基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

一种稳健的多传感器目标跟踪算法

研究了一种基于双波段红外和雷达传感器的自适应目标跟踪算法.利用目标多普勒信息和红外辐射信息,建立具有树形结构的红外雷达跟踪系统状态估计模型,采用平方根无迹卡尔曼滤波方法实现双波段红外传感器的初步融合,并将其作为融合节点与雷达传感器进行基于自适应交互式多模型算法的深层融合.在交互式多模型算法的基础上,研究了寻求快速准确的机动目标模型匹配方法,通过局部优化来达到最终融合结果的优化.仿真结果表明,该算法能有效提高机动目标跟踪精度,具有一定的稳健性和自适应性.     

基于UKPF的雷达与红外传感器融合跟踪算法

针对异类传感器融合跟踪中状态估计与量测的非线性问题,分析了粒子滤波器在解决非线性和非高斯问题的优势,提出了一种基于unscented Kalman粒子滤波器(UKPF)的雷达与红外传感器融合跟踪算法,给出了算法的详细步骤.然后将该算法用于三维空间的目标跟踪上,仿真结果表明该算法比现有算法具有更高的跟踪精度.     

无序量测下的机动弱目标检测前跟踪

针对无序量测(OOSM)情况下的机动微弱目标检测与跟踪问题,提出一种基于OOSM和多模粒子滤波(OOSM-MMPF)的检测前跟踪(TBD)算法。该算法通过直接利用OOSM对粒子权重进行更新,并在此基础上对粒子集进行重采样,从而实现OOSM情况下的目标状态更新。由于充分利用了OOSM包含的信息,该算法可以有效提高机动微弱目标的正确检测概率与跟踪精度。仿真结果表明,该算法可以有效处理OOSM问题,实现对机动弱目标的有效检测和跟踪,其算法性能接近顺序量测滤波时的MMPF算法性能。     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

基于改进动态规划的雷达弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下雷达弱小目标的检测和跟踪问题,提出了一种改进动态规划的检测前跟踪算法.该方法用多级检验判决方法代替常用的两级门限检测,并用传统跟踪技术进行目标位置状态估计,根据估计值与状态值的欧氏距离设计一个惩罚项来改进值函数.通过仿真验证,结果表明该方法能有效消除伪航迹,减小计算量,提高对雷达弱小目标的检测和跟踪性能.     

粒子滤波在雷达方位配准中的应用

在多雷达数据处理系统中,雷达本身的系统误差是影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素,尤其是正北方位误差.针对现有非线性滤波算法收敛性及鲁棒性较差的问题,将粒子滤波算法应用于雷达方位配准.通过与传统的扩展卡尔曼滤波方法仿真比较,结果表明采用粒子滤波的方法解决非线性雷达方位配准模型行之有效,能有效地克服扩展卡尔曼滤波方法中很容易出现的滤波发散问题,且粒子滤波比扩展卡尔曼滤波的估计精度要高.     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

基于观测预测粒子滤波的雷达组网目标状态估计

雷达组网系统跟踪目标时,观测数据与目标跟踪状态成严重非线性关系,难以用卡尔曼滤波最优估计方法,处理非高斯非线性系统滤波估计问题的粒子滤波算法容易产生粒子退化问题。因此,使用观测预测粒子滤波算法解决这个问题,该算法基于观测似然进行重要性采样,结合一步预测信息计算粒子权值,保证了采样粒子处于高观测似然区,并充分利用了一步预测信息。仿真验证表明,将观测预测粒子滤波算法应用于目标状态估计,避免了粒子退化,收敛快,估计精度高。     

基于粒子滤波的无人机协同跟踪算法

针对无人机群协同跟踪移动目标问题展开研究。由于传感器测量精度的有限性,采用多架无人机合作来获得多个测量值,再根据数据融合的方法获得较精确的测量值;建立了移动目标的模型,结合测量值应用粒子滤波算法来预测目标的状态。仿真结果表明了该算法能使无人机获得较好的跟踪效果。     

