基于IMM-PDA算法的实际业务流预测研究

多模型可以在不同时刻为业务流构造不同的模拟模型,而概率数据关联则可以有效地在杂波环境中处理单目标的跟踪问题,即将交互式多模型概率数据关联应用到业务流的预测中.研究了在交互式多模型下建立一个实际业务流预测算法的模型.仿真实验表明,该预测算法具有较高精度.

联合交互式多模型概率数据关联算法

通过对交互式多模型（ＩＭＭ）算法和概率数据关联（ＰＤＡ）算法的研究，指出Ｂａｒ－Ｓｈａｌｏｍ和Ｂｌｏｍ等提出的ＩＭＭＰＤＡ算法结构和理论上存在的问题。根据全局最优的思想，设计了一个最优波门，从而得到全局最优的量测集合，保证了系统的理论完整性和结构合理性。推导完成了新的联合ＩＭＭＰＤＡ算法——Ｃ－ＩＭＭＰ－ＤＡ算法。大量仿真计算验证了Ｃ－ＩＭＭＰＤＡ算法在减少计算量的同时，总体性能上较之原ＩＭＭＰＤＡ算法有大幅度提高。

交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势

系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势。通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨。

基于两点式数据关联算法的多机动目标跟踪

本文首先分析了两点式概率数据关联算法,在此基础上将其与交互式多模型算法结合起来提出了一种用于跟踪多机动目标的新算法.由于充分利用了两点式数据关联算法在关联精度和计算量上的优越性,所提出的新算法无论在跟踪精度方面,还是计算量上都有很大的改善.理论分析与仿真结果验证了该算法优于传统的交互式多模型联合数据关联算法.

集中交互式多传感器联合概率数据互联算法

为了解决杂波环境下多传感器多机动目标跟踪问题,本文提出了一种集中交互式多传感器联合概率数据互联算法。本文提出的算法首先应用广义S-D分配的规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,并对所有的测量组合进行有效性判断,然后应用数据压缩的方法将每个有效量测组合压缩成一个等效量测点并根据每个等效量测点的联合似然函数计算其联合互联概率,最后在此基础上应用交互式多模型算法的思想以处理目标出现机动的问题。本文最后给出了该算法的分析,仿真结果表明,本文算法能够很好地解决杂波环境下多传感器多机动目标的跟踪问题。

基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法

针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法。新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合。通过在粒子状态采样过程中引入模型信息改善了交互式多模型和粒子滤波结合中导致的计算量膨胀问题,并利用广义概率数据关联算法实现回波的有效确认和回波信息的充分利用。给出了应用该方法的具体步骤,最后,理论分析和仿真实验证明该算法的有效性。

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.

一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法

针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。

基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪

针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(IMM-JPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交互式多模型联合概率数据关联(IMM-JPDA)与粒子滤波相结合,在交互式多模型联合概率数据关联的框架下,各模型采用粒子滤波算法处理非线性非高斯问题,避免了噪声的高斯假设和非线性部分的线性化误差。仿真结果表明,IMM-JPDA-PF算法的跟踪性能明显优于IMM-JPDAF算法,能够对杂波环境中的多机动目标进行有效跟踪。

基于改进交互多模型概率数据关联的机动目标跟踪（英文）

为了提高杂波条件下的空中机动目标跟踪精度,提出了一个改进的交互多模型概率数据关联算法。该算法将交互多模型、去偏转换测量和概率数据关联算法相结合,利用交互多模型算法模型集合间不同模型的相互切换来估计跟踪目标的状态;利用去偏转换测量算法对转换测量误差进行去偏补偿,从而减小观测数据坐标变换引起的误差;利用概率数据关联算法处理数据关联和测量的不确定性。通过将本文的算法和基于扩展卡尔曼滤波的概率数据关联算法进行对比分析和验证,实验结果表明本文提出的算法可以提高机动目标的跟踪精度,且跟踪精度相对基于扩展卡尔曼滤波的概率数据关联算法减少26.38%的位置误差。

机载相控阵雷达TAS方式的实现

相控阵雷达具有灵活的波束指向、驻留时间、可控的空间功率及时间资源分配等特点,使相控阵雷达具有支持跟踪加搜索(TAS)的能力,即能同时完成搜索和对多个目标的精密跟踪。该文从任务调度机制和跟踪滤波两项关键技术论述了机载相控阵雷达TAS方式的算法。通过计算机仿真验证,表明这种方法能够使相控阵雷达具有很好的跟踪加搜索(TAS)能力。

