一种新的IMM-PDA滤波器跟踪门

针对杂波环境下跟踪机动目标问题,研究了两种现行的跟踪门,模型跟踪门(MBG)和集中跟踪门(CG)。在此基础上提出了新的跟踪门,分别是模型概率加权跟踪门(MPWG)和两级模型概率加权跟踪门(TS-MPWG)。用RMS误差、跟踪丢失百分比和计算量比较了这几种跟踪门的性能。从仿真结果可以看出,在杂波环境下用IMM-PDAF进行机动目标跟踪,TS-MPWG跟踪门优于其它方法。

IMM-PDA滤波器的模型概率加权跟踪门研究

杂波情况下跟踪机动目标的一个重要问题就是跟踪门问题。文中研究了两种现行的跟踪门技术,模型跟踪门和集中跟踪门。提出了新的跟踪门技术,分别为模型概率加权跟踪门和两极模型概率加权跟踪门(TS-MPWG),TS-MPWG考虑了可能的模型误差,且当建立第二个波门时在模型误差变量上用到了上界。仿真里采用了一种高机动目标的基准轨迹,用RMS误差、跟踪丢失百分比和计算量比较了讨论的跟踪门技术的性能。从仿真结果可以看出,在杂波环境下用IMM-PDAF进行机动目标跟踪,TS-MPWG跟踪门技术优于其他方法。

性能优化的跟踪门算法

本文提出一个基于数据关联性能评价的优化跟踪门算法 ,并通过它来减少跟踪门内来自非本目标的回波 ,最终达到提高多目标多传感器跟踪系统性能的目的 .与最优跟踪门相比 ,经理论分析和仿真数据表明 ,本算法有效改善了系统的性能 ,尤其在强干扰。

跟踪门对多目标跟踪系统性能的影响

讨论了密集目标环境下跟踪门门限对多目标跟踪系统性能的影响。在略去杂波的情况下,以方差压缩比作为跟踪系统性能的衡量指标,对跟踪门性能进行了理论分析。给出了矩形跟踪门配合K alm an滤波算法和PDA关联算法的仿真数据。提出了一种跟踪门门限的选取方法,将离线仿真得到的门限直接应用于跟踪系统,门限计算复杂减小,适用于对速度要求较高的跟踪系统。

红外搜索跟踪系统中跟踪门算法研究

分析了多目标跟踪过程中预测误差的来源、分布及传递关系 ,计算出目标的测量误差和本机的速度测量误差在坐标转换后的偏差 ,并根据目标的机动特性建立了相应的机动加速度模型 .讨论了如何在保证正确判定概率PCD条件下选取尽可能小的跟踪门体积 ,给出了跟踪门的设计 ,并说明了系统扫描方式对跟踪门设计的影响 .还建立了目标的状态方程和测量方程 ,运用标准 Kalman滤波 ,实现了机载 IRST系统的多目标跟踪 。

目标联合状态类型密度表示的跟踪门技术

大多数传统的跟踪门技术仅使用目标的运动学量测信息,在多目标、多杂波跟踪场景中会导致较大的关联不确定性。考虑到属性传感器可以获取目标的类型信息,提出了基于目标联合状态类型概率密度的跟踪门方法。首先给出目标状态与类型的联合概率密度表示,从而导出以类为条件的跟踪门构建方法。为了适用于实时的非线性跟踪系统,门限的计算采用了基于仿真的算法。场景1显示如果目标的量测预测密度为偏斜函数时,基于仿真的门限算法可以获得最优的跟踪门;场景2为地面编队目标的跟踪过程。与使用传统的跟踪门相比,以类为条件的跟踪门技术在很大程度上提高了目标量测到航迹的关联率。

