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本文介绍多目标跟踪的用多维数据互联的多传感器融合算法的发展。这项工作是受大规模监视问题的推动,在这种监视问题中,来自具有不同采样间隔(电子扫描阵(ESA)雷达)的异步传感器观察值用于集中式融合。用多维分配的多传感器融合的综合,对于由分配算法处理的S个表,除了“传感器宽度”外,还要使“时间层次”最大化。在有S个传感器的情况下,将来自最近到达的S-1个帧的量测值与已经建立的航迹互联的标准方法可能有零时间层次。对于S维数据互联(S≥3),所介绍的新技术保证最大效率,即对于没有损失融合重叠传感器的每一个传感器,保证最大时间层次(S-1)。使用滑窗(长度为S)技术,在每一个量测帧之后更新估计。对于使用具有多维分配数据互联的多传感器融合,该算法提供多目标跟踪的自动航迹形成、保持和结束的系统方法。对于一个大规模空对地目标跟踪问题,介绍了使用模拟数据的估计结果。 相似文献
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为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当. 相似文献
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洛克希德·桑德斯公司正在研究综合声与雷达数据的融合过程。声和雷达数据是高度互不相关的,它们可提供有关每个目标的互补信息。因此,融合过程使之有可能利用组合分类器的输出产生一种可信度高的目标识别(可靠的ID),分类器的输出包括:声波形、雷达信号特征和航迹形状 而由单个分类器进行可靠的识别是不可能的。通过融合过程可以减少目标位置误差和改善量测与航迹的互连过程。 由于融合过程是高度非线性和自适应的,因此,仿真是必不可少的。用多次重复的具有嵌入式传感器模型的仿真来建立多目标情景,以便激励融合过程。在仿真情景期间,用测量的声和雷达数据产生传感器输出的逼真描述。融合过程对分类和传统的跟踪器使用了神经网站。使用与目标ID有关的数据,以便选择最优的跟踪器参数。 对雷达和声数据的特定实例,验证了使用仿真来设计传感器融合处理的方法。然而,这种方法对于各类型的传感器或数据融合也是有价值的。例如:可在非军事应用中使用仿真,在这种应用中有关复杂系统状态的多源数据可用来控制其他数据和收集并做出最优决策。一般,仿真可用任务级指标,如成本、生存概率和杀伤概率来评定融合过程的好处。仿真对于优化融合过程的任何自适应“子部件”如神经网络来说是必不可少的。 相似文献
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在各种程度不确定的目标运动即过程噪声以及各种程度的不确定初始条件下,运用一个简单的线性-高斯-泊松模型,进行定量比较典型的航迹融合算法和航迹互联量度.用解析法比较航迹融合算法,而航迹互联量度通过蒙特卡罗模拟来估计. 相似文献
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本文描述了一种称为m-最佳S-D(即m—最佳S维)的新数据互联算法,这种算法在O(mSkn3)(m个分配,长度为n的S≥3个序列,k次松弛)时间内得到对于S维分配问题的(近似)m-最佳结果。m-最佳S维算法应用于以下的跟踪问题:要么传感器是同步的,要么传感器和/或目标运动非常缓慢。此项工作的意义在于m-最佳S-D分配算法(以滑窗模式)可以通过避免所需列举的令人不堪忍受的指数数目的联合假设,从而有效实现次优多假设跟踪(MHT)算法。本文首先描述了m-最佳S-D所应用的一般问题。特别是根据来自S个传感器的视线(LOS)(即不完全位置)量测,求取完全位置量测集合,即通过求解一个静态S-D分配问题可得到第1、第2、…、第m个最佳(在似然意义下)完全量测集合。使用用于得到m-最佳S-D分配解的联合似然函数,就可用类似JPDA(联合概率数据互联)技术来度量复合量测的正确概率。来自连续扫描的复合量测序列以及它们相应的概率,轮流用于一个动态2-D分配算法的状态估计器中,以估计随着时间变化的运动目标状态。基于一个似然函数获得动态分配权系数,此似然函数包含了从(静态)m-最佳S-D分配解中得到的“真实”复合量测概率。通过把m-最佳S-D分配的解法用于一个仿真的多目标被动传感器航迹起始与航迹维持问题,展示了m-最佳S-D分配解法的优点,其 相似文献
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给出了一个在分布式多传感器多目标跟踪系统中的新的全邻近模糊逻辑量测-航迹相关算法,该算法是基于FCM算法开发的。全邻近模糊逻辑数据相关算法在预测的目标状态的控制门内用合并所有观测来对状态估计进行修正。这里提出的全邻近模糊相关算法用可能性值对测量和航迹进行相关。可能性值作为隶属度通过FCM算法确定。 相似文献
