多目标跟踪的数据互联——使用分层博尔兹曼机求解

数据互联是确定多目标跟踪算法中的量测源和分配概率β_i~t问题,其中β_i~t是表示第i个量测来自第t个目标这一事件的概率。本文介绍使用一个分层博尔兹曼机求解数据互联问题的新并行计算方法。研究证明,如果能得到充分多的二元神经元层数,就可以用任意小的误差计算互联概率。特别是,证明了概率β_i~j等于分层的两维网络中神经元v(i,j)激发的相对频率。文中还介绍一些简单的跟踪例子,这些例子将对用于精确的数据互联解的博尔兹曼算法的性能与使用Hopfield神经网络的另一种并行算法的性能进行比较。     

使用并行博尔兹曼机计算互联概率

在传统的估计理论中,确切地知道量测与哪些参数或者状态互联。但是,在多目标跟踪这样的问题中,事先不知道量测将与哪一个目标的状态矢量互联。因此,为了实现跟踪算法,必须得到量测源于给定目标的概率估计。当可以用序列算法精确求解这种数据互联问题时,对于大量的目标和杂波点,这种方法可能变得难以处理。本文介绍使用并行博尔兹曼(Boltzmann)机求解数据互联问题的新计算方法。该方法证明,如果能得到充分数量的并行博尔兹曼机,就可以用任意小的误差计算互联概率。第i个量测源于第j个目标的概率β~ji可通过观察神经元v(i,j)在两维网络各层中“激活”的相对频率简单地得到。本文还介绍一些简单的例子,以便对博尔兹曼算法和精确的数据互联解的性能进行比较,还与使用霍普菲尔德(Hopfield)神经网络的另一种并行方法的性能进行了比较。     

分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法

为了提高分布式多传感器对密集杂波环境下多目标的跟踪效果,基于Viterbi算法的思想,研究了分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法,并与顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了仿真性能比较.经仿真验证,该算法能够在密集杂波环境下对目标进行有效跟踪,综合性能优于顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和分布式多传感器联合概率数据互联算法.     

用于多目标跟踪的m-最佳S-D分配算法

本文描述了一种称为m-最佳S-D(即m—最佳S维)的新数据互联算法,这种算法在O(mSkn3)(m个分配,长度为n的S≥3个序列,k次松弛)时间内得到对于S维分配问题的(近似)m-最佳结果。m-最佳S维算法应用于以下的跟踪问题:要么传感器是同步的,要么传感器和/或目标运动非常缓慢。此项工作的意义在于m-最佳S-D分配算法(以滑窗模式)可以通过避免所需列举的令人不堪忍受的指数数目的联合假设,从而有效实现次优多假设跟踪(MHT)算法。本文首先描述了m-最佳S-D所应用的一般问题。特别是根据来自S个传感器的视线(LOS)(即不完全位置)量测,求取完全位置量测集合,即通过求解一个静态S-D分配问题可得到第1、第2、…、第m个最佳(在似然意义下)完全量测集合。使用用于得到m-最佳S-D分配解的联合似然函数,就可用类似JPDA(联合概率数据互联)技术来度量复合量测的正确概率。来自连续扫描的复合量测序列以及它们相应的概率,轮流用于一个动态2-D分配算法的状态估计器中,以估计随着时间变化的运动目标状态。基于一个似然函数获得动态分配权系数,此似然函数包含了从(静态)m-最佳S-D分配解中得到的“真实”复合量测概率。通过把m-最佳S-D分配的解法用于一个仿真的多目标被动传感器航迹起始与航迹维持问题,展示了m-最佳S-D分配解法的优点,其     

基于PETRI网的防空指控系统的建模及分析

防空导弹武器指控系统是一个分布式实时多任务数据处理系统,其特点是实时性、并发、异步和多任务。PETR I网是一种描述和分析异步并发现象的一种有效的模型工具。以PETR I网为工具,建立了防空导弹武器指控系统模型,并对其结构性能、任务的忙闲程度、死锁进行了定性分析,然后实现了模型和程序结构的自动转换。从一个新的角度对防空导弹武器指控系统进行了分析和评价,实践证明这种方法是可行的。     