多普勒盲区条件下空地预警雷达多目标协同跟踪方法

针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题,基于交互式多模型(IMM,Interacting Multiple Models)、联合概率数据互联(JPDA,Joint Probability Data Association)和分布式不敏卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)提出了预警机雷达与地基雷达对目标进行协同跟踪的方法。该方法利用目标的状态估计和预测实时计算每部雷达的动态融合权值,预测目标的多普勒频率。当预警机雷达对目标的量测不存在且检测到目标进入预警机雷达多普勒盲区时,由预警机雷达对目标状态进行外推,以此产生虚拟量测,用虚拟量测与地基雷达协同跟踪对目标的融合估计状态进行更新;若预警机雷达对目标的量测不存在且目标不是进入多普勒盲区时,由地基雷达单独对目标的融合估计状态进行更新。当目标飞出预警机雷达多普勒盲区后,将预警机雷达对目标的状态估计再次与地基雷达进行关联,并根据动态权值融合更新目标状态。仿真结果表明,该方法能够改善多普勒盲区内多目标航迹的连续性和跟踪精度。

强干扰环境下性能优化的相互作用多模型-概率数据关联算法

在大区域空中交通管制 ATM(Air Traffic Manage)调度多批次飞机时 ,由于各种干扰和虚警的存在 ,致使相互作用多模型 -概率数据关联算法 (IMM- PDA)的性能下降 .为此 ,提出一个新颖的算法 ,即利用某些先验概率知识构造一个判断回波有效性的函数 ,通过该函数来估计无效回波、并将其排除在外 ,从而改善了算法的性能 .最后 ,通过仿真给以验证 .

多传感器多机动目标跟踪方法研究进展

讨论了多传感器多机动目标的研究现状,分析了几种跟踪滤波器的性能,着重探讨了交互多模型(IMM)算法的发展状况和应用。同时还研究了多传感器跟踪多机动目标过程中的数据关联方法。最后指出,寻求采用自适应变结构的IMM算法,研究模型切换过程中算法的过渡性能,以及在数据关联中引入混沌、遗传算法等智能控制方法,将是未来多传感器多机动目标研究的方向。

一种基于目标运动模型的可变固定延迟的平滑算法

近来,对于机动目标跟踪的问题已经提出很多平滑方法。其中相互作用多模型-概率数据关联固定延迟算法(IMMPDAS)对在杂波环境下跟踪机动目标提供了一个较为有效的解决方法。然而,在此标准的平滑算法中,对于每一种模型采用相同的延迟间隔。提出了一种新的基于IMMPDA状态扩展系统的算法。它的改进性在于针对每种模型的复杂性采取不同的平滑延迟步幅,从而计算量将会大大降低,并且使用将更加灵活。通过对一个高度机动目标的多传感器跟踪的仿真实例来进行验证。仿真结果表明提出的平滑算法精度上与原有的平滑算法相差无几,都比已有的IMMPDA算法在航迹估计精度上有了显著提高,但却有更小的计算量。

基于粒子滤波的多传感器交互式多模型多机动目标跟踪

针对单传感器交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(Interacting Multiple Model Joint Probabilistic Data Associa-tion Filtering,IMMJPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,且对于非高斯问题不适用的情况,文中提出一种基于粒子滤波的多传感器交互式多模型多机动目标跟踪算法(Interacting Multiple Model Joint Probabilistic Data Association Particle Filtering,IMM-JPDA-PF).将IMM,JPDA和PF相结合,给出了两个传感器情况下的IMM-JPDA-PF算法,并且IMM-JPDA-PF()算法能够很容易地扩展到任意多个传感器的情况,在非线性非高斯条件下实现了杂波环境中利用多传感器对多机动目标的有效跟踪.仿真结果表明,多传感器IMM-JPDA-PF算法比单传感器的IMM-JPDA-PF算法具有更高的多机动目标跟踪精度.

基于频繁集的多层次交互式关联规则挖掘

定义了一系列关联规则的相关概念 ,然后 ,针对现有的销售事务数据库 ,提出了一种改进的获取多层次信息方法 ,并据此对各数据进行压缩编码 ,减少处理时间 .同时 ,借助频繁集和交互式技术 ,实现多个概念层次交互式挖掘 ,以按用户实际需要提取出其感兴趣的关联规则 。

MHT在红外搜索跟踪系统中的应用

针对红外搜索跟踪系统的弱小目标检测和跟踪的需求,讨论了基于交互多模型的多假设跟踪方法在针对红外搜索跟踪系统中的应用。同时根据红外目标及背景的特点,进行仿真并对仿真数据进行跟踪实验,仿真结果表明:此方法在低信噪比背景下能成功的跟踪多目标。

密集杂波环境下一种新的机动目标跟踪算法

针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题,在传统方法基础上结合模糊推理的思想,提出一种模糊自适应交互多模型概率数据关联算法。该算法将目标运动模式分为机动和非机动两类区别对待,无需选取大量模型来覆盖机动目标的运动模式,而是动态调节模型集合中部分模型的参数,具有更强的自适应跟踪能力。最后,给出了算法的仿真分析,结果表明:该方法能够有效地跟踪密集杂波中的机动目标,并且跟踪性能较传统方法有所提高。