基于随机有限集的多目标跟踪算法

对基于有限集统计的多目标跟踪算法进行研究。PHD滤波器针对传统多目标跟踪中计算量较大的问题,通过计算多目标分布后验密度的一阶矩模拟多目标贝叶斯迭代,取得了良好的效果。针对PHD滤波器对目标漏检较为敏感的缺陷,Cardinalized PHD(CPHD)滤波器同时估计得到后验密度分布和后验势分布,是对PHD滤波的泛化。通过实现PHD和CPHD滤波的混合高斯模型,分析比较两者的性能。实验表明,由于引入了势分布,CPHD滤波提高了对目标估计的准确率,总体性能优于PHD滤波算法。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

红外点目标跟踪方法综述

综述了常见的红外点目标跟踪方法。介绍了全局最近邻(GNN)、概率数据关联(PDA)、联合概率数据关联(JPDA)、多假设跟踪(MHT)和动态规划(DPA)等算法,讨论了它们的区别、联系。介绍了概率假设密度(PHD)滤波方法,指出它在跟踪多目标方面相比其他算法的优势。展望了红外点目标跟踪方法的研究前景,提出对DPA和PHD两算法的继续研究是今后的重要研究方向。     

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。     

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。     

基于粒子群算法的WSN多目标跟踪能量均衡算法

为了满足无线传感网络下多目标跟踪对于跟踪精度与网络寿命的需求,提出一种基于粒子群算法和势均衡多目标多伯努利滤波（cardinality balanced multi-target multi-bernoulli filter,CBMeMBer）的多目标跟踪能量均衡算法。算法通过粒子群算法计算网络能量中心,围绕能量中心形成传感器簇从而改善网络结构,在CBMeMBer滤波的基础上,借助Cauchy-Schwarz散度作为评价函数优化传感器节点量测更新顺序,以保证多目标跟踪精度。通过仿真结果证明算法在多目标跟踪精度与网络能量均衡性上的优势。     

多因素观测来源不确定的多目标跟踪算法

杂波、低检测概率和目标间观测相互干扰等因素,使得目标观测的来源难以辨别,提出一种基于改进GMPHD滤波的多目标跟踪算法,通过引入目标标记和权重向量,增广了标准GMPHD迭代中目标信息.基于高斯分量合并策略、目标状态估计策略和高斯分量优化策略,能够有效地改善目标状态估计精度和滤波迭代效率.目标跟踪仿真实验结果表明了所提算法的有效性及鲁棒性.     

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。     

基于随机集理论的多目标跟踪方法

多目标跟踪问题通常包括目标信号的检测与目标状态的估计,同时还涉及到对探测范围内目标数量的确定。传统的跟踪方法将目标检测、状态估计与数量确定分别使用独立的模块或算法来处理。在这种模式下,每个模块仅考虑测量数据中与其功能直接相关的信息,模块之间没有信息的交互,因而很难得到全局最优的解。基于随机集理论的多目标跟踪方法将场景内的全部目标看作一个全局变量,目标状态与目标测量分别构成各自的随机有限集。从而多目标跟踪问题可以放在一个随机集模型下的贝叶斯滤波框架中研究。在每一个滤波周期内,通过对随机集的处理,实时地估计目标的数量、状态与类型,实现多目标的联合检测、跟踪与识别。     

相控阵雷达机动多目标跟踪算法设计与仿真

目前的多目标跟踪仿真系统为实现更高的跟踪精度和跟踪效能,多采用复杂的先进跟踪算法进行建模仿真,且仿真环境设置较为理想,不利于工程实践和系统仿真,其工程应用价值大打折扣。针对上述问题,采用连续系统的建模仿真方法,根据当前空战飞行器编队作战的发展对地面武器跟踪制导系统的新要求,提出并设计了基于M ATLAB的相控阵雷达机动多目标跟踪仿真系统,以KALM AN滤波算法为主线,对多目标数据互联、机动检测与辨识以及目标编批和航迹处理等核心模型的算法、关键技术进行了深入研究,开发了与KALM AN滤波算法较为匹配的跟踪滤波系统,最后以跟踪空中多目标编队飞行为例,对仿真系统进行了模型校验与测试。仿真结果验证了模型和方法的有效性,可为系统跟踪效能的分析评估提供平台和依据,对于相控阵雷达系统的开发和战术使用具有积极意义。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

天基平台弹道导弹参数似然估计算法

针对空天防御体系中弹道导弹的跟踪提出了参数最大似然估计概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)多目标跟踪算法。该算法将未知的、影响跟踪精度的关键因素从目标状态变量中分离出来,设计了针对该参数估计的最大似然估计器,同时为解决似然比整体过小无效的问题,提出了利用马氏距离平方根计算似然比的方法。此外考虑弹道导弹实时跟踪的需求,推导并引入了新型积分点采样准则,以较少的Sigma点去近似高斯函数积分。仿真结果验证了改进算法的性能,可为反导拦截提供更为准确的情报信息。     

神经网络辅助多目标跟踪数据融合

多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等,而数据关联算法又是最重要、最困难的方面.联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增.提出了一种改进的方法,一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中,提高滤波器的自适应能力,减小卡尔曼滤波器的估计误差从而改善多目标跟踪精度;另一方面用神经网络辅助JPDA提高正确关联概率,减小计算量.经仿真研究表明,该方法是行之有效的.     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,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,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

未知新生目标强度的多目标概率假设密度滤波算法

针对标准概率假设密度滤波器要求,新生目标强度作为先验信息需已知的工程限制,提出一种未知新生目标强度的多目标概率假设密度算法。该算法以概率假设密度滤波器为基础,通过充分利用目标运动信息及其与监视区域的相对关系来获取源于潜在新生目标的量测,并以此建模下一时刻滤波器所需的新生目标强度。仿真结果表明,所提算法在含有未知新生目标跟踪场景具有鲁棒的滤波性能,且其跟踪精度和计算代价均优于相关多目标PHD滤波器。     

红外告警系统数据处理器的研究

主要介绍了红外告警系统中数据处理器的构成、数据处理（空间匹配滤波、目标分割、鉴别与跟踪）算法以及硬件实现等内容。     

非线性滤波方法在水下目标跟踪中的应用

在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明,粒子滤波算法能较好的用于非线性、非高斯条件下的水下目标跟踪。     

非线性目标跟踪滤波算法的比较研究

针对不同的非线性目标跟踪滤波算法在性能上存在较大差异的问题,展开了5种非线性滤波算法的比较分析研究,通过分析不同滤波框架下非线性目标跟踪性能,阐述了算法理论中的关键异同点.通过仿真实验和跑车试验,比较了基于Kalman框架下非线性滤波算法和基于Monte Carlo贝叶斯估计的粒子滤波在估计精度、计算量等方面的优劣性.实验结果表明,在复杂的非线性环境中,粒子滤波相对于其他4种滤波器滤波精度更高,但计算复杂耗时长,该结果可为非线性目标跟踪滤波算法的选取提供有益的参考.