基于混合编码遗传算法的最优跟踪门

跟踪算法优化可以提高跟踪质量,选择恰当的跟踪门是优化跟踪算法的关键措施之一。本文提出了一种基于混合编码的遗传算法,用于杂波环境下目标跟踪过程中跟踪门参数的离线优化。该算法将二进制编码与浮点数编码结合,对跟踪门的形状和大小进行混合编码,选择跟踪精度性能指标构造遗传算法的适应度函数,以此将跟踪算法的优化问题转化为遗传算法寻优,在不同杂波环境下优化跟踪门参数设置。

多维可变跟踪门SPRT无源跟踪起始算法

本文提出了一种基于多维可变跟踪门检测的序列概率比检验(SPRT)无源跟踪起始算法。该算法基于目标的多特征信息,构造多维动态可变的跟踪门,进行自适应跟踪起始检测;然后根据序列概率比检验准则进行轨迹确认,从而实现自适应跟踪起始。计算机仿真结果验证了该算法的正确性、有效性。

基于数论法的跟踪门计算方法研究

根据测量误差和状态估计误差,采用数论法、随机点集包络法和数据拟合方法计算测量状态的跟踪门形状和大小。跟踪门是多传感器多目标关联算法的首要技术,实质是对多目标进行分布范围划分,减小目标的无效检测率。现有跟踪门的门限算法以各个测量分量或分量函数具有正态分布特性为前提,加之规范的形状,具有特定的局限性。数论法根据误差源的概率分布采用在Weyl意义偏差较小的均匀分布点集来模拟误差源的统计分布。该方法适合于三维空间跟踪门计算,计算量小,过程简单,不仅可得到跟踪门形状,而且可对跟踪门的大小进行计算,达到减少交叉跟踪门总数、交叉跟踪门内目标总数的目的。

基于数据关联性能优化的跟踪门算法

典型的机载红外搜索跟踪系统采用大场和小场两种扫描方式,在不同的扫描方式下,跟踪门的设计有所不同。小场扫描频率高,可采用椭球形跟踪门;大场扫描频率低,宜采用类水滴形跟踪门。针对类水滴形跟踪门提出了一种基于数据关联的性能优化的跟踪门算法,通过它来减少跟踪门内来自非本目标的回波,最终达到提高多目标多传感器跟踪系统性能的目的。

联合概率数据关联中双门限跟踪算法研究

基于拟方向的基本思想 ,提出了一种方向跟踪门 ,并给出了此方向跟踪门的具体构造方法。将椭圆跟踪门和方向跟踪门相结合 ,获得了基于双门限的跟踪算法 ,以此来减少可行联合事件的个数 ,达到降低联合概率数据关联计算量的目的。对此跟踪方法进行了仿真研究 ,给出了仿真结果 ,并对如何减少可行联合事件的个数进行了实例验算。

一个面向数据关联滤波器的跟踪门估计算法

研究在干扰环境中进行目标跟踪时如何为观测确定一个有效的跟踪门.因为跟踪门是数据关联滤波器的重要组成部分,所以论文提出了一个依据数据关联滤波器性能来估计跟踪门的算法,即:通过寻找数据关联滤波器最佳性能来逆向估计跟踪门.仿真实验表明,与现有通用和经典跟踪门估计方法相比,这个新方法具有较多优势.尤其在强干扰、高虚警的条件下,其优势更加显著.

基于残差三阶累积量的跟踪门新方法

针对在有高斯量测噪声和杂波环境下的数据关联问题,提出了一种基于残差三阶累积量的跟踪门算法,通过对残差数据累计序列的三阶累积量的计算,抑制了高斯噪声对跟踪门的影响,且有效地排除了杂波的干扰,从根本上提高了跟踪门的性能.仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性.

