基于模糊推理的机动目标自适应多模型跟踪算法

针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊理论和多模型理论探索空中机动目标跟踪问题,并设计了一种模糊自适应多模型(FAMM)目标跟踪算法,该算法采用五个基本模型,以加速度估值作为模糊推理系统的输入,经模糊推理融合得到系统状态和方差的估计值以及下一时刻的滤波模型(最多三个).经Monte Carlo仿真研究,与IMM算法相比较,该算法不仅在目标弱机动或不机动条件下,而且在复杂机动时能更稳定、精确地跟踪目标,较好地满足了海上对空防御作战中跟踪机动目标的需求.     

机动目标跟踪算法

文中提出了一种新的机动目标跟踪方法。一种基于新息序列的最快检测方案被设计出来,用于目标机动的快速检测。对给定的虚警概率,得出了最小机动检测延迟的最佳滑动窗口长度。检测到机动后,用增加机动项的方法修正系统模型。文中提出用递推算法来估计机动幅度。使用该估计,修正的卡尔曼(Kalman)滤波器可被用来对目标实施跟踪。仿真结果表明尤其是在目标机动过程中该算法具有优越的性能。     

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.     

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.     

用改进的"当前"统计模型对机动目标快速跟踪

当空中目标机动时,如何快速实现对机动目标的自适应跟踪,是雷达情报处理系统中必须解决的问题之一.对多种目标模型进行比较,选用了"当前"统计模型,并对模型进行改进,以达到对机动目标快速跟踪.此算法已在雷达情报指挥自动化系统中得到广泛应用.     

无序量测下的机动弱目标检测前跟踪

针对无序量测(OOSM)情况下的机动微弱目标检测与跟踪问题,提出一种基于OOSM和多模粒子滤波(OOSM-MMPF)的检测前跟踪(TBD)算法。该算法通过直接利用OOSM对粒子权重进行更新,并在此基础上对粒子集进行重采样,从而实现OOSM情况下的目标状态更新。由于充分利用了OOSM包含的信息,该算法可以有效提高机动微弱目标的正确检测概率与跟踪精度。仿真结果表明,该算法可以有效处理OOSM问题,实现对机动弱目标的有效检测和跟踪,其算法性能接近顺序量测滤波时的MMPF算法性能。     

光学侦察卫星对地机动目标侦察性能的评估

建立了基于改进Johnson判则的光学成像侦察卫星对地面机动目标检测概率模型。模型针对机动目标位置变化、运动速度与方向随机性等特点,提出了一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数,用以评估卫星搜寻到目标的概率,将原适用于静态目标检测概率计算的Johnson判则,用于机动目标。通过Matlab/STK联合仿真,验证卫星对机动目标的覆盖情况和发现、识别和确认目标的概率性能。模型以发现、识别和确认目标的概率来描述光学成像侦察卫星对地面机动目标的侦察性能,卫星对地面机动目标的侦察性能可以作为规划机动目标行动方案的依据,有助于机动目标规避侦察。     

光学侦察卫星对地机动目标侦察性能的评估北大核心

建立了基于改进Johnson判则的光学成像侦察卫星对地面机动目标检测概率模型。模型针对机动目标位置变化、运动速度与方向随机性等特点,提出了一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数,用以评估卫星搜寻到目标的概率,将原适用于静态目标检测概率计算的Johnson判则,用于机动目标。通过Matlab/STK联合仿真,验证卫星对机动目标的覆盖情况和发现、识别和确认目标的概率性能。模型以发现、识别和确认目标的概率来描述光学成像侦察卫星对地面机动目标的侦察性能,卫星对地面机动目标的侦察性能可以作为规划机动目标行动方案的依据,有助于机动目标规避侦察。     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

一种非对称鲁棒性盲水印算法

针对数字图像版权保护,提出一种非对称鲁棒性盲数字水印方法。通过将水印嵌入到最少受图像改变影响的子空间,使嵌入水印具有鲁棒性,且通过对特征子空间的选取限制,使算法具有较高的检测概率和安全性以及较低的虚警概率。同时,水印嵌入矩阵与提取矩阵不同,它可公开除密钥外的所有其它的信息,而且能实现水印盲提取。实验结果证明了该算法的鲁棒性。     

基于SNF的一种检测和跟踪性能优化方法

对于一个监视系统,跟踪性能的优化要求检测系统和跟踪系统通过引入反馈进行联合设计,针对最大量测幅值邻域滤波器(SNF),提出了先验和后验检测跟踪优化准则,通过分析得出先验优化准则不可行这一结论,而利用后验优化准则同时对检测阈值和门值的联合优化,仿真结果表明,用后验优化准则进行检测和跟踪性能优化,不仅具有比恒虚警率更好的跟踪精度,而且其计算代价也大为降低.     

