,ESM)的多源异类传感器数据融合可以通过提升数据关联性能达到改善跟踪性能的目的。通过构建基于五种成比例再分配规则(Five Proportional Conflict Redistribution Rules,PCR5)置信度量的数据关联策略,将目标运动学信息和属性信息结合做多特征推理,解决异类传感器数据的不确定性和不一致性;利用Dempster-Shafer(DS)证据理论方法进行属性融合更新,完成属性信息在时间序列上的相干积累,实现空间邻近目标的可靠跟踪。该方法从数据关联和状态估计两方面联合进行改进,通过引入属性信息提升数据关联的正确性,从而提升跟踪性能,实现多源异类信息下的协同跟踪。仿真表明,相比于仅雷达跟踪、雷达和ESM序惯跟踪等方案,该方法可有效提升跟踪精度和关联性能。 相似文献
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基于灰关联无源多目标跟踪系统航迹关联算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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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。 相似文献
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以往对多源信息融合系统的研究大多是基于某种算法,针对某一层级或某一类传感器数据的特征信息进行分析、处理和综合。为优化多源信息融合系统综合处理及集成能力,针对多级多源信息融合处理系统进行领域工程分析,提出了该领域的通用软件架构模型,对软件构件化技术在多级多源信息融合系统中的应用进行了初步探索。 相似文献
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基于多目标多特征信息融合数据关联的无源跟踪方法 总被引:14,自引:1,他引:14
在多目标无源跟踪中,传统的数据关联方法只利用那些与目标状态向量计算直接相关的信息(如DOA、TOA信息等).本文提出了一种新的数据关联算法——基于多目标多特征信息融合的数据关联算法,该算法同时利用了更多的目标特征信息(如频率、PRI等),应用D-S证据理论进行单目标多特征信息融合,在此基础上,再进行多目标综合数据关联.它是一种基于多特征信息的全局最优的算法.计算机仿真表明,基于该算法的无源跟踪性能要优于传统的NN方法和扩展的NN方法. 相似文献
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多传感器信息融合是实现无人驾驶的核心技术,多个传感器之间协同收集车辆周围环境的数据信息,经过多传感器融合结构的转换和处理,使用融合算法进行联合分析,能够使车辆全面地感知驾驶环境,帮助车辆完成自主导航、变道、控制速度等智能决策。基于多传感器信息融合的基本定义,从功能模型和结构模型介绍多传感器信息融合的基本形式;重点梳理多传感器信息融合的算法,分为随机类和人工智能类两个大类,详细分析各方法的原理及特点;最后总结出多传感器信息融合策略在实际应用时的主要步骤,同时分析其在无人驾驶场景中的应用,为多传感器信息融合未来理论研究方向和应用实践方向提供参考,从而完成多传感器信息融合的综合分析。 相似文献
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传统的基于WebVR的激光传感器数据多维可视化方法,基于几何模型的激光传感器数据多维可视化方法与基于三维GIS空间的激光传感器数据多维可视化方法均存在数据处理速度慢的问题,为此设计一种基于虚拟现实技术的激光传感器数据多维可视化方法。采集激光传感器数据,对数据预处理,利用八叉树方法对数据空间进行划分,并定义传递函数,目的是为了获得三维数据场的数据属性,建立三维对象渲染模型,根据虚拟现实技术中的点、线、面等构建模型,以此完成激光传感器数据多维可视化处理。实验对比结果表明此次设计的基于虚拟现实技术的激光传感器数据多维可视化方法比传统的三种方法处理速度快,能够快速地传递激光传感器数据信息。 相似文献
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针对复杂电磁环境下的多目标关联计算量大、准确率低的问题,提出了一种基于随机集概率假设密度(PHD)的多目标多传感器关联算法。该方法首先采用高斯混合PHD(GMPHD)对多传感器的量测信息进行滤波,再对滤波结果做最近邻数据关联处理,从而得到多目标航迹。杂波环境下的仿真实验表明,该方法在保证滤波精度的同时,能够有效降低运算量,提高数据关联的准确度。 相似文献
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针对无源多站目标跟踪中涉及到复杂的数据关联以及测向交叉定位处理,提出了基于随机有限集理论的无源多站联合定位与跟踪算法( RFS-JLT)。该算法采用伯努利随机有限集形式构建目标状态和多站量测随机有限集模型,依据目标运动特性以及随机有限集卷积公式计算出多目标状态转移密度函数和多站量测似然函数,然后基于多目标贝叶斯估计理论推导了目标后验概率密度的递推式,避免了多站测向数据关联以及交叉定位处理。仿真结果表明,在无源多站目标跟踪中,RFS-JLT算法能够显著提升目标跟踪精度。 相似文献
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研究了多传感器优化布设,提出了几种典型拓扑结构。比较了Bayes方法和Dempster-Shafer证据理论,采用证据理论对目标进行身份识别。研究了地面运动目标融合算法、模型,能够对各种传感器的报警数据进行处理,得到目标的属性信息和运动轨迹。进行了低空飞行目标航迹融合研究,对传感器上报的低空目标方位角数据进行综合处理,得到目标航迹信息。实际运行结果表明,这些算法是有效的。 相似文献
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异质传感器弱小群目标关联是传感器协同探测首先要解决的问题。即使在同视场下,由红外光电系统和雷达组成的异质传感器探测目标也不完全一致,特别是远距离探测时,雷达探测目标多而密集,红外光电系统探测目标相对较少,此时目标航迹关联结果具有很大不确定性。针对这一难题,采用基于多源数据多特征融合的弱小目标关联方法,首先基于多模型估计方法筛选同类型目标作为潜在关联目标,再基于航迹关联算法对同类型目标粗关联,最后基于多特征最大联合概率分布对目标精细关联。经红外光电系统/雷达同站址探测仿真试验验证,相比于仅利用航迹进行目标关联,该方法有效提高了弱小目标关联的准确性。 相似文献