应用超图匹配的多假设群目标跟踪方法

针对群目标跟踪中的数据关联问题,本文提出一种应用超图匹配的多假设群目标跟踪方法。首先将每个群作为一个整体进行跟踪,通过引入延迟决策,利用延迟时间内产生的群航迹假设树,对群可能发生的分离与融合行为进行判断,实现对群整体的跟踪。接着考虑群内各目标通常在运动过程中将保持相对稳定的位置关系,应用超图匹配算法,由航迹与量测之间的相对位置信息辅助完成近距离群内目标的数据关联。仿真表明该多假设跟踪方法能够有效地对群结构进行估计。同时通过引入群内个体目标的相对位置信息,应用超图匹配算法能够获得更好的群内个体目标数据关联效果。

基于联合GLMB滤波器的可分辨群目标跟踪

针对联合广义标签多伯努利(joint generalized labeled multi-Bernoulli, J-GLMB)滤波算法中群目标之间距离较近、容易关联错误的问题,结合超图匹配(hypergraph matching, HGM)提出一种基于HGM-J-GLMB滤波器的可分辨群目标跟踪算法。首先,采用J-GLMB滤波器估计群内各目标的状态、数目及轨迹信息,并利用HGM结果提升量测与预测状态之间的关联性能。其次,通过图理论计算邻接矩阵,获取群结构信息和子群数目。随后,利用群结构信息估计协作噪声,进而校正目标的预测状态。最后,通过平滑算法改善滤波效果,并设置轨迹长度阈值,使其在平滑状态达到消除短轨迹的目的。仿真实验表明,所提算法在线性系统下能有效提升群目标跟踪性能。

矿山动态协同作业场景无线通信关键技术

随着智能化装备和工业机器人技术的发展,矿山开采过程逐渐趋向无人/少人化,亟需解决数据的高效连续传输问题,如矿山动态协同作业场景下大量的数据采集和传输、多样的用户设备接入以及低时延的控制操作等。深入剖析了矿山动态协同作业场景的通信技术需求、矿山无线通信技术的应用现状与发展趋势,分析了当前矿山无线通信的关键技术瓶颈、相关解决方案及其应用效果。得出分布式多源、多目标动态业务的激增及其并发式的传输是矿山高可靠、低时延多业务交互协同网络所面临的最大问题。如何利用矿山用户、设备群体的协同作业特点和对应的动态业务属性,有针对性地对通信网络的物理信道、物理资源进行管理和分配,则是从根本上有效优化网络可靠性,提高传输效率的关键。为此,提出了多业务属性驱动的矿山动态协同作业场景无线通信模式:在提取矿山非高斯脉冲干扰特征及无线信道空-时-频域统计特性的基础上,面向作业场景深入挖掘业务特性与物理层传输的内在关联,利用超图匹配、图论、博弈论、非正交多址接入等方法,从信道-链路-业务快速多维匹配的角度解决多用户协同交互传输通信链路和信道的匹配、多跳用户链路匹配、多业务QoS要求与链路匹配等快速匹配问题。