光电跟瞄平台的波门跟踪技术(英文)

波门跟踪是提高基于图像等信息实现跟踪的光电平台跟踪精度的有效方法。探讨了脱靶量预测、图像传感器滞后和伺服系统动态精度对波门跟踪的影响。针对一类匀速运动目标,建立了基于图像处理信息和伺服系统反馈信息的目标空间角运动模型,利用最小二乘法获得目标角运动参数的估计,同时推导了目标图像脱靶量的预测公式,结合目标运动预测,完成了自适应波门的设计。最后给出了常规波门和自适应波门的工程跟踪实验,结果表明,文中所提方法创新定性地定量分析了波门跟踪技术在工程实践中的问题,解决方案完整且在工程实验中得到了检验,提高了跟踪的稳定性和系统的实时性。

基于最小误跟概率的最优跟踪波门确定方法

介绍了跟踪波门的原理,分析了影响矩形跟踪门跟踪效果的因索。从减少落入跟踪门的杂波数量和降低误跟概率出发,得到了一种最优跟踪门确定方法。给出了计算机仿真结果。

一种基于自适应波门的角跟踪系统设计

介绍了一种用于实时监控的目标图像角跟踪系统。系统基于自适应波门跟踪思想,利用手动巡航将目标导入波门;在跟踪过程中通过最小二乘滤波估计和预测目标角运动参数,将每帧图像的处理控制在波门内完成,从而实现目标的实时跟踪。最后通过跟踪飞机的试验证明了系统设计思想。

基于毫米波雷达的机动目标跟踪算法研究

针对复杂交通环境下高机动目标难度大,易丢失的问题,提出一种适合机动目标的毫米波雷达跟踪流程。首先,提出一种适合毫米波雷达数据的跟踪门——基于规则的自适应跟踪门,能够根据雷达探测范围,目标属性自适应调整跟踪门。然后,根据目标高机动特性,选择匀速模型和匀加速模型为跟踪模型,利用交互式多模型算法跟踪目标。实验结果表明:交互式多模型算法较典型卡尔曼滤波跟踪精度提高18.26%;论文方法跟踪雷达目标准确度提高5.303%,虚警率下降0.813%。

飞行小目标自适应双波门跟踪算法

波门跟踪是一种利用实际图像处理的区域范围的视觉跟踪算法。在飞行小目标信噪比较低的情况下,现有方法往往不能获得稳定的跟踪结果。针对小目标跟踪的特点,提出了一种自适应双波门的跟踪算法。该算法采用帧间差分算法检测小目标,通过质心标定修正当前帧目标的初始位置,并利用最小二乘估计预测算法实现目标范围的估计,从而实现自适应跟踪的目的。实验结果表明,即使在飞行小目标被短时遮挡情况下,利用本算法也能稳定地检测出它的位置,能根据目标的轮廓自适应地确定目标波门形状,并能有效解决目标跟踪偏移和短时丢失等问题。

红外成像波门形心跟踪算法的误差分析

介绍了红外成像波门形心跟踪算法的原理,通过建立跟踪误差模型,讨论分析了红外成像波门形心跟踪算法的误差,当误判概率越小,波门内目标像素越多,背景像素越少时,形心跟踪误差越小;当信噪比越大,相关搜索的次数越少,相关运算的像素总数越多时,正确匹配系数越高。试验证明,该算法不仅能减小跟踪误差,而且能提高跟踪的精确度和稳定性。

低数据率条件下的目标跟踪

在低数据率条件下,采用基于卡尔曼预测估计的传统跟踪门对目标进行跟踪,容易出现误跟踪和航迹丢失,针对该问题,提出了一种两级跟踪门的解决方案。第一级跟踪门为组合跟踪门,它由运动学状态估计和目标的最大速度信息确定,目的是通过扩大跟踪门的面积使得目标测量尽可能地落在跟踪门之内;第二级跟踪门为由先验的和测量的幅度信息确定的特征跟踪门,其作用是对落入组合跟踪门内的测量进一步筛选,以区别出目标测量和杂波。只有那些同时满足两级跟踪门的测量才有可能来源于正在跟踪的目标,因此可以将其用于后续的数据关联和滤波更新。仿真结果表明,在低数据率条件下,采用该跟踪门方案的跟踪器的跟踪精度明显高于基于传统跟踪门+特征跟踪门和多跟踪门+特征跟踪门的跟踪器。