基于改进积累方式的Hough变换和最小方差航迹起始方法

主要研究杂波密集环境下多目标航迹起始问题,提出一种改进Hough变换和最小方差准则相结合的航迹起始方法.首先针对航迹起始中量测信息的时间特性,提出一种改进的积累单元积累方式,该方法较以前的二值积累方式能更有效地去除杂波,尤其能够去除构成虚假航迹的杂波.然后,再采用最小方差准则对Hough变换之后的航迹进行分析,得出正确的航迹.仿真结果表明,提出的航迹起始方法效果好、所用时间短,尤其适合杂波密集环境下的快速航迹起始.     

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。     

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.     

基于网格聚类的弹道目标航迹起始算法

针对传统航迹起始算法起始弹道目标航迹时存在虚假航迹和起始速度慢的问题,提出了一种基于网格聚类的起始算法。该算法采用网格核技术和边界点提取技术来处理高、低密度网格中的雷达探测点迹,从而产生更加准确的簇,然后对簇中的点迹进行相似度聚类,最后采用修正逻辑法对每个聚类中的点迹进行航迹起始。仿真结果显示,该算法在较高密度的杂波环境下能够快速、准确地起始多个弹道目标航迹。     

密集杂波环境下一种新的机动目标跟踪算法

针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题,在传统方法基础上结合模糊推理的思想,提出一种模糊自适应交互多模型概率数据关联算法。该算法将目标运动模式分为机动和非机动两类区别对待,无需选取大量模型来覆盖机动目标的运动模式,而是动态调节模型集合中部分模型的参数,具有更强的自适应跟踪能力。最后,给出了算法的仿真分析,结果表明:该方法能够有效地跟踪密集杂波中的机动目标,并且跟踪性能较传统方法有所提高。     

用目标幅值特性的交互多模型跟踪

本文介绍利用目标回波强度改进涉及杂波环境中目标机动的航迹形成性能和航迹保持的递归跟踪算法。本技术把交互多模型方法(IMM)和广义概率数据互连(PDA)结合在一起,利用了与目标和杂波回波的概率模型相结合的量测的回波幅值。该方法的优点是通过评估目标模型概率可自动产生关键的跟踪决策,以便在航迹形成中提供快速而准确的真航迹确认和假航迹撤消的决策。它还能对等位转向目标机动实施精确的继续跟踪。     

改进的随机Hough变换抛物线运动目标航迹起始算法

提出了一种基于改进的随机Hough变换快速航迹起始算法,用于解决低可观测目标作匀加速抛物线运动时的航迹起始问题.该算法利用随机选取的2点的速度方向与搜索的第3个点的位置信息来提取抛物线轨迹,并利用坐标变换降低投票参数空间维数来快速起始匀加速抛物线运动目标的航迹,有效地解决了无效采样和累积问题.与传统的基于五点随机Hough变换的航迹起始算法相比,仿真结果表明:该算法具有虚警率低、运算速度快优点.     

基于自由空间法的航迹规划方法

针对无人飞行器的海上航迹规划问题,提出了一种基于自由空间法的规划方法。该方法首先对规划空间进行单元分解后,搜索给定的起始单元到目标单元所有的连通分支,将规划空间进行通道划分,然后在每个通道内采用规划算法进行航迹规划,该通道的划分既可应用于多航迹的协同规划,也可求出单航迹的最优航迹。实验结果表明,该方法可用于无人飞行器的海上航迹规划。     

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.     

修正的逻辑航迹起始算法

根据目标的运动特性提出了一种基于修正逻辑的航迹起始方法,其主要思想是在航迹起始阶段,对落入相关域中的量测加一个限制条件,以剔除在一定程度上与航迹成V字形的测量点迹。仿真结果表明,这种方法可以有效地在杂波环境中快速获得起始航迹,具有较好的实用价值。     

常用航迹初始化技术分析

评价了四种常用的航迹初始方法的性能,这四种方法是:基于规则的方法,基于逻辑的方法,霍夫法和改进的霍夫变换法。详细描述了这四种方法,针对距离方位系统,通过蒙特卡洛模拟比较了在杂波环境下各种算法对于捕获新航迹和产生虚假航迹的概率,特别是多目标的情况下。     

一种多普勒雷达修正逻辑起始算法

针对一类具有多普勒量测的航迹起始问题,首先推导了目标任意三个时刻的斜距量测与多普勒量测乘积线性组合的统计特性,进而提出了一种修正逻辑起始算法.该算法通过在传统逻辑起始算法的航迹扩展阶段加入点迹关联的假设检验环节,来降低虚假航迹的数目.仿真结果表明,该算法的航迹起始概率与传统逻辑起始算法相当,而其虚假航迹数远远小于传统逻辑起始算法,并且运算量略有降低.     

A split target detection and tracking algorithm for ballistic missile tracking during the re-entry phase

In the re-entry phase of a ballistic missile, decoys can be deployed as a mean to overburden enemy defenses. This results in a single track being split into multiple track-lets. Tracking of these track-lets is a critical task as any miss in the tracking procedure can become a cause of a major threat. The tracking process becomes more complicated in the presence of clutter. The low detection rate is one of the factors that may contribute to increasing the difficulty level in terms of tracking in the cluttered environment. This work introduces a new algorithm for the split event detection and target tracking under the framework of the joint integrated probabilistic data association (JIPDA) algorithm. The proposed algorithm is termed as split event-JIPDA (SE-JIPDA). This work establishes the mathematical foundation for the split target detection and tracking mechanism. The performance analysis is made under different simulation conditions to provide a clear insight into the merits of the proposed algorithm. The performance parameters in these simulations are the root mean square error (RMSE), confirmed true track rate (CTTR) and confirmed split true track rate (CSTTR).     

基于多雷达组网IMM-GMPHDF的机动多目标检测跟踪

高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

复杂环境下多雷达点迹融合

针对系统误差、杂波干扰等对点迹融合处理系统的影响,结合工程实践,提出了一种处理复杂环境下多雷达点迹融合结构框架,给出了存在系统误差情形下的多雷达航迹起始、虚假目标抑制、雷达误差配准等模型和算法。仿真结果表明,提出的框架、模型和算法能够有效处理多雷达点迹融合问题。     

一种多站无源联合定位系统的航迹起始方法

为了解决雷达系统面临的4大威胁,多站无源联合定位系统被广泛采用。航迹起始是多站无源联合定位系统对目标进行跟踪的首要问题。分析了多站无源联合定位系统的航迹起始问题的特点,在有源定位系统航迹起始的逻辑法基础上,利用辐射源参数构造多维相关波门进行关联判定,并采用基于最小二乘法的直线拟合方法对航迹作平滑处理,提出了一种针对多站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。     

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。     

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。     

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.