改进的组网雷达目标跟踪数据关联算法

基于高逼真多假目标干扰在组网雷达进行数据处理时可能会极大地增加中心站的计算量,降低数据关联正确率,提出一种改进的双门限快速数据关联算法,利用无源侦察设备所测的目标属性参数与空间状态参数的联合统计距离,对有源雷达与无源侦察装备协同的数据关联进行改良。通过仿真比较得出改进算法不仅可以对目标成功地进行跟踪,降低目标位置均方根误差,而且运算时间要比传统的JPDA大为缩短,验证了算法的有效性。     

一种有源无源联合定位系统的航迹起始方法

为了解决雷达面临的四大威胁和无源定位系统定位精度偏低及被动工作的问题,多站有源无源联合定位系统正在成为研究热点。航迹起始是该系统对目标进行跟踪的首要问题。在航迹起始过程中,系统需要将有源观测点迹和无源观测点迹进行融合,其本质是异类源数据融合问题。分析了有源无源联合定位系统的航迹起始问题的特点,提出了一种针对有源无源联合定位系统的航迹起始方法。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法

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.     

基于EA-FPHT的无源协同定位检测前跟踪方法

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。     

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。     

基于属性信息融合的概率多假设跟踪算法

通过引入辅助的属性信息与属性数据来弥补目标跟踪信息量的缺失,提出了一种适用于目标近距离环境下的基于属性信息Homothetic-PMHT目标跟踪算法。该算法将传感器获得的目标属性信息与目标状态信息之间的关联以概率的形式给出,从而实现了运动状态信息、属性信息联合应用。仿真结果表明,所提算法在航迹关联成功率上与Homothetic-PMHT算法相比有明显的提升,同时在跟踪精度上也有所提高,证明该算法是有效的。     

基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于UKF滤波的时差定位与跟踪

由于无源时差定位隐蔽性强,抗干扰性好,定位精度高,相对于测向时差联合定位需要处理的数据少,因此是网络雷达中最主要的定位方式.提出将UKF滤波算法应用到网络雷达的时差定位跟踪中.计算机仿真实验表明,应用UKF算法比以往EKF类算法在滤波性能上有明显的提高.     

模糊自适应PMHT机动目标跟踪算法

对目标机动的检测和准确跟踪,是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题.将统计距离、统计距离增量作为系统方差的调整参量,采用模糊专家规则系统,提出了一种适用于机动目标的模糊自适应概率多假设跟踪(FA-PMHT)算法.该算法将数据关联寻优与运动模型寻优联合处理,从而实现了数据关联寻优、目标模型寻优一体化.仿真结果表明,所提算法与交互式多模型概率多假设跟踪(IMM-PMHT)算法相比在跟踪精度上有明显提高,并且满足实时性要求,证明该算法是有效的.     

一种基于雷达资源管理优化的跟踪系统

战场上雷达是对目标进行跟踪的常用手段,当敌方施放有源压制干扰时常导致目标航迹丢失,雷达无法对目标进行持续跟踪。为了改善对目标的跟踪性能,建立了干扰背景下基于雷达资源管理优化的跟踪系统,采用Kalman滤波预测雷达量测缺失数据,当跟踪精度不满足期望值时应用支持向量机回归(SVMR,Support Vector Machine Regression)算法估计缺失数据,仿真验证了该系统能够解决有源压制干扰条件下的目标航迹丢失问题,增强了雷达对目标的跟踪性能。     

杂波环境中机动目标跟踪算法性能分析

由于概率数据互联算法不具有跟踪机动目标的能力,为了解决杂波环境下机动目标跟踪问题,提出了很多基于概率数据互联的修正算法。这些算法各有特点,因而它们在不同的情况下,算法的跟踪精度、实时性等方面各有优劣。假定一种典型的目标机动情况,在这种情况下对几种比较具有代表性的修正算法进行仿真实验,并根据实验结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

基于三级数据关联的红外点目标跟踪方法

介绍了目前红外系统的目标跟踪方法；在目标跟踪时的数据关联阶段，提出了三级门限数据关联算法，根据门限级别所划分的疑似目标点位置，算法采用不同的数据关联策略。该算法能减少轨迹分叉时的计算量，能有效地检测出速度〈1像素／帧的运动点目标。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

图像跟踪系统中机动目标预测的实现

针对装甲车上的图像跟踪系统,提出了一种机动目标预测方法.将目标的运动分解为两部分,即全局运动和局部运动,并根据各自的动态特性分别进行预测.以局部运动预测为重点,通过对机动目标跟踪技术的研究,建立起性能优良的跟踪滤波器,并将其扩展到预测滤波器中对目标的未来运动状态进行预测,从而提出了"交互式多模型预测算法".仿真结果表明,该算法具有预测精度高、自适应能力强的特点,同时给出了计算方法.     

一种新的高脉冲重复频率雷达多假设跟踪方法

高脉冲重复频率雷达目标跟踪时面临解距离模糊问题。现有方法需要在每个驻留时间内至少2帧检测到目标才能解距离模糊,新近提出的多假设方法虽然可以克服这一不足,但当模糊区间发生变化时会出现解距离模糊错误的情况。针对该问题,提出一种新的多假设方法,基于统计距离最小原则获取正确假设区间以实现目标跟踪,从而克服了现有多假设方法的不足。仿真表明该方法的收敛速度和跟踪精度均优于现有多假设方法。     

目标多特征信息的模糊数据关联算法

传统的解决密集杂波环境中多目标跟踪的数据关联算法主要是基于目标的距离特征。由于利用的信息有限,容易导致目标的误跟和失跟。提出一种基于目标多特征信息的数据关联算法,将目标的距离特征、方位特征和雷达散射截面积特征进行模糊信息融合,实现对雷达目标的关联。仿真结果表明了该算法的有效性。