Minimizing the false alarm rate in systems with transient abnormality

We consider a stochastic partially observable system that can switch between a normal state and a transient abnormal state before entering a persistent abnormal state. Only the persistent abnormal state requires alarms. The transient and persistent abnormal states may be similar in appearance, which can result in excess false alarms. We propose a partially observable Markov decision process model to minimize the false alarm rate, subject to a given upper bound on the expected alarm delay time. The cost parameter is treated as the Lagrange multiplier, which can be estimated from the bound of the alarm delay. We show that the optimal policy has a control‐limit structure on the probability of persistent abnormality, and derive closed‐form bounds for the control limit and present an algorithm to specify the Lagrange multiplier. We also study a specialized model where the transient and persistent abnormal states have the same observation distribution, in which case an intuitive “watchful‐waiting” policy is optimal. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 320–334, 2016     

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。     

一种低信噪比下的伪码快速捕获算法

传统的伪码捕获算法消耗时间长且在低信噪比条件下伪码捕获虚警率高,针对该问题,提出了一种低信噪比条件下的伪码快速捕获算法。该算法首先利用快速傅里叶变换完成信号相干积累,然后根据频率进行门限判决,从而捕获相应的时域伪码。仿真实验结果表明：该算法可减少伪码捕获时间,降低伪码捕获的虚警概率。     

多方位测量的相位双差GNSS欺骗干扰检测算法

对于二元天线阵,相位双差检测算法的载波相位双差角度模糊、虚警概率较高,这限制了算法的应用。针对这一问题,提出天线阵方位变化的欺骗干扰检测算法。通过二元天线阵在不同方位估计信号的载波相位双差,进行多次判决,有效消除角度模糊,降低检测的虚警概率,实现二元天线的载波相位双差检测。建立仿真模型,并通过仿真计算分析验证了该方法的有效性。     

基于天线阵方位变化的相位双差GNSS欺骗干扰检测算法研究*

GNSS欺骗干扰通常由单个天线发射,各个欺骗干扰信号到达接收机的角度相同,采用阵列天线接收时欺骗信号达到不同阵元的相位差包含了其角度信息,故可利用信号载波相位差进行欺骗干扰检测。相位双差检测算法通过比较不同卫星信号到达天线阵两阵元的相位差实现欺骗干扰的判别,但对于二元天线阵,其载波相位双差存在角度模糊,导致虚警概率较高,限制了算法的应用。针对这一问题,本文提出了基于天线阵方位变化的欺骗干扰检测算法,通过二元天线阵在不同方位估计信号的载波相位双差,进行多次判决,有效消除了角度模糊,降低检测的虚警概率,实现二元天线的载波相位双差检测。建立了仿真模型,并通过仿真计算分析验证了该方法的有效性。     

火灾视频监控报警系统的应用研究

分析了智能视频监控火灾报警系统研究的发展现状和趋势,研究火灾视频监控报警系统的工作原理、系统组成、有关火焰图像处理算法和火焰的视频图像信号特性,在此基础上,提出系统设计方案,为将智能视频监控报警应用于消防工作进行有益的探索和研究。     

箔条云干扰下的单目标恒虚警率检测研究

箔条云在扩散过程中随着时间变化会稀释和扩大,其回波特性会发生改变,被检测目标与箔条的相互位置关系也会影响雷达恒虚警检测。针对作战对抗过程中箔条干扰易造成雷达接收机阻塞干扰目标检测,检测概率迅速降低且易丢失目标贻误战机,通过详细分析箔条的扩散过程及信号频谱特性及其箔条云和目标的两种位置关系,利用恒虚警处理算法在噪声基底为10 dB和20 dB情况下对目标进行恒定虚警率检测研究。研究结果对改善飞机检测性能和抗虚警能力以及提高战场生存率具有积极作用。     

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。