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。     

基于迭代结构滤波器的SAR图像去噪方法研究

通过比较各种合成孔径雷达 (SAR)图像的滤波方法 ,指出他们存在的不足。然后提出基于模拟退火的迭代滤波器的SAR图像滤波方法。这种方法通过引入相关邻域模型 ,描述图像的局部特性。首先建立一系列反映方向信息的模板 ,每一个模板代表了一种邻域结构。然后在SAR图像的统计性质基础上 ,对于每个邻域结构 ,利用Bayes方法 ,根据图像的观测值 ,获得强度真实值的最大后验概率 (MAP)估计。然后运用模拟退火算法 ,根据每个结构的概率随机选取一个邻域结构作为最适合结构 ,它所对应的估计值作为图像真实强度的估计。模拟退火保证随着温度逐步趋向于 0 ,算法可以获得估计的全局最优解     

瞄准式战斗部最佳扩散半径计算方法及应用

瞄准式战斗部是通过使战斗部的扩散区域瞄准目标预估位置来进行攻击的。扩散区域如果太小,则目标进入这个扩散区域的概率就会降低。而如果扩散区域太大,则战斗部破片密度就会降低,击中目标的破片数量就会减少。如果将战斗部的扩散区域近似为一个圆形,则存在一个最佳的扩散半径使导弹对目标的毁伤概率最大。引入最佳扩散半径的概念,将防空导弹引战配合对最佳毁伤概率的追求转换为对最佳扩散半径的实现,减少了引战配合的计算量,提高了引战配合的实时性。这样,就为目标预估位置的求解和剩余飞行时间的处理提供了理论依据,为带有瞄准式战斗部的导弹引战配合优化设计提供了途径。     

多平台纯方位信息融合结构及关联估计联合优化模型

在多平台纯方位信息融合中,存在多平台的方位关联和单平台的参数估计(或目标定位)困难,因为两者相互依赖和制约。造成相对不同平台的方位不能进行时间空间对准、虚假目标不能消除。为此,提出了一种分布式信息融合结构,并建立了相应的数据互联与参数估计联合优化模型。在这种结构和模型中,首先由各平台对本地传感器探测的纯方位信息完成融合并输出方位序列,然后在融合中心按分层节点对方位序列的数据互联与参数估计进行联合优化处理,每个融合节点仅处理两个平台信息,最后节点输出融合结果。仿真计算结果表明,这种优化模型是解决关联和估计问题的一个有效方法,可以提高多平台纯方位信息融合的性能。     

基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分.贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较.实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能.     

异步转移方式(ATM)技术应用到指挥、控制和通信(C~3)系统的框架

异步转移方式对支持带宽要求强烈的、延迟敏感的领域大有作为,是未来C~3系统的标志。在C~3中实现ATM,在做这样一个复杂的决策过程中,有许多因素要加以考虑。因为按照它们的性质,信息决策技术本来就复杂,使用框架有助于构造这种决策问题。根据系统工程,作者引入一个把ATM应用在C~3系统中并在各种方案中加以选择的决策框架。C~3概述和引入ATM技术,其中包括当前ATM的实现问题,给读者提供了一些基本概念。简要地回顾了更替的竞争技术,对ATM比较提供了原始资料。使用折衷、风险、性能和成本分析,开发决策框架。情景和网络结构形成框架中考虑的种种方案。在框架中使用分析层次过程(AHP),以综合分析结果并帮助选择一个最佳网络结构。     

基于IEEE 802.11的无线多跳网络路径容量分析模型

旨在建立一个适用于无线多跳路径性能研究的闭合分析模型。首先对导致多跳路径中流内竞争现象的干扰问题进行了详细分析并给出了定量计算方法,然后通过将多跳路径建模为排队网络,利用扩散近似法建立了路径性能分析模型,最后在网络稳定性约束条件下对多跳路径的容量问题进行了研究。利用该模型可以在无线多跳网络中分析网络传输的吞吐能力,同时有助于研究网络对QoS业务的支持能力。通过仿真实验结果与数值分析结果的对比,验证了分析模型的准确性。     

局部区域网络及其对舰载应用的冲击

局部区域网络正在越发广泛地应用在办公室自动化和分布式情报系统中,并使大量不相兼容的产品进入市场。统一化的工作也已经开始了,这就是“国际标准化组织”制定的、以七个分层为基础的”开放式系统互联”(OSI)参考模。目前,不同的国际组织正在为OSI参考模的每个分层制定规范而努力工作,目的就是要使世界范围的生产在一个或数个标准的基础上标准化,为厂商和广大用户均带来好处。舰载信息分布互联系统和局部区域网络很相似。在北大西洋公约(NATO)各国海军中     

