一种新的基于概率理论的概率数据互联滤波器

该文从理论上分析了用于目标跟踪的概率数据互联滤波器(PDAF)和联合概率数据互联滤波器(JPDAF)存在的不足,提出了一种新的概率数据互联滤波器(NPDAF)。NPDAF在数据关联时基于概率理论:一个测量可能源于目标,也可能源于杂波,但其源于目标的概率与其源于杂波的概率之和应为1。同时,给出了跟踪过程中NPDAF的数据互联模型及滤波器的实现方法。该实现方法首先计算测量与各目标的关联概率,然后用概率对跟踪滤波器的增益加以修正。仿真实验表明,在对多目标进行跟踪时NPDAF的性能优于JPDAF。

基于概率数据互联滤波器的序列图像微弱点状运动目标跟踪技术

概率数据互联滤波器(PDAF)最早由Bar-Shalom等人提出,被广泛的应用于雷达目标跟踪等领域中.本文在分析序列图像中微弱点状运动目标的运动特性后,根据概率数据互联滤波器的基本思想,推导了在序列图像情况下对微弱点状图像运动目标的跟踪算法.理论及实验结果表明,在序列图像情况下概率数据互联滤波器能够在保持跟踪实时性的同时,提供较高的跟踪精度.

模糊数据互联滤波器及其在机动目标跟踪中的应用

为解决机动目标跟踪过程中的数据关联问题,提出了模糊数据互联滤波器,分析了其工作机理,并将其应用于机动目标跟踪中。与概率数据互联滤波器不同,在进行数据关联时,模糊数据互联滤波器假定目标当前转弯率在一定范围内取值,其预测中心不再是一个点,而是一线段;在计算测量的权重系数时,依据的是测量距该线段的距离。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,采用模糊数据互联滤波器降低了航迹丢失率。

机动目标跟踪中数据互联新方法

为解决机动目标跟踪过程中的数据互联问题,该文提出了一种数据互联新方法。与概率数据互联滤波器不同,在进行数据互联时,该方法假定目标当前转弯率在某一范围内取值,这样其预测中心不再是一个点,而是一线段。在计算测量的权重系数时,采用的是测量距该线段的距离。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,该方法降低了航迹丢失率,提高了状态估计的精度。

基于PDAF和线性预测的实时小目标跟踪算法

根据红外图像中小目标的典型特征提出了一种新的小目标检测算法。利用图像小目标的微分几何特性,计算图像的最小法向曲率,并以此为阈值,获得小目标的候选区对象,以实现目标检测。针对复杂背景下跟踪过程出现背景杂波干扰或目标受到遮挡时,出现目标消失的问题,提出了一种基于概率数据互联滤波器和线性预测技术相结合的实时跟踪算法,以提高目标跟踪的稳定性和精度。最后,利用实际录制的图像序列进行仿真实验,可准确跟踪信噪比不小于2、运动速度为1帧/像素的目标,验证了算法的有效性和实时性。

战场侦察相控阵雷达波束调度研究

战场侦察相控阵雷达在强地杂波环境下对机动性目标跟踪和边跟踪边搜索(TAS)波束调度策略是当前研究的热点。利用地面杂波和目标路径等先验信息,建立了杂波环境下地面交互多模型联合概率数据互联(GIMMJPDA)多目标跟踪算法,在区分目标威胁度、不同威胁目标跟踪精度的基础上实现目标动态的TAS波束调度。经目标态势仿真验证,基于GIMMJPDA目标跟踪算法、高威胁优先级和目标跟踪精度基础上的战场侦察相控阵雷达TAS波束调度策略具有高的时间利用效率。

分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪

针对分布式被动传感器网的特点,提出了一种异步采样条件下机动目标跟踪方法。该方法采用交互式多模型概率数据互联滤波器跟踪机动目标。为启动滤波器,采用最大似然法估计目标初始状态;为适应异步观测条件,提出了马尔可夫转移概率计算方法。仿真实验表明,在分布式被动传感器网中采用该算法能有效进行机动目标跟踪。

基于有源/无源融合的雷达抗欺骗干扰方法研究

针对自卫式欺骗干扰对雷达的严重威胁,研究了一种基于有源/无源融合的雷达抗欺骗干扰新方法。首先论证了单站无源定位方法对欺骗干扰源定位的可行性,设计了一种增加无源处理通道的雷达结构。然后在有源、无源融合的基础上,提出了一种改进的概率数据互联(PDA)滤波器,通过对辐射源的无源定位抑制假目标对波门的拖引。仿真表明该方法具有较好的抗欺骗干扰性能。

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。