舰载红外警戒系统多目标跟踪算法研究

多目标跟踪有着十分广泛的应用,目前国内外多目标跟踪的研究重点都集中在雷达等主动传感器上,但是对于红外的多目标跟踪领域却研究较少。对于红外系统,目标跟踪的最大特点是观测量只有角度,没有距离,这就使得传统的跟踪滤波问题遇到困难。通过讨论舰载红外警戒系统的多目标跟踪算法,分析目标与传感器的特点,提出了一整套多目标跟踪的算法。仿真结果表明,此套算法能满足工程应用的要求。     

多传感器多目标信号融合算法

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     

边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。     

视觉目标跟踪现状与发展

视觉目标跟踪系统在军事和民用领域都有重大的应用需求,如武器制导、视觉导航、安防监控等。视觉目标跟踪系统的目的是在视频序列的每一帧中准确地定位目标位置,还原目标完整的运动路径,为高层应用提供决策依据。根据任务需求不同,目标跟踪系统可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。在算法层面分别介绍了视觉单目标跟踪和多目标跟踪的发展现状,并对相关算法的优点和不足做了简要分析。结合当前研究现状,简要地梳理了目标跟踪算法的发展趋势。研究表明,视觉目标跟踪是一个非常开放的研究领域,相关的理论和方法层出不穷,不同算法的侧重点也不尽相同,研究经典的目标跟踪算法有助于把握视觉目标跟踪中潜在的问题,为设计目标跟踪系统提供依据。     

多目标跟踪系统测量结果识别算法分析

首先针对多目标自动跟踪问题,对测量结果的两种识别方法和判定规则进行了讨论,给出了目标状态模型、参数模型和探测模型,并对这些模型进行了评估,在此基础上重点分析了多目标自动跟踪状态下基于状态模型参数识别测量结果的算法。最后指出了这种算法的优缺点。     

使用联合概率数据互连滤波器的改进的多目标角跟踪 …

联合概率数据互连皮器用于多个运动目标的角跟踪。为了改进性能。在数据互 方面,除了角量测外,该滤波器还使用功率量测。用ＭＵＳＩＣ算法获得了这些量测。由使不同轨迹的蒙特卡洛仿真来评估本算法的跟踪性能。     

基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法

针对目标跟踪系统下量测噪声统计特性不准确甚至难以获取的问题,提出一种量测噪声统计特性自适应的高斯混合势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Target Multi-Bernoulli,GM-CBMe MBer)滤波算法。该算法引入Sage-Husa自适应滤波器的思想,利用遗忘因子对量测噪声协方差误差进行修正;建立检验统计量,判断算法敛散性;若滤波发散,则采用有偏估计方法来保证算法收敛性。仿真结果表明在非时变、时变量测噪声方差未知情况下,改进算法的跟踪性能优于传统的GM-CBMe MBer滤波算法,对量测噪声的变化具有较强的适应能力。     

基于改进的概率假设密度多目标跟踪算法

针对多个目标相互紧邻时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种改进的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据每一时刻更新后所有目标的权值构造权值矩阵,通过权值矩阵中目标权值的分布来检测当前目标权值是否存在更新错误。基于新的目标权值再分配策略,对权值矩阵中每个目标可能不正确的权值进行调整,使得每个目标能够获得合理的权值。仿真实验表明,该算法能够准确地估计紧邻目标数目以及状态。     

基于雷达数字孪生的水上多目标跟踪方法研究

雷达的采样数据经过多目标跟踪处理后可为无人艇提供障碍状态,以保障无人艇的安全.对雷达数字孪生的水上多目标跟踪方法进行了研究.首先,以雷达采样的真实数据为研究对象,建立雷达观测数据多目标跟踪算法全流程处理策略,提出了雷达和惯性导航/全球定位组合导航的采样数据的时钟二次同步对准算法;然后,建立了雷达数据的起始航迹、暂时航迹...     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.