基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪

针对杂波环境下的多目标跟踪,概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波不能提供目标航迹信息的问题,提出一种基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪方法。利用PHD滤波消除杂波并得到各个时刻的目标个数和目标状态估计。将PHD滤波的结果重新定义为量测数据,通过数据关联进一步消除虚警和漏警并给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以在有效地提高杂波环境下多目标跟踪精度的同时提供各目标航迹信息。

基于新型滤波算法的输电线路防外破监测雷达

雷达技术具有精确、高效和全天候等优点在动目标监测方面得到广泛应用。但煤矿周边运行环境复杂,雷达探测动目标时易受地杂波和噪声的干扰,影响监视和跟踪的效果。提出了一种多参量加权的最近邻域滤波算法,能有效解决密集杂波中航迹交叉、密集目标等难题,在煤矿输电线路防外破监视雷达中得到实际应用。

基于形态学的输送带纵向撕裂边缘检测算法

针对传统边缘检测算法需要设定阈值和矿井下输送带撕裂检测光照不均匀的问题,提出了一种新的输送带撕裂检测算法。实验结果证明了该算法对光照不均匀的输送带撕裂图像边缘提取有较好的效果。

基于角度观测关联对的NN-EKF红外/毫米波融合跟踪算法

针对双传感器杂波环境中单目标的跟踪问题,提出了一种红外/毫米波角度观测关联及基于观测对最近邻的双模融合跟踪算法。算法根据对真实目标的观测与对杂波的虚假观测联合分布模型的不同,筛选出当前时刻的嫌疑观测对,剔除掉大部分杂波;然后对各嫌疑观测对进行融合,从中选择距离预测位置最近的观测作为当前时刻的观测,并用EKF对目标进行跟踪。算法关联逻辑简明、运算量小,适合工程应用,可应用在中等杂波密度环境,仿真结果验证了算法的有效性。

航空器4D航迹目标跟踪精度设计研究

航空器航迹跟踪精度直接关系到是否满足基于轨迹运行的实时跟踪业务需求,针对航空器的四维航迹跟踪分析中涉及参数过多的问题,采用最近邻域关联滤波算法以及传统的概率数据关联算法与卡尔曼滤波算法结合的概率数据关联滤波算法对航空器运行过程中的时间、三维位置及速度进行跟踪精度设计,并且使用MATLAB仿真软件进行了理论仿真及分析。通过对同一航迹进行跟踪分析,比较两种算法在三个不同方向上的位置及速度上的跟踪情况,滤波误差均值,取误差均值较小者为优。仿真结果表明,上述两种算法都能够对航迹进行较好地跟踪,并且可以满足基于轨迹运行的业务需求。

一种基于PDAF的目标跟踪算法

对目标进行跟踪的目的是通过相关和滤波处理建立目标的运动轨迹。在某型声纳多次试验中,发现采用最近邻域标准滤波器(NNSF)滤波方法时,目标跟踪不稳,跟偏、丢失等现象频现,因此对现有目标跟踪模型和算法进行研究与改进。采用基于概率数据互联滤波器(PDAF)的跟踪算法来实现对目标的跟踪。首先,使用滑窗法对目标进行跟踪起始,然后再采用概率数据互联滤波器(PDAF)进行目标关联,以保持对目标的连续跟踪。经过仿真与在某型声纳的多次试验对比可得:该关联方法对目标的跟踪结果较采用NNSF滤波方法对目标的跟踪结果有明显改进。其跟踪精度有了明显的提高,而且其跟偏、丢失的次数明显减少。