强干扰环境下性能优化的相互作用多模型-概率数据关联算法

在大区域空中交通管制 ATM(Air Traffic Manage)调度多批次飞机时 ,由于各种干扰和虚警的存在 ,致使相互作用多模型 -概率数据关联算法 (IMM- PDA)的性能下降 .为此 ,提出一个新颖的算法 ,即利用某些先验概率知识构造一个判断回波有效性的函数 ,通过该函数来估计无效回波、并将其排除在外 ,从而改善了算法的性能 .最后 ,通过仿真给以验证 .

空中交通管制中轨迹预测的相互作用多模型算法的设计

研究了相互作用多模型算法，并就这种算法设计了几种方案，同时选取适当的参数对其进行了仿真设计和计算，给出了水平面内不同方案下的仿真结果，验证了这种算法的有效性，说明了通过模型概率实现模型之间的软转换的可行性。研究得出了以下结论：该算法能在平稳飞行时使误差尽量减少；在机动时，对机动进行快速的探测和反应，同时，保证状态估计误差不超过原始的观测数据误差。

空管中飞行轨迹预测算法的比较研究

研究比较了用于空中交通管制中飞行轨迹预测问题的三种不同算法,即α/β或α/β/γ滤波算法、自适应单一模型卡尔曼滤波算法和当前正研究应用的相互作用多模型卡尔曼波算法。针对三种算法,根据民航飞行的实际情况,分水平面和高度方向两部分设计了具体的飞行轨迹预测方案,并对这几种方案进行了蒙特卡洛仿真,给出了有关的仿真结果,证明相互作用多模型算法在空管轨迹预测中是更为有效和可行的。

基于概率模型的实时修正IMM目标跟踪算法

针对传统的IMM算法采用固定测量噪声协方差矩阵和Markov转移概率矩阵导致模型切换缓慢,跟踪精度下降的问题,提出了一种具有模型概率实时修正的IMM机动目标跟踪算法。该算法在监控区域上建立无线电指纹库,利用支持向量回归算法训练得到观测模型。引入模糊神经网络,在模型交互输出阶段自适应地调整测量误差协方差矩阵。根据IMM子模型中连续时间点之间的模型概率的比值,对Markov转移概率进行修正。仿真结果表明,提出的方法在实时性、跟踪精度方面具有良好的性能。

基于无线网络的H.264误码掩盖算法的改进

视频压缩码流在无线网络传输过程中受无线网络环境的影响丢包现象严重,重构图像质量下降。在H.264时域误码掩盖算法的基础上,根据时域和空域相邻宏块的运动矢量对丢失宏块的分割模式进行自适应选择,采用改进的边界匹配误差函数,估计丢失宏块的运动矢量。在无线网络环境下对多种视频序列和宏块丢失率进行仿真,图像质量有一定的提高。在宏块丢失率为10%情况下,峰值信噪比相对H.264标准算法提高0.08～1.13dB。