基于Transformer复杂运动辨识的机动星凸形扩展目标跟踪方法

针对复杂的机动扩展目标跟踪问题,利用Transformer网络设计了一种有效的星凸不规则形状机动扩展目标跟踪方法。首先,该文研究利用alpha-shape算法建立了星凸形状的变化模型,实现了静态场景下的星凸形扩展目标的形状估计。然后,通过对目标状态转移矩阵进行重新设计,结合Transformer网络对机动扩展目标运动状态转移矩阵进行实时估计,实现了对复杂机动目标运动过程的精准跟踪。进一步地,将估计得到的形状轮廓与运动状态进行融合,最终实现了对星凸形机动扩展目标的实时跟踪。最后,通过构造复杂的机动扩展目标跟踪场景,利用多重性能指标测试算法对形状和运动状态的综合估计性能,验证了算法的有效性。

水平集高斯过程的非星凸形扩展目标跟踪算法

针对复杂环境下的非星凸形不规则形状扩展目标跟踪问题,该文提出基于能量泛函的水平集高斯过程扩展目标跟踪算法。首先,利用水平集随机超曲面模型(Level-Set RHM)通过多边形方法对形状内部进行建模。然后,用高斯过程(GP)学习Level-Set建模输入与输出的非线性映射关系,以求得边界函数最大值,并进一步推导Level-Set与GP相融合的非线性量测方程。在最优非线性滤波的框架下,最终推导得到水平集高斯过程(Level-Set GP)算法,并利用面积差作为不规则形状扩展目标形状估计的评价指标。仿真实验表明了所提算法对非星凸形不规则形状扩展目标形状估计的有效性。

星凸形随机超曲面粒子扩展目标跟踪滤波器

针对非线性系统下不规则形状的扩展目标跟踪问题,文章提出了一种基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标粒子滤波算法。首先,研究利用星凸形随机超曲面对不规则形状扩展目标的外围轮廓进行建模,进而建立星凸形扩展目标量测方程。然后,结合粒子滤波算法推导星凸形随机超曲面粒子扩展目标跟踪滤波器。最后,通过实验仿真验证了该滤波算法的有效性和正确性。

基于星凸形随机超曲面的概率数据关联滤波器

为了解决在杂波环境中单扩展目标的跟踪问题,论文提出了一种基于星凸形随机超曲面模型(Star Convex RHM)的概率数据关联(PDA)扩展目标跟踪方法。首先,通过量测集划分获得量测簇,其次利用随机超曲面模型对星凸形扩展目标的量测源进行建模,然后,基于有效量测簇列举全部扩展目标的关联事件,由全概率公式得到关联概率。最后,用PDA算法对扩展目标状态更新,并且通过仿真实验验证了在杂波环境下该算法对不规则形状单扩展目标跟踪的有效性。

基于随机超曲面模型的机动星凸形扩展目标跟踪

针对具有强机动性的扩展目标跟踪问题,不仅需要估计目标的运动状态,还要准确识别目标机动过程中的形状变化。由于目标机动和模型的复杂所导致的高维非线性问题,提出了一种基于随机超曲面模型的扩展目标方向自适应跟踪算法。通过使用输入估计检测器对目标机动进行判断,再利用目标机动的大小修正形状参数的先验,其次基于先验信息更新量测,并结合无迹卡尔曼滤波算法,实现对机动扩展目标的状态跟踪和形状识别。利用均方根误差和quasi-Jaccard距离分别对目标质心位置的跟踪质量和形状的跟踪性能进行评价。仿真实验结果证明了该算法的有效性。

基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标GM-PHD滤波器

针对扩展目标联合估计运动状态和目标外形的问题,提出一种基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标高斯混合概率密度滤波算法。该算法利用星-凸随机超曲面模型对量测的扩散程度进行建模,在高斯混合概率假设密度的框架下,通过求解、更新递推量测模型下的量测似然、新息等参数来实现对扩展目标的跟踪。仿真实验表明,该算法在保证跟踪有效性和可行性的同时,提高了对扩展目标运动状态和目标外形的估计精度。

基于星-凸形RHM的扩展目标跟踪算法

针对扩展目标联合估计运动状态和目标外形的问题,提出了一种基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标高斯混合概率密度滤波算法。该算法利用星-凸形随机超曲面模型对量测的扩散程度进行建模,同时利用约束对目标外形参数进行限制。在高斯混合概率假设密度的框架下,通过对量测模型下的量测似然、新息等参数的求解和更新递推实现扩展目标的跟踪。仿真实验表明,所提算法在保证跟踪有效性和可行性的同时提高了对扩展目标运动状态和目标外形的估计精度。

基于星凸RHM的扩展目标SMC-PHD滤波

扩展目标跟踪与传统目标跟踪不同,不仅需要对目标的运动状态进行跟踪,同时对于目标的外形特征也不能忽略。针对扩展目标跟踪过程中存在的外形拟合和非线性的问题,提出一种基于星凸随机超曲面模型(RHM)的扩展目标序贯蒙特卡洛概率假设密度滤波(SMC-PHD)算法。该算法运用星凸RHM对扩展目标量测源建模,在SMC-PHD的框架下,推导出非线性滤波算法的量测似然表达式和更新方程,实现扩展目标跟踪。仿真结果证明,所提算法的跟踪性能较其他滤波对于目标扩散程度和质心估计均有提高。