改进的被动多传感器数据关联算法

针对被动传感器数据关联的问题,提出了一种基于改进量子粒子群算法的被动传感器数据关联方法。算法采用分层关联的思想,首先通过构造角度检验统计量进行方位粗关联,然后将余下的候选关联组合转化为三维分配问题,继而提出了一种改进的量子粒子群算法求解此问题。仿真实验表明,该算法能够快速消减候选关联集合的数目,快速、准确地排除虚假定位点。     

无源跟踪中的一种新数据关联算法

在无源多目标跟踪过程中,数据关联是核心。提出了无源跟踪中的一种新数据关联算法,先对支持向量聚类理论进行了讨论,用该理论对采样到的观测点进行分类,后定义了多特征的关联度计算问题,并用综合数据关联的方法对目标进行状态估计。计算机仿真结果表明:该算法对目标的正确关联度要优于传统的数据关联算法。     

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。     

数据关联算法性能评估的一种方法

数据关联算法性能的优劣直接影响跟踪系统的性能.因此在给出一种算法后,必须对该算法的性能进行评估,全面地了解该算法的优点以及缺点.以一种多目标数据关联算法为例,给出对数据关联算法的性能进行评估的一种仿真设计方法,包括设计思想及具体实现,并给出对该数据关联算法的评估结果.该方法同样适用于对多目标跟踪算法的性能进行评估.     

神经网络辅助多目标跟踪数据融合

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.     

基于定位原理的雷达与ESM航迹关联算法

雷达与ESM传感器的数据关联是典型的异类传感器数据关联。将交叉定位原理引入到航迹关联算法研究中,将定位原理与统计双门限航迹关联思想结合起来,提高了正确关联率。最后,对该算法进行仿真实验,证明了该算法的正确性和有效性。     

一种新的概率数据关联滤波算法

在密集多回波条件下对单个机动目标跟踪的情况下,综合利用"最近邻"法和概率数据关联滤波算法,推出了一种基于"最近邻"方法的概率数据关联滤波算法,采用关联区域内总数固定的候选回波来更新被跟踪目标的状态,并进行了计算机仿真.结果表明,新滤波算法的跟踪性能明显要优于概率数据关联滤波算法,而且降低了概率数据关联滤波算法的计算量.因此,可以通过回波的残差协方差矩阵进行衡量,挑选总数固定的"最近邻"回波,取这些回波的加权和作为目标回波用于概率数据关联滤波算法中更新被跟踪目标的状态.     

逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹关联算法

点迹-航迹数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。将多目标决策思想和灰关联分析方法引入点迹-航迹关联的研究,提出了一种基于逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹数据关联算法。仿真实验表明,该算法在密集多目标情况下有一定的实际应用价值。     

基于三角几何的数据关联方法

基于JPDA中"聚"的概念和求三角形中心的思想,提出了一种新的数据关联方法,减少了数据关联的计算量、提高了数据关联的实时性,并通过与JPDA及其改进算法的比较,验证了算法的有效性。     

异类传感器动态数据关联算法北大核心

数据关联是异类传感器系统中最核心且最重要的内容之一,典型的数据关联算法可以归结为特定的分配为问题,然而现有的S维分配算法只考虑同一时刻的每个传感器量测的互联。将此静态关联推广到动态关联中,提出了一种适用于异类传感器的(S+1)维动态数据关联算法。该算法首先将同一时刻各传感器的量测与目标轨迹的一步预测值合并,把问题转化为(S+1)维分配问题,然后将各传感器量测估计的位置信息与目标航迹的预测值的差值作为关联代价,并利用LP-SOLVE工具包解决多维分配问题,最后利用求得的全局最优关联解进行滤波和航迹的更新。仿真实验表明提出的关联代价能更精准地反映数据关联的可能性,能够对多目标进行稳定的跟踪。     

多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。     

基于神经网络的机动多目标数据关联算法

虽然JPDA被公认为是杂波多目标环境下跟踪效果最理想的数据关联算法之一,但在密集回波情况下其计算量易出现组合爆炸现象,难于实时处理。通过对Hopfield网络解决TSP问题的研究,探讨用神经网络解决联合概率数据关联(JPDA)中数据运算的组合爆炸问题的办法     

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。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。     

Path planning for moving target tracking by fixed-wing UAV

For the automatic tracking of unknown moving targets on the ground, most of the commonly used methods involve circling above the target. With such a tracking mode, there is a moving laser spot on the target, which will bring trouble for cooperative manned helicopters. In this paper, we propose a new way of tracking, where an unmanned aerial vehicle (UAV) circles on one side of the tracked target. A circular path algorithm is developed for monitoring the relative position between the UAV and the target considering the real-time range and the bearing angle. This can determine the center of the new circular path if the predicted range between the UAV and the target does not meet the monitoring requirements. A transition path algorithm is presented for planning the transition path between circular paths that constrain the turning radius of the UAV. The transition path algorithm can generate waypoints that meet the flight ability. In this paper, we analyze the entire method and detail the scope of applications. We formulate an observation angle as an evaluation index. A series of simulations and evaluation index comparisons verify the effectiveness of the proposed algorithms.     

过载系数未知的反舰导弹跃升俯冲过程跟踪算法

针对反舰导弹跃升机动过程的跟踪中,过载系数未知导致跟踪模型与导弹实际运动的不匹配问题,对状态变量进行扩展,应用扩展卡尔曼滤波对过载系数实时估计,实现对跃升俯冲机动过程的跟踪。仿真结果表明,该算法可准确估计出过载系数,显著提高跟踪性能。     

基于检测的人体跟踪算法

传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体区域。为了适应快速运动的目标,使用KLT跟踪和凝聚聚类将检测窗口连接起来形成人体轨迹。实验结果表明:使用多个检测算子明显地提高了跟踪性能;KLT跟踪对于快速运动目标具有适应能力。该算法基本满足实时性。     

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。