基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

基于随机有限集的传感器网络多目标跟踪

利用有限集统计理论对声学W SN下的多目标跟踪进行了研究。首先利用F ISST理论对声学W SN下的多目标跟踪进行建模,然后利用粒子滤波对随机集最优贝叶斯滤波进行近似,提出了一种新的多目标跟踪方法。在粒子滤波执行过程中,为了有效地平衡计算量和跟踪精度,根据目标数目自适应地调整每一时刻的粒子数目。仿真结果表明在监视区域同时出现目标较少的情况下,算法能够及时发现目标的出现和消失,正确估计目标状态和数目。     

舰艇防空反导自适应干扰HDP算法分析与仿真

为干扰来袭的多波次、多方向反舰导弹,提高舰艇防空反导能力,分析了自适应干扰HDP算法模型,并通过实例进行仿真。通过对结果进行分析,验证了启发式动态规划(HDP)算法在自适应电子干扰策略最优组合的生成过程中的时效性、预测精度以及适用性,为该算法的后续研究提供支持。     

基于云模型的系统综合效能评估方法

针对系统效能评估中定性描述难以准确评估的问题,在分析已有基于云模型评估方法不足的基础上,提出了一种新的基于云模型的系统综合效能评估方法。首先将各指标值和评价集的各评语用云模型表示,然后利用各指标值云模型与评价集各云模型相似度的加权和来对系统综合效能进行评估。实例分析表明,该方法能够有效地对系统进行综合效能评估。     

基于随机集的传感器网络多目标航迹跟踪研究

针对利用有限集统计理论对声学WSN下的多目标跟踪时,无法实现前后两个时刻目标状态的关联问题,利用最近邻方法和粒子标签法对WSN多目标的航迹跟踪问题进行了研究。仿真结果表明,两种算法都能够有效实现对多个目标航迹的跟踪;另外,粒子标签方法进行多目标跟踪时能够同时实现对多目标状态的估计和对多目标航迹的跟踪。     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.