一种新的概率数据关联滤波算法

在密集多回波条件下对单个机动目标跟踪的情况下,综合利用“最近邻”法和概率数据关联滤波算法,推出了一种基于“最近邻”方法的概率数据关联滤波算法,采用关联区域内总数固定的候选回波来更新被跟踪目标的状态,并进行了计算机仿真。结果表明,新滤波算法的跟踪性能明显要优于概率数据关联滤波算法,而且降低了概率数据关联滤波算法的计算量。因此,可以通过回波的残差协方差矩阵进行衡量,挑选总数固定的“最近邻”回波,取这些回波的加权和作为目标回波用于概率数据关联滤波算法中更新被跟踪目标的状态。

基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法

针对非线性非高斯环境下多目标被动跟踪的低可观测问题,将粒子滤波、联合概率数据关联和量测的幅值信息相结合,提出了一种基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法。将联合概率数据关联算法中的关联似然与幅值似然比相结合,利用粒子滤波算法进行跟踪滤波,用幅值量测来改善低可观测条件下的目标跟踪性能。仿真结果表明,该算法提高了数据关联的可靠性和目标跟踪的精度。

基于联合概率数据关联和粒子滤波的多目标跟踪算法

数据关联一直是多目标跟踪中的核心问题,是实现多目标有效跟踪的关键。介绍了多目标跟踪的基本原理以及联合概率数据关联的基本原理,并且将粒子滤波引入到联合概率数据关联模型中,提出了联合概率数据关联-粒子滤波算法来实现多目标跟踪。仿真结果表明,此算法可以很好的实现固定数目多目标跟踪。

基于概率数据关联与粒子滤波的多目标跟踪算法

提出一种基于概率数据关联和改进粒子滤波的多目标跟踪算法。该方法在分析关联区域内有效量测基础上,利用量测与目标预测位置的统计距离计算关联概率;然后,对粒子滤波器进行改进,将目标的最新量测和状态的高斯逼近组合在一起,对每个粒子采用类似于卡尔曼滤波的方式产生高斯建议分布,以此提高目标状态的估计精度;最后,将所有有效量测的估计结果按照关联概率进行加权,从而实现多目标跟踪。仿真结果表明,该算法用于复杂环境下的多目标跟踪精度较高,不仅降低了关联概率的计算难度,而且可以准确地进行数据关联,具有一定的工程应用价值。

基于距离加权的概率数据关联机动目标跟踪算法

为了提高杂波环境下机动目标跟踪的实时性和精确性,在概率数据关联算法的基础上,引入距离加权的概念,以区分来自于目标的量测概率和来自于杂波的虚假概率,在一定程度上提高了概率数据关联算法在密集杂波环境下的非机动目标的跟踪性能.针对机动目标的跟踪,提出了一种适用于密集杂波环境下的联合交互式多模型概率数据关联跟踪算法,该算法利用距离加权的概率数据关联算法进行滤波.模拟实验结果表明:该算法可以在一定程度上提高密集杂波环境下机动目标跟踪的性能,能够更加有效、可靠地实现机动目标跟踪的目的.

随机集粒子滤波的快速被动数据关联算法

针对杂波干扰环境下的被动多目标跟踪问题,将多站集中式融合方法与概率假设密度粒子滤波递归过程相结合,实现被动多目标跟踪.进一步,将概率假设密度粒子滤波递归过程并行化处理,每个目标使用单独滤波器跟踪,避免了大量粒子的聚类过程,简化算法复杂度,进而提出一种快速被动数据关联算法.实验结果表明,与传统算法相比,新算法可以在不增加额外计算负担的基础上,有效得到每个目标的航迹.特别对于目标发生交叉的情况,能很好地区分每个目标的航迹.

修正概率数据关联算法的研究

根据“全邻”数据关联算法的基本思想,采用关联城内回波似然函数的归一化处理,考虑关联城内所有回波的信息,对Fitzgerald提出的简化概率数据关联(SPDA)算法进行修正,得到修正概率数据关联(MSPDA)算法.理论分析和Monto Carlo仿真表明了该算法的有效性.为了能应用于多机动目标的跟踪.采用一种有效的交互式多模型自适应机动目标跟踪算法与MSPDA算法结合,对多个机动目标的交叉、编队进行仿真,得到了较好的结果.

一种改进的广义概率数据关联跟踪算法

对于多目标跟踪问题,最近提出的全局次优的广义概率数据关联算法(GPDA)由于其新颖的可行性划分规则和较小计算存储需求而受到广泛关注。本文提出了一种基于广义联合事件分割组合的新关联算法。它通过引入目标的方向性信息,在基于新规则划分后,对进入有效域的传感器量测估计值权重系数进行调整,从而使最终的估计值更准确,关联精度得到进一步提高。利用该改进算法对杂波环境下多目标跟踪进行仿真实验,结果表明提出的关联算法继承了原有算法的优点,同时用较小的计算代价使得跟踪性能得到较大改善。

基于改进概率数据关联滤波的红外小运动目标跟踪

在跟踪弱小运动目标过程中,低信噪比和高虚警率使得即使是在波门内也存在较多的虚假目标,加大目标识别的不确定性,降低跟踪的可靠性和精度。该文分析了红外成像系统中目标信号特点,根据概率数据关联滤波的思想,提出了一种基于目标幅度连续性和运动一致性的弱小目标跟踪识别方法,重点比较了极大似然.概率数据关联滤波和改进算法的目标识别与跟踪性能。理论分析和实验结果表明,该方法较大程度上减少了弱小目标跟踪过程中测量点与航迹关联的不确定性,提高了目标识别与跟踪性能。

