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。     

分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法

为了提高分布式多传感器对密集杂波环境下多目标的跟踪效果,基于Viterbi算法的思想,研究了分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法,并与顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了仿真性能比较.经仿真验证,该算法能够在密集杂波环境下对目标进行有效跟踪,综合性能优于顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和分布式多传感器联合概率数据互联算法.     

未知新生目标强度的多目标概率假设密度滤波算法

针对标准概率假设密度滤波器要求,新生目标强度作为先验信息需已知的工程限制,提出一种未知新生目标强度的多目标概率假设密度算法。该算法以概率假设密度滤波器为基础,通过充分利用目标运动信息及其与监视区域的相对关系来获取源于潜在新生目标的量测,并以此建模下一时刻滤波器所需的新生目标强度。仿真结果表明,所提算法在含有未知新生目标跟踪场景具有鲁棒的滤波性能,且其跟踪精度和计算代价均优于相关多目标PHD滤波器。     

杂波环境下基于IMM-PSNF的机动目标跟踪算法

鉴于现有算法对杂波环境下的机动目标跟踪,在杂波密度较大、机动性强的情况下滤波器容易发散且算法复杂度较大的问题,提出了交互式概率最强邻算法(IMM-PSNF)。该算法以传统的机动目标跟踪算法IMM为基础,利用算法复杂度较小的概率最强邻算法(PSNF)进行滤波更新,并借助两级模型概率加权波门技术增强滤波器的稳健性。理论分析和仿真结果都表明,通过最强邻思想对量测的有效选择,IMM-PSNF无论是跟踪精度还是航迹丢失率都要优于全邻滤波器IMM-PDAF。     

一种双门限自适应多模多目标跟踪算法

针对机动目标的交互多模跟踪滤波器,提出了基于模型过程噪声自适应调整的双门限的AIMM算法,并对其性能进行了研究,该算法对模型初始参数不敏感,具有稳定性,在目标模型与目标实际运动偏差较大的情况下,具有较好的跟踪性能;针对密集杂波和多目标情况下的目标跟踪,将多模交互滤波的模型自适应调整算法与JPDA算法结合,提出了AIMMJPDA算法的思想与实现。仿真结果显示该方法在机动目标跟踪方面具有模型调整简单、跟踪实时性良好的效果。     

用于机动目标跟踪的联合IMM Viterbi数据关联算法

针对低检测概率、重杂波环境下的机动目标跟踪问题,提出一种联合交互式多模型Viterbi数据关联(C-IMM-VDA)机动目标跟踪算法.该算法利用各模式下的滤波器的量测预测、量测预测协方差及模式概率构造一个统一的综合波门,排除不可能的路径转移,减少到达一个目的节点的源节点的个数.机动目标仿真结果表明,与IMM-VDA(交互式多模型Viterbi数据关联)算法相比,C-IMM-VDA算法在大大减小计算量的同时,降低了航迹失跟率,提高了航迹平均跟踪精度.     

一种新的杂波环境下的多目标跟踪算法研究

杂波中的多目标的跟踪研究面临许多挑战.目标轨迹受多种动作制约,而且杂波通常是实质的非同质杂波.在多目标状态下,量测任务的计算量可能随航迹数和量测数呈指数增长,LMIPDA-IMM算法解决了这一问题.IMM算法可用来跟踪机动目标,LMIPDA算法计算目标存在概率,能够进行错误航迹的识别,从而航迹可自动起始和终结.LMIPDA提供了线性运算的航迹数和量测数多目标数据关联,仿真结果表明该算法在很强的非同质杂波中是很有效的.     

基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法

针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。     

一种基于外辐射源的弱目标检测跟踪算法

针对强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,提出一种基于外辐射源的极大似然概率数据关联检测跟踪算法。该算法建立了多基站外辐射源雷达系统数学模型,并提出基于极大似然概率数据关联的弱目标航迹起始算法。利用遗传算法解决极大似然概率数据关联中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能。通过滑窗法实现航迹维持。仿真结果表明,所提算法能有效解决强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,并改善检测跟踪性能。     

使用联合概率数据互连滤波器的改进的多目标角跟踪 …

联合概率数据互连皮器用于多个运动目标的角跟踪。为了改进性能。在数据互 方面,除了角量测外,该滤波器还使用功率量测。用ＭＵＳＩＣ算法获得了这些量测。由使不同轨迹的蒙特卡洛仿真来评估本算法的跟踪性能。