异步雷达组网协同跟踪动态传感器分配算法

针对异步雷达组网下的协同跟踪问题提出了一种基于异步顺序融合的动态传感器分配算法。该算法对异步雷达的量测值按采样时刻顺序滤波,根据滤波协方差和目标期望协方差的接近程度动态选择下一时刻跟踪的最优传感器集合。仿真分析表明该算法和基于伪量测的异步雷达组网协同跟踪传感器分配算法相比具有较少的计算量和较高的目标跟踪精度。     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究,设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先,在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型;接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合,计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值;最后,以目标的跟踪精度需求为出发点,结合蚁群算法的思想,设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下,根据对各目标跟踪任务的重要程度,合理地调度传感器资源。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

基于改进协方差控制的传感器管理算法

针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。     

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。     

用于目标跟踪无线传感器网络的动态分簇算法

针对跟踪精度和网络能耗的问题,提出了一种用于目标跟踪无线传感器网络的基于预测的动态分簇算法.把目标运动过程看作是高斯马尔可夫过程,根据目标历史轨迹,估计下一时刻位置坐标和运动速度,然后基于估计结果优化选择分簇的簇头和簇成员,形成一个动态分簇来实现目标跟踪.仿真结果表明:该算法使目标跟踪有较好的跟踪精度,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命.     

认知雷达网联合传感器选择和功率分配

合理分配雷达有限的传感器资源,充分发挥传感器的认知能力可提高跟踪性能。提出了一种基于后验克-拉美罗下界(PCRLB)的多雷达系统联合传感器选择和功率分配方法。推导多雷达系统单目标跟踪下的PCRLB,该指标不依赖于具体的滤波算法,且多目标跟踪下的PCRLB的计算相互独立。以PCRLB的迹为代价函数,构建基于PCRLB的联合传感器选择和功率分配模型。对于构建的非凸优化问题,设计了基于凸松弛的循环最小化算法,优化求解最佳的传感器组合方式和功率分配方案。最后,仿真结果显示,所提的算法和策略具有较好的跟踪性能。     

基于多智能体的传感器网络协同目标跟踪技术研究

针对传感器网络中的协同目标跟踪问题,分析了基于多智能体理论的分布式协同策略,提出了一种基于动态联盟的传感器网络协同目标跟踪框架,分析了系统中的智能体构成,提出了联盟中基于贝叶斯估计的Manage Agent的数据融合算法,讨论了Manage Agent的选举算法。理论分析表明,多智能体理论能够较好地适用于传感器网络的协同目标跟踪问题。     

基于改进布谷鸟搜索算法的多传感器调度方法

针对以往战场环境中目标跟踪背景下多传感器调度算法收敛性差、求解精度低的问题,在CS算法(布谷鸟搜索算法)的基础上,提出了一种基于差分进化的布谷鸟搜索算法.在跟踪目标模型的基础上,以跟踪精度、任务完成率以及传感器资源能源消耗为指标,建立多传感器调度模型;借鉴差分进化思想,对布谷鸟搜索算法进行改进;利用改进后的布谷鸟搜索算法(DE-CS算法)求解传感器调度模型.将DE-CS算法与基础CS算法进行仿真比较,仿真结果表明,改进后的算法在收敛速度和精度方面都得到了有效改善,证明改进后的算法有较好的求解质量.     

防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。     

基于Riccati方程的动态传感器分配算法

针对组网跟踪系统传感器分配算法计算量过大的问题,提出了一种基于Riccati方程的动态传感器分配算法。该算法通过Riccati方程离线计算各传感器组合跟踪下的稳态滤波协方差,根据稳态滤波协方差与期望协方差的接近程度动态分配传感器资源。仿真结果显示,与传统协方差控制和贪婪算法相比,基于Riccati方程的动态传感器分配算法在大大减少计算量的同时能够保持较好的跟踪性能。该方法能够更好地应用于大规模传感器组网目标协同跟踪系统。     

无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

基于UKPF的雷达与红外传感器融合跟踪算法

针对异类传感器融合跟踪中状态估计与量测的非线性问题,分析了粒子滤波器在解决非线性和非高斯问题的优势,提出了一种基于unscented Kalman粒子滤波器(UKPF)的雷达与红外传感器融合跟踪算法,给出了算法的详细步骤.然后将该算法用于三维空间的目标跟踪上,仿真结果表明该算法比现有算法具有更高的跟踪精度.     

