多目标跟踪系统测量结果识别算法分析

首先针对多目标自动跟踪问题,对测量结果的两种识别方法和判定规则进行了讨论,给出了目标状态模型、参数模型和探测模型,并对这些模型进行了评估,在此基础上重点分析了多目标自动跟踪状态下基于状态模型参数识别测量结果的算法。最后指出了这种算法的优缺点。     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.     

火灾调查中心理痕迹分析与应用

火灾调查研究的重点一般集中在火灾蔓延痕迹的发现、提取、分析检验和鉴定上,对火灾现场行为人存在的心理痕迹分析研究较少。从火灾现场中行为人心理痕迹的涵义、重要性和可行性入手,重点分析研究心理痕迹在火灾调查中的作用及应用。     

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。     

自然冷却混凝土显微痕迹研究

模拟火灾情况,分别对不同受热温度、自然冷却条件下的混凝土样品进行扫描电子显微镜分析。发现自然冷却条件下,混凝土受热温度不同时,微观形貌成一定的变化规律。C-S-H凝胶结构和骨料与水泥浆体界面处都会随温度发生特征变化。根据这一变化规律可鉴定自然冷却条件下混凝土受热温度,有助于准确认定起火部位。     

基于形状熵差的相似多目标检测方法

为实现靶场多目标图像的目标自动检测,利用多目标形状的相似性,提出一种基于形状熵差的目标检测新方法。提出了形状熵差的概念,将目标形状模型引入局部熵计算中,由局部内熵与局部外熵之差的极值点确定目标位置。基于此设计并实现了一种新的目标自动检测方法。通过实验证明了算法的有效性和鲁棒性。相比较于常见的一些目标检测算法,该方法具有更好的抗干扰能力和环境光照变化适应能力,可以应用于靶场多目标图像的目标检测,也可应用于其他类似的目标检测问题。     

基于改进的概率假设密度多目标跟踪算法

针对多个目标相互紧邻时,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,提出一种改进的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据每一时刻更新后所有目标的权值构造权值矩阵,通过权值矩阵中目标权值的分布来检测当前目标权值是否存在更新错误。基于新的目标权值再分配策略,对权值矩阵中每个目标可能不正确的权值进行调整,使得每个目标能够获得合理的权值。仿真实验表明,该算法能够准确地估计紧邻目标数目以及状态。     

基于时间窗的宽带阵列多目标干扰资源调度

随着宽带数字阵列技术和有源干扰技术的不断发展和成熟,舰载有源干扰设备的未来发展方向将是宽带数字阵列有源干扰系统。针对多目标干扰问题,提出了目标干扰时间窗概念和两种时间窗的处理方法,并建立干扰资源调度模型,通过仿真计算和对比分析,得出基于模糊时间窗的资源调度模型性能优于基于硬时间窗的资源调度模型,能够对干扰资源进行合理的调度,提高宽带阵列多目标干扰能力。     

基于ANP的多目标网络目标重要度评估方法＊

针对多目标网络中重心的抽象性及不易打击的特点,分析影响重心的关键要素及其依赖关系,提出了基于改进网络分析法的多目标网络重心模型,利用该模型分析目标相对于重心的重要度。研究了该模型涉及的两个关键技术,即改进判断矩阵以提高决策的速度和克服决策的主观性,利用协调理论确定要素之间的依赖关系。以分析某地区多目标网络的过程为例,验证了该模型的有效性和合理性。     

具有指定误差协方差的相关域预测方法

利用协方差控制的理论和方法,研究了Ｃ３Ｉ系统中航迹数据融合的未来点相关域预测问题,提出了根据格定预测误差协方差来确定目标航迹未来点所处的相关域位置及大小的新方法。该方法具有实时性好、计算量小的特点。仿真结果表明了该方法的可行性。