基于粒子滤波的目标跟踪抗野值算法

运用粒子滤波对目标位置进行跟踪时,测量数据的异常突变点、目标的机动转弯、粒子数量的制约和重要性密度函数的优劣都会导致估计误差较大的野值出现,这将严重影响雷达对目标的跟踪精度。现有的野值剔除方法在目标发生机动时,都存在误剔率较高的问题。针对这个问题,采用莱特准则与机动门限准则相结合的方法,提出了不确定观测点的概念,设计了一种适用于机动目标的抗野值粒子滤波算法。仿真结果表明,该方法能较好地检测和更新野值,降低跟踪误差,提高跟踪精度。     

基于QMC-IPF-JPDA的多目标无源协同定位算法

针对杂波环境中多目标的检测跟踪问题,提出一种基于拟蒙特卡罗智能粒子滤波联合概率数据关联的无源协同定位算法。该算法建立双基站无源协同定位系统目标检测跟踪的数学模型。通过拟蒙特卡罗技术使粒子分布更加均匀,并对更新阶段的粒子进行交叉变异以提高粒子多样性。结合测量信息,利用联合概率数据关联算法实现多目标检测跟踪。仿真结果表明,所提算法能有效解决杂波环境下多目标检测跟踪问题,提高跟踪性能。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。     

进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.     

基于粒子滤波的复杂背景下的红外运动目标跟踪

粒子滤波是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术,针对目标被严重遮挡或有相似干扰等复杂背景情况下红外运动目标跟踪问题,提出了一种基于目标灰度与运动特征的粒子滤波算法。该算法将带有空间信息的灰度模型与带有灰度信息的运动模型进行融合,得到一个联合观测模型,并将其用于粒子滤波跟踪框架。与经典粒子滤波算法相比,文中算法效率略有降低,但跟踪的准确性和鲁棒性却大大增强。     

自适应天波超视距雷达航迹融合算法仿真研究

针对天波超视距雷达在雷达坐标系下进行目标跟踪时,滤波器输出的各传播模式航迹起始与终结时刻的不同所造成的航迹缺失条件下的航迹融合问题,研究自适应天波超视距雷达航迹融合算法,通过应用当前时刻获得的新信息与历史时刻获得的信息联合确定最优关联假设,随着新信息的不断累积,对后向或前向不同时刻的航迹、传播模式以及目标的最优关联假设不断地进行修正,从而获得最优的目标状态估计。仿真表明,与多假设航迹融合算法相比,自适应天波超视距雷达航迹融合算法大大降低了融合结果误差,并对于电离层模型的误差具有很好的适用性和鲁棒性。     

基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法

红外目标观测特征单一是粒子滤波跟踪算法易发生跟踪丢失的主要原因。提出一种基于特征融合的粒子滤波红外目标跟踪算法。考虑到红外目标特征描述的局限性,建立基于灰度直方图和梯度方向直方图的特征观测模型,通过计算候选模板和目标模板的巴氏距离来更新粒子权值。为提高目标跟踪的精度,对目标模板采取自适应动态更新策略。Matlab仿真实验验证,改进算法在复杂背景下的红外目标跟踪中表现出较强的准确性和鲁棒性。     

基于粒子滤波改进的VTS微弱目标检测前跟踪算法

舰船交通服务系统是民用雷达的信息集成系统,探测微弱目标存在RCS小、回波弱、杂波强等问题,导致信噪比低,难以实现有效检测跟踪。基于粒子滤波的检测前跟踪技术对低信噪比下微弱目标信息积累和探测有良好效果。通过采集单设备实测数据,构建遗忘因子和收敛因子以增加重采样的效率,引入虚拟采样保持粒子的多样性,提升粒子滤波对微弱目标的探测能力。仿真试验表明,改进后的算法可实现舰船交通服务系统对微弱目标的有效探测,并能获得较精准的目标状态估计值。