基于粒子滤波的目标跟踪抗野值算法

运用粒子滤波对目标位置进行跟踪时,测量数据的异常突变点、目标的机动转弯、粒子数量的制约和重要性密度函数的优劣都会导致估计误差较大的野值出现,这将严重影响雷达对目标的跟踪精度。现有的野值剔除方法在目标发生机动时,都存在误剔率较高的问题。针对这个问题,采用莱特准则与机动门限准则相结合的方法,提出了不确定观测点的概念,设计了一种适用于机动目标的抗野值粒子滤波算法。仿真结果表明,该方法能较好地检测和更新野值,降低跟踪误差,提高跟踪精度。     

基于LAP的MHT算法在多目标跟踪中的应用

围绕弹道导弹多目标跟踪中的数据关联问题,分析了MHT算法的关联假设构建及概率计算的基本过程;而后为降低关联假设概率计算的复杂度,提出了基于线性分配方法(LAP)的MHT关联假设构建方法;仿真表明基于LAP的MHT算法对邻近发射和轨迹交叉的多弹道导弹目标具有较好的跟踪能力,进一步通过设置距离门限,该算法对变加速度的弹道导弹目标亦具有良好的跟踪能力。     

一种改进的联合概率数据关联算法

联合概率数据关联算法(JPDA)是密集杂波环境下一种有效的多目标跟踪算法,但该算法的复杂度会随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间,提出了一种改进的联合概率数据关联算法(I-JPDA)。首先通过合理选取跟踪门门限的阈值,去除小概率事件,然后再根据跟踪门内目标的关联概率对关联事件的概率密度值进行衰减,计算出跟踪门内各目标的关联概率。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法在保证跟踪成功率的同时,还具有算法简单、计算量小和易于工程实现等优点。     

非均匀杂波环境中基于粒子滤波的无参目标跟踪算法

目标跟踪算法通常包含对参数杂波密度的测量,该杂波密度通常是不均匀的。目前的无参目标跟踪一般是先假设一个先验未知的杂波密度,假设它均匀分布在一个选好的门限内。这和一个包含强杂波密度、多扫描的目标跟踪算法的选通门限有很大的不同。基于此,提出了一个替代杂波密度估计的无参目标跟踪方法,该算法不假设该杂波在选择的门限内。而是建立在对已测杂波密度估计的基础上,重要的是该估计是在后验目标的轨道更新以前就被估计过,即它是针对杂波密度逆向测量的修正估计。仿真结果表明:该算法在强密度非均匀杂波环境中的有效性。     

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.     

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.     

基于网络雷达的目标定位跟踪

网络雷达实现了有源与无源探测一体化及雷达情报与电子对抗情报一体化,具有良好的目标定位跟踪性能。首先分析了网络雷达工作在有源无源一体模式的目标定位原理及定位的CRLB,并通过仿真说明了网络雷达的定位优势。然后根据网络雷达的特点,提出了一种基于目标状态和属性联合最近邻的数据关联算法,该算法合理地利用了目标的电子属性信息(如载频、重频、脉宽和脉内特征等)。对小角度交叉运动目标进行了跟踪仿真试验,该算法得到了很好的关联跟踪效果。     

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。     

基于Viterbi的一种单目标跟踪算法

在深入分析Viterbi算法的基础上,对现存的基于Viterbi的数据关联算法作出了一定的修正,提出了一种改进的基于Viterbi的单目标数据互联算法(IVDA),有效地完成了对单目标的跟踪,并解决了PDA算法在目标检测概率较低时误跟踪率偏高和杂波密度参数在实际中难以获取的问题,最后通过仿真验证了结论的正确性。     

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.     

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.     

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。     

交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势

系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势.通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨.     

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。     

多传感器多机动目标跟踪方法研究进展

讨论了多传感器多机动目标的研究现状,分析了几种跟踪滤波器的性能,着重探讨了交互多模型(IMM)算法的发展状况和应用。同时还研究了多传感器跟踪多机动目标过程中的数据关联方法。最后指出,寻求采用自适应变结构的IMM算法,研究模型切换过程中算法的过渡性能,以及在数据关联中引入混沌、遗传算法等智能控制方法,将是未来多传感器多机动目标研究的方向。     

用于数据链信息处理的PDA算法设计与实现

数据链系统处理雷达数据信息时,要求一个跟踪算法能够更有效地滤除杂波,消除虚警。在单传感器环境下,若落人相关波门内的回波多于一个,那么这些候选回波中可能都是来自目标,也可能由杂波产生。概率数据互联算法(PDA)能充分利用跟踪门内的回波,具有较小的误跟、丢失目标的概率和计算量较小的优点。通过实现 PDA 算法,证明了它在杂波环境下可以取得好的跟踪效果。     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。