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.     

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。     

基于模糊综合函数的航迹关联算法

本主运用现代数学中的综合分析方法,提出了模糊综合航迹关联算法,文中详细讨论了状态零碎垧 量间模糊综合相信度的计算和评价方法,导出了三种典型模糊综合函数的递推式,研究了模糊综合航迹关联准则,并通过仿真将它与两种经典方法进行了比较,仿真结果表明,在密集目标环境下和／或交叉、分岔和机动航迹较多的场合,模糊航迹关联算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率比传统方法提高了大约４０％     

基于模糊综合函数的航迹关联算法

本文运用现代数学中的综合分析方法,提出了模糊综合航迹关联算法,文中详细讨论了状态估计向量间模糊综合相似度的计算和评价方法,导出了三种典型模糊综合函数的递推式,研究了模糊综合航迹关联准则,并通过仿真将它与两种经典方法进行了比较。仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔和机动航迹较多的场合,模糊航迹关联算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率比传统方法提高了大约40％。     

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...     

一种基于小波变换的航迹关联算法

多传感器的航迹关联问题是多传感器数据融合理论研究中关键的难题之一,针对传统基于统计理论的航迹关联算法的错漏关联和没有考虑到目标航迹的走势等问题,通过在原来航迹关联方法的基础上,结合目标航迹的整体走势,利用小波去噪的功能,提出了一种新的航迹关联方法,通过与传统的航迹关联方法相比较和工程验证,证明了该算法的有效性。     

基于权值概率的多目标航迹关联算法研究

针对联合概率数据互联(JPDA)算法在实际应用中计算量大的问题,提出了一种基于权值概率的GNJPDA算法。该方法不需要像传统的JPDA算法求解复杂的确定矩阵和独立关联矩阵,因而具有计算量小、易于工程实现的特点。对该算法的性能分析和仿真验证表明,与JPDA算法相比,GNJPDA算法具有更好的跟踪性能、更强的通用性和可扩展性;并且在密集杂波多目标环境下可实时、有效地跟踪几十批次的目标。     

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Bayes的航迹概率数据关联算法

数据关联是多传感器信息融合的核心技术,其常用的航迹数据关联方法主要有NN、PDA、JPDA、MHT等算法。常用关联算法有的不适合强杂波或多目标环境、有的计算量大、有的时效性差等不足。文中采用了基于贝叶斯航迹概率的数据关联算法,来实现雷达航迹之间数据关联。首先介绍贝叶斯和航迹关联技术原理;其次描述贝叶斯算法过程;最后通过仿真证明该关联算法有效性。     

基于无源定位系统的航迹处理

基于无源定位系统,对多目标定位、跟踪及航迹关联方法进行了深入研究,采用卡尔曼滤波算法对目标航迹进行跟踪、预测和平滑,充分考虑了多条航迹产生交叉、分裂等情况,并通过模拟数据进行了验证。     

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.     

基于全局最优的被动多传感器多目标轨迹关联算法

多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关联算法,并用密集多目标场景进行算法的蒙特卡罗仿真。结果表明,该轨迹关联算法性能优良,可以有效完成密集目标环境下的被动多传感器多目标轨迹关联任务。     

基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法

为了解决组网雷达存在系统偏差情况下的航迹关联问题,提出了基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法。首先,采用灰色理论生成当前时刻目标拓扑序列的灰色关联矩阵,并建立航迹间的相关度量;然后,运用全局最优化方法对相关度量矩阵进行最优化分配获得航迹关联对。该算法采用全局最优化方法避免了门限选择不当对正确关联概率带来的影响,有效地利用了航迹的空间分布信息和状态信息。仿真结果表明,该算法可以有效地实现系统偏差情况下的航迹关联。     

一种基于时空交叉点新特征的航迹关联算法

为有效解决实际工程中的航迹关联问题,该文定义了广义时空交叉点,并提出了以航迹对时空交叉点为特征,通过特征匹配来实现航迹抗差关联的新方法。实测数据验证结果表明：在雷达航迹不完全匹配且存在时空差异误差的情况下,该方法可有效实现雷达航迹的抗差关联,并且几乎不受时空差异误差大小的影响,具有强鲁棒性和稳定性,可有效解决实际工程中的航迹关联问题,消除冗余航迹,提供统一态势。     

基于多维分配和灰色理论的航迹关联算法

针对目前应用于分布式多传感器系统中航迹关联算法只能解决两局部节点航迹相关的问题,该文提出了一种基于多维分配的灰色航迹关联算法。该算法运用灰色理论获取各传感器航迹间的灰色关联度,以此关联度为多传感器系统的全局统计量构造多维灰色关联度矩阵,并根据此矩阵形成的多维分配问题的解获得各传感器航迹间的关联结果。仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔及机动航迹较多的场合,该算法的性能明显优于传统方法,其正确关联率较灰色航迹关联算法提高了大约8.8%。     

基于UKF的单站无源定位改进算法

针对在单站无源定位中UKF算法由于数值计算的舍入误差带来的滤波发散以及计算量较大问题,文中提出了一种采用奇异值分解和超球体采样的UKF滤波算法。该算法将标准UKF算法中的协方差矩阵进行奇异值分解,避免算法在递推过程中,由于计算舍入误差而引起协方差矩阵失去正定性,而导致算法失效的问题。并且新算法采用超球体采样策略,减小了采样点的数量,提高了计算效率。仿真实验结果证明了该算法的有效性。     

一种类型辅助的航迹相关算法

针对分布式多传感器信息融合系统中可利用目标特征和属性信息提高航迹相关性能的问题,提出了一种类型辅助的航迹相关算法。该算法以统计学理论为基础,首先将基于目标运动状态和类型信息的航迹相关问题转化为相应的假设检验问题;然后,利用目标运动状态检验统计量和类型检验统计量,根据预设的显著性因子,构建运动状态相关矩阵和类型相关矩阵,并通过逻辑“与”规则形成融合航迹相关矩阵;最后,采用最小平均统计距离准则进行相关判决,并通过Monte Carlo仿真分析了基于运动状态的航迹相关算法和类型辅助的航迹相关算法的相关正确率随相关点数、编队中的目标间距和过程噪声系数等因素的变化规律。仿真结果表明,在相关点数较少、目标密集或过程噪声较大等情况下,在航迹相关过程中引入目标类型信息可以获得更好的性能。