基于距离加权的概率数据关联机动目标跟踪算法

为了提高杂波环境下机动目标跟踪的实时性和精确性,在概率数据关联算法的基础上,引入距离加权的概念,以区分来自于目标的量测概率和来自于杂波的虚假概率,在一定程度上提高了概率数据关联算法在密集杂波环境下的非机动目标的跟踪性能.针对机动目标的跟踪,提出了一种适用于密集杂波环境下的联合交互式多模型概率数据关联跟踪算法,该算法利用距离加权的概率数据关联算法进行滤波.模拟实验结果表明:该算法可以在一定程度上提高密集杂波环境下机动目标跟踪的性能,能够更加有效、可靠地实现机动目标跟踪的目的.     

一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.     

自适应模型集交互式多模型算法

针对交互式多模型(IMM)算法的目标跟踪精度问题,提出了一种自适应模型集IMM算法.利用IMM算法中的模型概率含义,并以此对模型集的收缩比例因子进行设计,这样模型集通过向中心模型收敛可完成自适应调整,而自适应调整过程能有效、实时地利用观测信息.仿真实验结果表明,所提算法能有效跟踪机动目标,而且比IMM算法的跟踪精度更高,但其受到目标机动模型的先验性的限制.     

基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪

为了消除机动目标多模型跟踪中人为因素对跟踪精度的影响，提出了一种新的基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪算法．该算法通过对Baum辅助函数的最大化实现隐马尔科夫模型状态转移概率的参数估计，并将估计结果用于交互式多模型算法的设计中，构造出时变马尔科夫状态转移概率的交互式多模型算法，有效地降低了人为因素对机动目标跟踪精度的影响．通过对一个机动目标的跟踪对比，说明了该算法比传统的交互式多模型算法具有更小的跟踪误差和良好的模型跟踪概率．     

一种适于非线性非高斯目标跟踪的MRIMMPF算法

为解决粒子滤波应用到IMM算法时计算量过大的问题,融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种采用多速率方法的交互式多模型粒子滤波(multirate interacting multiple model particle filter,MRIMMPF)算法.该算法采用多模型结构来跟踪任意机动的目标;使用一种3模型、one-third速率/全速率跟踪算法,一个one-third速率模型处理非机动或微弱机动,2个全速率模型用于机动模式,以处理非线性、非高斯问题.仿真结果表明,MRIMMPF算法在性能上并不低于交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法,但是计算量明显减小.     

一种带重采样控制器的IMM-AUPF算法

为了减轻粒子滤波计算复杂性,提出了一种基于交互式多模型(IMM)架构的自适应Unscented粒子滤波算法(AUPF)。IMM-AUPF算法在粒子滤波重采样步骤中设计了一个重采样控制器,根据滤波性能在线调节重采样粒子的数量。并将自适应粒子滤波算法应用于交互式多模型估计方法中,有效地解决了地面机动目标跟踪问题。实验结果表明:基于粒子滤波的多模型滤波器在估计精度方面优于标准的交互式多模型滤波器,且IMM-AUPF算法在计算复杂性方面优于交互式多模型Unscented粒子滤波算法。     

基于IMM-PDA算法的实际业务流预测研究

多模型可以在不同时刻为业务流构造不同的模拟模型,而概率数据关联则可以有效地在杂波环境中处理单目标的跟踪问题,即将交互式多模型概率数据关联应用到业务流的预测中.研究了在交互式多模型下建立一个实际业务流预测算法的模型.仿真实验表明,该预测算法具有较高精度.     

多传感器多机动目标跟踪的CPHD滤波算法

针对单传感器在多机动目标跟踪系统中不能很好地处理目标数目变化与突发机动的问题,提出了多传感器多机动目标跟踪的概率假设密度滤波算法.以CPHD滤波算法为理论基础,同时递推概率假设密度(PHD)函数和基数分布,避免了多目标多传感器的数据关联问题.结合自适应当前统计模型,选择3个雷达作为跟踪目标的传感器,相比于单传感器降低了信息的模糊度,提高了可信度.仿真结果比较表明了多传感器CPHD滤波算法在多目标跟踪方面的性能优势.     

一种用于杂波中机动目标跟踪的自适应关联波门设计方法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟现象的问题,提出一种新的自适应关联波门设计方法。该方法在综合交互多模型概率数据关联算法的基础上进行关联波门设计,当波门内不存在有效量测时,首先以最大机动水平对应的模型误差协方差对关联波门进行适当扩大,确保量测点迹进入波门。然后假定目标的机动能力已知,在目标运动状态的预测范围内利用观测信息寻找最小均方误差意义下的最优波门中心。该方法可以从根本上改善关联概率,从而降低失跟率,提高目标跟踪精度。仿真结果表明,与传统关联波门设计方法相比,该方法的失跟率降低了30%~40%,而且目标机动时的跟踪精度提高了20%~30%。实测数据同样验证了该方法的有效性。     

杂波环境下基于红外传感器和雷达融合的机动目标跟踪算法

提出一种在密集杂波环境下多传感器机动目标跟踪算法,在利用雷达测量数据的基础上,融合红外(IR)传感器获得的精确角度信息来提高机动目标跟踪性能。通过计算机仿真,该算法较传统概率数据关联(PDA)对于航迹跟踪成功率和位置估计的准确率更为有效。