一种基于层次位线缓冲的异步片上路由器

片上缓存资源是片上路由器的重要组成部分,其结构好坏直接关系到片上互联网络的实现复杂度、整体性能及功耗开销。鉴于异步电路的握手工作方式,异步路由器一般采用基于移位寄存器的异步FIFO(First In First Out)实现片上缓冲,这种结构导致了报文传输延迟及数据翻转次数增加。提出一种基于层次位线缓冲的异步FIFO结构,设计实现了一种新的异步路由器结构。相对于传统异步路由器,新的异步路由器能够有效降低路由器设计的硬件复杂度,减少数据的冗余翻转,降低功耗。实验结果表明在相同配置的情况下,新异步路由器面积降低了39.3%;当异步FIFO深度为8的时候,新异步路由器能够获得41.1%的功耗降低。     

杂波中跟踪的自适应探测阈值的优化

为概率数据互联(PDA)滤波器研究了杂波环境下跟踪的探测阈值的自适应优化。这个问题的早期文章(4)涉及状态误差协方差的近似稳态分析并且只适合非时变系统。此外,这种方法需要有关于误差协方差更新方程的若干假设和近似,并使用一种麻烦的图解优化算法。本文我们提出了阈值优化的两种自适应方案,即,使均方状态估计误差在探测阈值范围内极小化的先验和后验优化算法。它们分别取决于以前的和当前的时间-步长数据。这些算法适合于时变系统中的实时实现。本文介绍一些仿真结果。     

ATM交换网络的连接技术

介绍了异步传输模式交换网络(ATM)的概念、组成及特点,并着重论述了ATM的连接技术,包括分层结构、连接过程和连接建立。其中提出了ATM层是其连接技术的核心,连接过程的实质是利用了虚连接的概念及连接建立的4个基本步骤。最后指出了ATM网络在未来通信中的应用及发展前景。     

基于分层结构的卫星动态接入网络建模研究

在分析卫星动态网络特点的基础上,针对卫星网络模型构建和仿真需要,探讨了构建基于分层结构的卫星动态接入网的必要性。基于“骨干/接入”思想,提出了基于分层结构的卫星动态接入网络（HSDAN）。根据OPNET系统的仿真机制,构建HSDAN的网络模型、节点模型和进程模型。通过与简单分层卫星动态网络（SHSDN）的仿真分析比较,说明了在网络高负载条件下,基于“骨干/接入”网络模型思想的HSDAN更适合天基综合信息网的要求。     

神经网络在多目标跟踪中的应用

在典型的多目标跟踪中,随机干扰的出现给量测源带来了不确定性。因此需要用数据互连技术使每个量测与相应目标互连或当出现杂波或虚警时放弃该量测。本文介绍使用Hopfield网络的基于神经网络的多目标跟踪算法。通过把数据互连问题的约束和著名的“旅行推销员问题”(TSP)的约束相比校,导出Hopfield网络的能量函数。通过模拟退火过程使能量函数最小化,由此计算数据互连概率,并应用于每个目标的卡尔曼滤波器跟踪器。将所提出算法的性能与传统技术相比较。仿真结果表明:所提出的神经网络跟踪器与联合概率数据互连滤波器相比较有令人满意的性能。     

基于Petri网的C2S性能分析方法研究

给出了用时间连续随机Petri网和时间离散随机Petri网计算系统稳态概率的方法,并将其应用于指挥控制系统(C2S)的性能分析中,分析结果表明这种计算方法是可行的。     

ATM TraP:异步传输模式通信量与性能测量工具

我们经常用理论通信量模式来进行ATM网络通信量控制算法的分析与开发。根据这些模型已经提出了用于通信量成形、管理、流量控制和交换结构的算法。当模型帮助我们获得初步的解决办法时,提出的这种算法的成功和有效将会成为一种假模想模型与真实通信量模型程度相似的一种功能。 本文介绍的ATMTraP,即异步传输模型通信量和性能测试工具,是一个试验性样机,它能够用来表征构成ATM网络的信息源和部件。ATMTraP已经用于Nectar千兆位试验台,用来收集来自各信息源,诸如Cray C-90巨型计算机、Sun工作站、iWARP systolic阵列等的初步通信量统计数据。