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神经网络辅助多目标跟踪数据融合 总被引:1,自引:0,他引:1
多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等,而数据关联算法又是最重要、最困难的方面.联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增.提出了一种改进的方法,一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中,提高滤波器的自适应能力,减小卡尔曼滤波器的估计误差从而改善多目标跟踪精度;另一方面用神经网络辅助JPDA提高正确关联概率,减小计算量.经仿真研究表明,该方法是行之有效的. 相似文献
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本文考虑用转换多目标运动模型对杂波环境下多机动目标进行跟踪。在马尔科夫转换系统中,次最优算法采用基本的交互多模型(IMM)逼近和联合概率数据互联(JPDA)技术。本文在IMM和JPDA的基础上发展出次最优固定延迟平滑算法应用于增广状态系统,并通过对两个高机动目标的跟踪举例说明了这种算法的有效性。 相似文献
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本文探讨了雷达监视系统中目标航迹的识别问题,为了跟踪器旁边建立目标识别器,这里使用了可用于空中监视系统实时处理的四个特征:从敌我识别系统(IEF)得到的目标标识符(TID).来自雷达的仰角量测、目标速度以及跟踪器估计的加速度。将这四个特征组合起来,可将空中目标分成五类:友方商用目标、友方军事目标、敌方商用目标(或未知目标)、敌方军事目标及假目标(雷达杂波)。两种流行的基于统计的技术,即贝叶斯和登普斯特——谢弗方法,用于开发本文的雷达目标识别算法。真实及仿真的空中监视雷达数据用于评估雷达监视系统的这种航迹识别方法的适用性及效能。 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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评价实际雷达跟踪环境中的六种跟踪器 总被引:1,自引:0,他引:1
本文评述六种跟踪器并比较其性能。本研究中使用实际的雷达目标数据,这些数据是从各种条件下的民用和军用飞机上收集来的。因为不可能获得真正的目标轨迹,所以把预测RMS误差作为性能判据。根据性能和计算复杂性比较这六种跟踪器。评价结果表明非模型跟踪器性能通常优于基于模型的跟踪器。给出简要的讨论。 相似文献
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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。 相似文献
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