一种改进的多传感器多目标跟踪联合概率数据关联算法研究

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,会出现计算组合爆炸现象。因此,提出了一种改进算法,即对多传感器多目标量测进行同源划分,将多传感器对多目标的跟踪问题简化为单传感器对多目标的跟踪问题,然后将JPDA当作一种组合优化问题,采用连续型Hopfield神经网络求解关联概率。经仿真研究表明,该方法不仅克服了JPDA算法在多传感器多目标跟踪问题中的缺陷,还提高了跟踪精度。

一种改进的联合概率数据关联算法的研究

针对联合概率数据关联算法需要知道目标总数并要对矩阵差分,且计算量呈指数增长的问题,提出了一种模糊多门限概率关联算法,该算法利用测量与目标的关联概率来替代概率数据关联算法中可行联合事件概率的计算,改善性能的同时又减少了计算量。仿真结果表明该算法能有效的解决密集目标跟踪环境下的数据融合精度和收敛性问题,且计算量小。

基于概率数据关联的雷达导引头抗速度拖引干扰算法

针对在速度拖引干扰下,脉冲多普勒雷达导引头无法精确跟踪、制导目标的问题,提出了基于概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。对于雷达导引头角度测量信息和Doppler测量信息,采用序贯扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计。根据Doppler信息强非线性的特点构建了伪量测信息,并提出了在Doppler量测更新滤波估计阶段,采用概率数据关联算法进行抗速度拖引干扰。给出了算法的推导过程,并进行了数值仿真验证。仿真结果表明,采用该算法能够稳定跟踪释放多重速度拖引干扰的目标,有效抑制速度拖引干扰对制导信息估计的影响,改善导弹的制导精度。

适于复杂信息融合系统的近似联合概率数据关联算法

文中在B.Zhou提出的直接概率计算(DC)和近似概率计算(AC)算法基础上提出了一种新的近似多传感器多目标联合概率数据关联算法。近似概率法是以一个目标为中心的近似聚为构造互联事件的起点,并在计算中将 DC和 AC结合得到的一种全邻的点迹-航迹关联算法。它能有效地提高目标点迹-航迹的关联正确率,在计算时耗上较完全联合概率法快得多,能满足工程中实时性的要求,将其在杂波下目标密集、航迹复杂的数据融合系统中进行实验,对关联正确率,关联耗时等与最近邻法进行了比较,效果较好。

一种基于粒子滤波的概率数据关联方法

针对复杂环境下的机动目标跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的概率数据关联方法(PF-PDA),首先利用跟踪门对回波进行预处理,筛选出有效回波;随后利用粒子滤波,对关联概率中的残差协方差阵进行修正,求得关联概率,进而得到融合测量;最后对目标状态进行更新。与PDA的仿真比较表明,在满足系统实时性的前提下,本方法在跟踪精度上有很大提高。

基于改进CS模型的自适应概率数据关联算法

针对密集杂波环境下传统概率数据关联算法对突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于采用渐消因子的改进"当前"统计模型的自适应概率数据关联算法。该算法改进了传统的"当前"统计模型中加速度方差的计算方式,并在滤波算法中采用了渐消因子,克服了传统卡尔曼滤波的3大缺陷,通过改变预测协方差来修正滤波增益,在保持跟踪精度的前提下,能自适应调整滤波器带宽,增强了系统对突发机动的跟踪能力。理论分析和仿真结果表明,该算法比采用强跟踪滤波器的概率数据关联算法更有效。

一种基于多目标跟踪的改进概率数据关联算法

针对联合概率数据关联算法过于复杂以及密集多目标处理中的问题,文中提出了一种适用于实际应用的改进概率关联算法,该算法通过引进雷达多普勒测量信息,对进入跟踪门相交区域中的公共测量值权重系数进行调整,以提高关联精度,从而使最终的估计值更加准确。理论分析和蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有较小的计算量以及良好的跟踪性能。

基于联合概率数据关联算法的红外弱小目标跟踪

针对在云天背景下运动的红外弱小目标,从数据关联的角度,利用联合概率数据关联算法实现多个红外弱小目标的跟踪。实验结果表明,在杂波环境下,联合概率数据关联算法可以稳健地跟踪多个红外弱小目标的目标状态,跟踪效果好。

基于粒子群及混沌算法的联合概率数据关联研究

联合概率数据关联算法(JPDA)是一种能够在杂波环境下对多目标进行数据关联的算法。随着回波与杂波数目的增加其计算量呈指数上升。虽然有一些类JPDA的方法可以减少其计算量,但在杂波环境下其准确性仍难以保证。本文将JPDA中关联矩阵的求解等效为多维分配问题,通过粒子群及混沌算法等智能算法的应用来提高算法的准确性。

灰色预测-概率数据关联滤波方法

针对红外弱小目标跟踪精度不高,实时性不好等问题,提出了一种基于灰色预测-概率数据关联滤波(GPPDAF)的弱小目标跟踪方法。该方法采用实时性较好的灰色模型对目标轨迹进行预测,并以预测位置为中心构建跟踪波门,然后通过改进的极大似然概率数据关联(MLPDA)算法计算波门内各量测点的概率权重,最后用各量测点的概率加权和作为跟踪结果。实验结果表明,该方法实时性能较好,较大地改进了红外弱小目标的跟踪精度。

概率数据关联滤波器中的采样周期控制

在监视系统中,应用多传感器数据融合理论来提高航迹跟踪性能是以增加计算量为代价的。传感器管理技术的使用可以平衡系统资源和跟踪性能。目前,传感器管理技术的研究主要集中在传感器对跟踪目标的分配上,而对传感器采样周期的控制研究很少。采用方差控制方法可对传感器的采样周期进行控制。在保证跟踪精度的情况下,通过改变传感器的采样周期来减少系统采样次数,以达到减少系统计算量的目的。