杂波环境中一种新的机动目标跟踪算法

针对传统交互式多模型概率数据互联(IMM PDA)算法中因模型选取的不确定性,跟踪精度低等缺点,引入了联合交互式多模型概率数据互联的思想,在此基础上提出了一种适用于杂波环境机动目标跟踪的新算法——交互式自适应概率数据互联(IMMAPDA)算法,将自适应滤波算法应用到PDA滤波器中和数据关联进行有机结合,提高了杂波环境中机动目标的跟踪精度。理论分析与仿真结果验证了该算法的优越性,提高了目标跟踪精度,解决了全局最优化问题。     

并行高斯粒子滤波被动多目标跟踪新算法

针对多目标跟踪的数据关联及多目标状态空间尺寸随目标数增多而增长的问题,提出了一种跟踪新算法,假定各目标的状态与过去的观测相互独立,可以多路并行处理,采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法计算目标与观测的关联概率,利用高斯粒子滤波(GPF)独立估计单个目标的状态,采用拟蒙特卡罗(QMC)方法近似各目标的预测及更新分布.将该算法应用于被动多传感器多目标跟踪,仿真结果表明,所提算法比联合概率数据关联滤波器(JPDAF)、马尔可夫链蒙特卡罗数据关联滤波(MCMCDAF)及蒙特卡罗联合概率数据关联滤波(MC-JPDAF)具有更好的跟踪性能.     

基于EM算法的杂波环境下机动目标跟踪研究

提出了一种新的基于EM方法的杂波环境下实时机动目标跟踪算法，算法与交互多模概率数据关联算法结构近似，模型后验概率与关联概率由HMM滤波计算得到．仿真结果表明，所提算法跟踪精度与传统交互多模概率数据关联算法性能相当，该算法是有效的．     

基于最大熵模糊聚类的快速数据关联算法

提出了一种新颖的快速数据关联算法,减少了滤波中关联概率的计算量．该算法利用多个并行改进的最大熵模糊聚类对各个目标的有效观测进行聚类,采用聚类得到的模糊隶属度来重建滤波中的联合关联概率,并在联合关联概率中引入了比例因子避免航迹的合并;此外,分析了算法中差异因子的特性,考虑了杂波密度对它的影响,使得能够有效剔除无效观测,进一步减少计算量．仿真实验结果表明,提出的方法是一种有效的快速数据关联算法,跟踪性能要优于现有的数据关联算法．     

基于成像声呐的水下多目标跟踪研究

针对水下多目标跟踪问题,提出基于成像声呐的高效目标跟踪算法. 基于声呐的成像特点,针对声学图像中的每个像素点,建立基于信号强度的回波信号模型,提取图像中的个体目标. 采用基于序贯蒙特卡罗的概率密度假设(SMCPHD)滤波对各目标状态进行滤波,结合Auction航迹识别算法将滤波后的目标状态与已确定的航迹进行关联,实现多目标跟踪. 通过算法的仿真分析发现,该方法相对于基于数据关联型的多目标跟踪算法如联合概率数据关联(JPDA)算法、多假设跟踪(MHT)算法,大大提高了计算效率. 对采集的现场数据进行目标提取与跟踪,获得目标的跟踪轨迹.     

修正概率数据关联算法的研究

根据“全邻”数据关联算法的基本思想,采用关联城内回波似然函数的归一化处理,考虑关联城内所有回波的信息,对Fitzgerald提出的简化概率数据关联(SPDA)算法进行修正,得到修正概率数据关联(MSPDA)算法.理论分析和Monto Carlo仿真表明了该算法的有效性.为了能应用于多机动目标的跟踪.采用一种有效的交互式多模型自适应机动目标跟踪算法与MSPDA算法结合,对多个机动目标的交叉、编队进行仿真,得到了较好的结果.     