基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务管理方法

雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。     

扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络移动目标跟踪算法

针对传感器网络中跟踪目标需要大量的节点协同工作,还需要实时处理和传输大量数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络目标跟踪算法(EK-MTDC),重点研究了传感器网络中的扇区数量对节点间数据传输与目标跟踪精度的影响,根据对目标状态的分析,通过压缩参与监测的节点个数,选择激活网络中节点相交区域内的节点对跟踪目标进行监测。仿真结果表明,该算法能在不降低跟踪效果的前提下,降低网络能耗,延长其使用寿命。     

多种滤波器方案对机动目标跟踪自适应性比较

在过去几年对机动目标跟踪这个复杂问题取得了许多成果。目前已普遍认为混合状态估计交互式多模型算法(IMM)对机动目标就跟踪精度而言比其它类型的滤波器(如自适应单模型,输入估计,变维等等)实现效果更好。然而,IMM算法的复杂性阻碍了其应用,在这些应用中,简单算法不能提供必要的精度,又不能承受IMM算法的计算负荷。本文介绍评价一个应用并行运行的3个不同常速模型(3CV-PAR)和一个机动检测器的多模型航迹滤波器的跟踪精度。输出估计由选择其似然函数比目标机动门限值(TMTh)低的模型确定。3常速并行航迹滤波器的跟踪效果与如下滤波器比较:·自适应单运动模型卡尔曼滤波器(ASMMKF);·交互式多模型(IMM)滤波器中运用相同的3个常速运动(CV)模型作为3CV-PAR滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个等速(CV)模型和一个等加速(CA)模型成为CVCA滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个常速(CV)模型和两个仅过程噪声水平不同的常加速(CA)模型(CA1、CA2)成为CV2CA滤波器。通过在具挑战性的多传感器想定下100次蒙特卡洛(Monte-Carlo)试验平均均方根(RMS)误差的计算结果,比较3CV-PAR航迹滤波器与上述算法方案,评价跟踪精度。     

目标协同跟踪系统图像监控软件流程设计

为更好地对复杂战场环境下敌方目标运动状态作出精确估计并实施精确打击,提出了构建基于多传感器的目标协同跟踪系统的设计方案。设计的系统主要由可见光无人传感器平台、指挥控制中心、传输设备组成,重点阐述了指挥控制中心图像监控软件设计流程。该系统的设计为进一步研究基于微波、毫米波、红外、可见光等混合多源传感器的目标协同跟踪系统提供一定的参考价值。     

基于QMC-IPF-JPDA的多目标无源协同定位算法

针对杂波环境中多目标的检测跟踪问题,提出一种基于拟蒙特卡罗智能粒子滤波联合概率数据关联的无源协同定位算法。该算法建立双基站无源协同定位系统目标检测跟踪的数学模型。通过拟蒙特卡罗技术使粒子分布更加均匀,并对更新阶段的粒子进行交叉变异以提高粒子多样性。结合测量信息,利用联合概率数据关联算法实现多目标检测跟踪。仿真结果表明,所提算法能有效解决杂波环境下多目标检测跟踪问题,提高跟踪性能。     

一种基于PDA滤波的多传感器管理算法

由于传感器资源或计算资源的限制,监视系统在跟踪多目标时通常不能同时为每个目标分配所有的传感器.因此,希望在满足目标跟踪性能的前提下尽可能使用较少的传感器.针对PDAF目标跟踪算法的特点,选用目标状态估计协方差的期望作为性能度量,提出了一种基于协方差控制的传感器算法.该算法通过为每个目标选择恰当的传感器组合来实现多传感器对多目标的分配.     

导弹防御多传感器协同探测任务规划

针对导弹防御中多部雷达跟踪多个目标的问题,提出一种多传感器协同探测任务规划方法。将协同探测任务分解为按时间排序的若干探测子任务,将探测问题转化为每个子任务中优化分配传感器资源的0-1整数规划问题,求解形成多传感器的协同探测方案,满足探测能力约束和协同探测模式要求。基于假设的导弹防御场景验证方法,结果表明该方法能得到合理的多传感器协同探测方案,实现多种协同探测模式下对多个目标的连续、稳定跟踪。