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针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性. 相似文献
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针对基于多模粒子滤波(Multiple Model Particle Filter,MMPF)的机动弱检测前跟踪(Track-Before-Detect,TBD)方法存在不能直接给出目标航迹以及粒子退化导致的目标漏检问题,提出一种基于航迹平滑(Track Smoothing,TS)的MMPF(TS-MMPF)机动弱目标TBD算法。该方法利用MMPF的方法对机动弱目标量测数据进行处理,输出初步的检测和跟踪结果;将MMPF的输出结果重新定义为新的量测并进行目标的航迹起始、关联及滤波并给出目标的航迹;最后,利用航迹预测值对目标航迹进行平滑处理,有效解决粒子退化导致的漏检问题。仿真结果表明该算法可以有效提高目标航迹的稳健性。 相似文献
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多站多目标雷达数据融合 总被引:2,自引:1,他引:1
多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。 相似文献
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目前的多目标跟踪仿真系统为实现更高的跟踪精度和跟踪效能,多采用复杂的先进跟踪算法进行建模仿真,且仿真环境设置较为理想,不利于工程实践和系统仿真,其工程应用价值大打折扣。针对上述问题,采用连续系统的建模仿真方法,根据当前空战飞行器编队作战的发展对地面武器跟踪制导系统的新要求,提出并设计了基于M ATLAB的相控阵雷达机动多目标跟踪仿真系统,以KALM AN滤波算法为主线,对多目标数据互联、机动检测与辨识以及目标编批和航迹处理等核心模型的算法、关键技术进行了深入研究,开发了与KALM AN滤波算法较为匹配的跟踪滤波系统,最后以跟踪空中多目标编队飞行为例,对仿真系统进行了模型校验与测试。仿真结果验证了模型和方法的有效性,可为系统跟踪效能的分析评估提供平台和依据,对于相控阵雷达系统的开发和战术使用具有积极意义。 相似文献
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针对天波超视距雷达环境下的机动目标跟踪问题,提出一种基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法.该算法将当前统计模型与VDA(Viterbi数据关联)算法相结合,在VDA算法框架下,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波,以解决目标状态估计和数据关联两方面的问题.通过目标漏跟率、虚假航迹占有率、航迹自动起始时延、输出航迹条数和航迹跟踪精度等多种跟踪性能指标,对算法进行了全方面的仿真验证.仿真结果表明,对天波超视距雷达所面临的密集杂波环境,该算法能够较好地跟踪机动目标. 相似文献
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在多目标多量测环境中,量测-航迹分配的知识一般不适于跟踪算法。在本文中,对量测-航迹分配问题,采用了严格的概率方法。不象在传统多假设跟踪(MHT)算法那样,把量测分配给航迹;相反地,使用由期望最大化(EM)方法导出的最大似然(ML)算法估计每次量测属于每个航迹的概率。这些量测-航迹的概率估计对于调用随机多假设跟踪(PMHT)算法的多目标跟踪器是固有的。PMHT算法在计算上是切实可行的,因为它既不要求量测-航迹分配的计算,也不要求修剪。 相似文献
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多目标跟踪问题通常包括目标信号的检测与目标状态的估计,同时还涉及到对探测范围内目标数量的确定。传统的跟踪方法将目标检测、状态估计与数量确定分别使用独立的模块或算法来处理。在这种模式下,每个模块仅考虑测量数据中与其功能直接相关的信息,模块之间没有信息的交互,因而很难得到全局最优的解。基于随机集理论的多目标跟踪方法将场景内的全部目标看作一个全局变量,目标状态与目标测量分别构成各自的随机有限集。从而多目标跟踪问题可以放在一个随机集模型下的贝叶斯滤波框架中研究。在每一个滤波周期内,通过对随机集的处理,实时地估计目标的数量、状态与类型,实现多目标的联合检测、跟踪与识别。 相似文献
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提出了一种多雷达多目标抗系统误差航迹起始方法,该方法利用不同雷达对同一目标探测具有较大相似性的特点,对接收到的多部雷达点迹,经初始相关序列提取、相关序列近邻假设整体分配、目标初始状态估计等环节,进行多雷达航迹起始,有助于解决因系统误差估计与数据关联互为前提而无法对目标实施精确跟踪的问题。仿真结果表明,该方法能够对多雷达点迹进行有效互联,提高存在雷达系统误差条件下的航迹起始正确率。 相似文献
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绳慧 《军械工程学院学报》2013,(5):55-62
粒子滤波在基于图像序列的目标跟踪中获得了广泛应用.针对其计算量较大的问题,提出一种迭代卡尔曼粒子滤波算法,将非线性跟踪问题分解为线性子结构的全局状态空间模型和非线性子结构的局部状态空间模型,利用粒子滤波在卡尔曼滤波估计值的局部范围内搜索目标,逼近真实目标状态.将实验结果与粒子滤波进行比较,结果表明,迭代卡尔曼粒子滤波减少了粒子数,降低了计算量,能够对高机动目标进行实时稳定的跟踪. 相似文献
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针对无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题,提出一种基于能量积累的快速极坐标霍夫变换无源协同定位检测前跟踪方法。建立了多目标无源协同定位系统的数学模型。提出了快速极坐标多目标无源协同定位跟踪方法。利用目标运动速度先验信息和雷达回波帧序号信息,组合相邻两帧满足目标运动特性的雷达数据,并在第二门限中加入目标能量积累信息构成双门限。仿真分析算法性能,并得出结论:所提方法能够有效解决无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题。 相似文献
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针对海上复杂环境中多运动目标跟踪问题,提出了一种融合概率图模型和粒子滤波的跟踪方法.该方法采用二元马尔可夫随机场构建多目标模型,利用势函数表示其联合概率分布,最后用变差分法和粒子滤波推理后验概率密度.通过二阶回归模型准确构建状态转移方程,以及Mean-Shift迭代加速粒子采样,提高了算法精确度和运行效率.实验表明:该方法能很好地实现海上复杂环境中的多目标实时跟踪. 相似文献