基于小波滤波的JPDA算法多目标跟踪

研究了一种基于地心坐标的多机动目标跟踪算法,将雷达站的坐标通过地球坐标系转换成地心直角坐标系,得到新坐标系下的数据,利用小波滤波的Matlab算法对坐标测量转换的数据进行分解,将分解得到的测量数据用于机动目标的状态更新,利用JPDA算法将三维坐标进行数据关联,分理出多个目标的飞行航迹,并与小波滤波相融合,得到多目标飞行器各自的飞行轨迹.仿真结果表明,该JPDA与小波滤波融合的算法跟踪性能良好,可以将多目标数据分离,且计算量偏小.     

基于联合概率数据融合的多目标车辆安全跟随

为了实现密集杂波环境下多目标车辆安全跟随，提出多源传感器数据融合的多目标车辆跟踪算法与纵向避撞预警策略.针对多源传感器观测序列因采样周期、采样起始时刻、通信时延差异等引起的时间异步，以及空间上存在不同维度、不同坐标系的问题，给出时间配准与空间融合的软同步方法.采用基于改进的联合概率数据关联(JPDA)的单一传感器多目标状态估计算法对目标轨迹进行滤波估计，能够在保证有效关联的同时，在一定程度上降低计算复杂度.基于多源传感器联合概率数据融合(MSJPDA)序贯滤波算法对目标的运动状态进行序贯更新，将最后一级的输出作为融合中心的最终状态估计，再根据威胁估计模型对追尾危险的发展态势进行评估与分级.实车试验与仿真结果验证了该算法的可行性与有效性.     

采用粒子滤波和模糊聚类法的非线性多目标跟踪

提出一种新的非线性多目标跟踪方法,用模糊聚类算法实现数据关联,采用粒子滤波实现对各目标的独立跟踪．首先利用最大熵模糊聚类对目标和观测数据进行关联,采用模糊隶属度重建多目标滤波中的联合关联概率矩阵．然后利用粒子滤波适于处理非线性问题的特点,通过联合关联信息,采用粒子滤波独立对各目标进行滤波,实现对目标状态的更新．最后,将该算法应用于多传感器多目标纯方位角跟踪．仿真结果表明,相比于联合概率数据关联算法及MEF-JPDAF,新算法具有更高的跟踪精度．     

基于PDA的非线性分布式跟踪算法

研究目标不确定性量测、不确定性机动环境下的分布式多雷达跟踪。针对目标未知机动，把交互多式模型算法中的模型样本空间分成若干子集，分别在多个处理器上进行并行滤波，再在融合中的处理器上将各子处理器结果进行交互处理，形成了分布交一线式多模型算法，然后将它与概率数据关联ＰＤＡ相结合，得到了一种新的分布式鲁棒跟踪算法。     

无人机组合导航系统信息融合方法研究

针对小型无人机通常采用的无线电导航,综合考虑无人机具体情况以及其它导航方式的特点,提出了一种将无线电导航系统(RP)、全球导航星系统(GN SS)、多普勒导航系统(DN S)、地形辅助导航系统(TAN)和景象匹配导航系统(SMN)组合起来,取长补短,构成基于联邦卡尔曼滤波器的DR/RP/GN SS/DN S/TAN/SMN组合导航系统。仿真结果表明,该方法完全可以满足导航精度的要求。     

多目标实时跟踪的一种数据关联算法

联合概率数据关联是密集杂波环境下跟踪效果最理想的数据关联算法之一。文中在研究概率数据关联算法的基础上,提出了一种快速数据关联算法。通过不同阈值的选择,去除小概率事件,建立确认矩阵,再根据被跟踪目标跟踪门的相交情况,将跟踪空间划分成若干相互独立的区域。对同一区域内公共量测的概率密度值进行衰减,计算出关联概率。仿真实验结果表明,该算法能显著减少可行联合事件的搜索时间和数量,可以有效解决JPDA算法计算量过大的问题,且便于工程实现。     

