基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法

利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息,基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法,提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中,对各高斯项编号,进行航迹提取,在滤波处理的同时形成带有航迹编号的明确航迹,并进行航迹管理;同时,根据目标运动模型,联合利用目标加速度控制输入与速度估计进行多目标分类.仿真试验验证了该方法能够在检测、跟踪的同时,对目标航迹进行有效类型识别.

异类传感器多目标检测跟踪与识别随机集模型

为在空中预警监视系统中实现多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别,在多目标检测、跟踪的随机有限集模型基础上,进行多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别的理论模型与处理框架研究。通过对目标的运动学状态与目标识别属性状态统一描述,把多目标状态建模为一个用随机有限集描述的全局状态。通过对运动学传感器与属性传感器模型分析,把各异类传感器建模为一个全局传感器,并把各传感器的测量建模为一个用随机有限集描述的全局测量。根据全局状态与全局测量模型,把异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别过程描述为Bayes滤波过程,并给出了相应的多异类传感器多目标联合检测、跟踪与识别处理框架。通过仿真试验验证了理论模型与框架的有效性。