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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。 相似文献
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《现代防御技术》2017,(3)
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。 相似文献
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虽然合成来自多个传感器的数据以获得优良跟踪精度的方法是人们当前感兴趣的课题,而动态级融合的研究似乎仍然是一个悬而未决的问题。本文通过生成与公用状态矢量的量测相关的公用状态观察模型研究动态地来自雷达和成象传感器的数据融合。本文考虑的重点是雷达提供的反射中心量测值可能与真实目标中心不太相符这一事实。而且当目标方位改变时,反射中心可能会围绕真实目标中心变化。对远距离的小目标来说,这一影响可以忽略不计,但对半延伸或延伸(semi-extended or extended)的对象来说,这种失配就要加以考虑。本文研究的方法是根据球面坐标中真实目标中心未知恒定偏差的随机扰动,模拟雷达反射中心量测。这些偏差估计用于采用雷达和成象传感器数据跟踪目标的广义卡尔曼滤波方法中。产生跟踪滤波的性能由计算机仿真来评估。 相似文献
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多传感器信号融合是数据融合的一个重要方面,ChairZ.和VarshneyP.K.在这个领域进行了深入研究,提出了基于贝叶斯推理的最佳融合规则,但该推理不能用于多目标的信号判定。推导了用于多目标信号融合的多传感器融合算法,该算法运用假设检验理论,充分考虑了位置数据互联的正确性和目标信号的历史信息,得出了一个可以递推计算的判定准则 相似文献
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航迹/量测融合的数学原理研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
本文首先讨论了数据融合的概念,接着综述了航迹融合、量测融合的数学公式系,给出了融合假设检验统计量,比较了同质传感器、同步传输、同维目标、及时通信条件下的融合性能。 相似文献
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在多传感器融合中,航迹与航迹融合占有重要的地位。人们在这方面做了大量工作,丛氏等人[5-7]给出了任意通信模式下的最优融合公式。对于确定性来说,该公式是最优的,这里指的确定性是:过程噪声为零或使用全速率通信(即两传感器每接到一次新数据就通信一次)。但在实际操作中,因目标机动而不能完全忽略过程噪声;或者为节约通信宽带,传感器间不采用全速率通信。这两种情况下,系统都存在公共过程噪声,因此两传感器的量测不是条件(给定目标预先状态)独立的,所得融合公式[7]只是近似最优。文献[1]中也谈到这种情况,作者推导出了一个公式来计算不同传感器的两条航迹估计的协方差、基于[1]的结果,文献[2]考虑了两个传感器航迹估计的相关性,并得到一个融合公式来组合局部估计。遗憾的是,文献[2]中进行贝叶斯推导时,所做的假设并不符合实际。本文中,我们指明[2]中结果潜在的近似性,并证明该结果只在ML{最大似然}意义下最优。然后,我们提出一种性能评估方法来研究各种航迹与航迹融合方法的性能。其结果给出各种操作条件下不同融合方法的性能范围。 相似文献
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现代监视系统经常利用多物理分布的不同类型的传感器,提供对目标的辅助和重叠作用范围。为生成目标航迹和估计,传感器数据需要加以融合。虽然集中式处理方法在理论上是最佳的,但把融合操作分布到多个处理节点有很多优点。本文讨论了分布式融合结构,每个节点处理它自己的一组传感器数据并与其他节点进行通信以改进估计。引入信息图形作为模拟分布式融合系统的信息流和发展算法的一种方法。目标跟踪融合包含两种主要操作方式:估计和互连。基于信息图形的分布式估计算法用于任意融合结构并与线性和非线性分布估计结果有关。根据跟踪到跟踪互连似然估计,讨论了分布式数据互连问题。介绍了两种流行跟踪算法的分布式方式(联合概率数据互连和多假设跟踪)并给出应用实例。 相似文献