一种改进的特征结构配置方法在飞行控制系统设计中的应用

提出了一种改进的特征结构配置方法。采用输出反馈配置系统的闭环特征值和特征向量,引入前馈补偿器以满足系统期望的自然频率,以保证良好的稳定裕度,并提供良好的跟踪性能。再引入积分器来减少系统的跟踪误差并对建模误差和扰动都能提供附加的鲁棒性。用所提出的改进方法对某推力矢量飞机的纵向运动进行了数字仿真,仿真结果表明,所提出的改进特征结构配置方法不仅具有良好的快速跟踪特性,而且还具有良好的鲁棒性。     

仅有角测量系统鲁棒跟踪研究

传统的仅有角测量跟踪器不能跟踪机动目标。为此作者在「２」中提出了跟踪机 仅有角测量系统。在文「２」基础上本文提出了新的变结构鲁跟踪算法，解决了令有角测量系统鲁棒跟踪机动目标问题，该系统由机动目标检测，噪声污染模型以及鲁棒跟踪器构成。最后应用本结果提出了仅有角测量系统鲁棒制导规律，给出了纺真计算结果。     

机动多目标跟踪并行算法研究

分析了直角坐标系下交互式多模型概率数据关联（ＩＭＭＰＤＡ）算法的并行机理。将实现该算法的任务分配到高速并行仿真计算机上,得到了并行ＩＭＭＰＤＡ算法。研制完成了机动多目标跟踪并行仿真软件包,对并行算法性能进行了测试。仿真结果表明跟踪精度和并行效率良好。     

基于模糊神经网络的导弹直接力/气动力复合控制系统设计

为了提高导弹的机动性、敏捷性和导引精度,新型导弹大多采用直接力/气动力复合控制方案。由于神经网络对于系统非线性变化具有较强的适应能力,因而在解决直接力/气动力复合控制中的时变非线性问题时有较明显的优点。在建立导弹非线性模型的基础上,采用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与动态逆相结合的方法设计导弹控制器,该方法结构简单,收敛速度快,易于硬件实现。数字仿真结果表明该方法对导弹系统参数的非线性变化具有很强的适应性。     

基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法

针对现有Mean shift跟踪算法在目标被遮挡、跟踪场景变化时,跟踪误差变大甚至丢失目标的问题,提出了一种基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法。首先通过对目标特征的优化筛选,改善了现有Mean shift算法因目标特征多而造成计算时间较长,在目标发生较大变化时跟踪精度降低的情况。更能有效地表征目标特征,减少跟踪误差,增强特征集对目标的描述能力。同时给出目标模板更新的方法,在目标发生明显变化时,能自适应地更新特征集,进一步提高跟踪精度。仿真结果表明:文中方法具有更好的跟踪精度,计算时间较小,对遮挡、场景变化有更好的鲁棒性。     

一种模糊推理强机动目标跟踪新算法

针对机动目标状态估计算法对强机动目标跟踪性能下降,甚至发散的问题,在机动目标状态估计算法基础上引入模糊推理多重修正因子,提出一种新的强机动目标自适应跟踪算法.采用残差统计距离和目标机动加速度的2-范数作为模糊输入量,自适应地计算出多重修正因子来实时调节预测协方差.该算法保留了对一般匀速或弱机动目标的高精度跟踪性能,同时增强了滤波器对强机动目标的自适应跟踪能力.仿真结果表明,新算法提高了对强机动目标的估计精度,加快了跟踪的收敛速度.     

基于阵列误差校正的波束域方位估计算法实验研究

针对阵列误差的存在会导致波束域高分辨方位估计算法性能下降的问题,给出了一种基于阵列误差校正的波束域处理方法。该方法利用单个校正源,根据实际测量数据,在获取基阵实测阵列流形的基础上,实现了对阵列误差的校正,进而利用波束域MUSIC算法估计出信号的方位。实验结果验证了基于实测阵列流形的阵列误差校正方法可以有效增强波束域高分辨算法对阵列误差的稳健性。     

基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法

针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法.新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合.通过在粒子状态采样过程中引入模型信息改善了交互式多模型和粒子滤波结合中导致的计算量膨胀问题,并利用广义概率数据关联算法实现回波的有效确认和回波信息的充分利用.给出了应用该方法的具体步骤,最后,理论分析和仿真实验证明该算法的有效性.