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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. 相似文献
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针对传统航迹关联方法在航迹密集条件下易发生关联错误的缺点,提出了一种异类多传感器航迹关联新算法。首先,基于航迹专属信息实现完美关联,其次,在完美关联失败的情况下,基于航迹共有信息实现非完美关联,并提出了航迹关联的流程和航迹关联的计算方式,最后,给出了关联冲突的判定方法和基于分段法的冲突解决方法。数值试验表明,相对于传统算法,新算法能够较好地解决航迹密集环境下的关联错误问题,计算方法简单,便于工程实现。 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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针对基于多模粒子滤波(Multiple Model Particle Filter,MMPF)的机动弱检测前跟踪(Track-Before-Detect,TBD)方法存在不能直接给出目标航迹以及粒子退化导致的目标漏检问题,提出一种基于航迹平滑(Track Smoothing,TS)的MMPF(TS-MMPF)机动弱目标TBD算法。该方法利用MMPF的方法对机动弱目标量测数据进行处理,输出初步的检测和跟踪结果;将MMPF的输出结果重新定义为新的量测并进行目标的航迹起始、关联及滤波并给出目标的航迹;最后,利用航迹预测值对目标航迹进行平滑处理,有效解决粒子退化导致的漏检问题。仿真结果表明该算法可以有效提高目标航迹的稳健性。 相似文献