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为了解决杂波环境下多传感器多机动目标跟踪问题,本文提出了一种集中交互式多传感器模糊联合概率数据互联算法.该算法首先设定多个跟踪模型并计算每个模型中测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度;然后基于阈值判别及经验概率法则计算模糊联合互联概率,并基于此概率对各航迹进行状态估计及状态估计协方差的更新;最后计算各模型概率,并据此概率对各模型所获得状态估计进行加权得出各航迹在融合中心最终的状态估计.对该算法与集中交互式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者有显著提高,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越. 相似文献
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多传感器多目标跟踪中的概率数据互联 总被引:6,自引:1,他引:5
通过在两维雷达和红外搜索跟踪两种不同传感器观测空间上建立多目标运动状态的投影,单传感器的JPDA算法被推广到此种多传感器数据融合系统之中,实现了其中的多目标数据互联和多传感器数据融合,从而提高了跟踪性能。 相似文献
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为了解决单传感器在道路监测中存在的局限性以及交通环境多样化等问题,基于模糊集理论的一种目标决策标准对传统的数据融合算法进行改进。该方法利用决策层模糊集理论的多传感器融合算法对交通目标进行跟踪,采用Z型隶属函数用于决策分支的优化。与传统的算法相比,改进后的数据融合算法对雷达航迹冗余、视频干扰和目标分割等问题都有所改善,并且进一步提高了跟踪精度。收集了大量的实际交通数据来验证雷达和视频跟踪算法的有效性,实验结果表明多传感器融合算法优于单传感器的目标跟踪算法。 相似文献
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文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法,提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法,首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合,然后应用融合后的量测,采用IMM算法实现对机动目标的跟踪.在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标,结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题,同时可以消除漏检现象对目标跟踪的影响,并能保证一定的跟踪精度. 相似文献
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多目标多传感器的数据关联问题一直是目标跟踪领域的核心和难点之一.数据关联是在一定准则下,连接具有共同源的测量或航迹的分配过程.具有代表性的数据互联方法都可以归结为特定的分配问题.然而现有的S-D分配算法只考虑同一时刻各传感器测量的互联,是一个静态结果.本文将静态分配推广到动态跟踪中,通过对测量集合和航迹集合的合并,把S维转变为S+1维问题,从而实现了分配的动态化.在此基础上考虑了有新目标出现的情况,并讨论了动态分配与静态分配的关系.最后对本文算法进行了仿真分析,结果表明,该算法能够对多目标进行稳定的跟踪. 相似文献
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跟踪起始与数据关联是多目标无源单站跟踪的关键技术.本文提出了一种基于目标多特征信息融合的自适应跟踪起始算法,通过构造多维动态可变的跟踪门,进行自适应跟踪起始检测,然后根据序列概率比检验准则进行轨迹确认.同时提出了一种基于多目标多特征信息融合的数据关联算法,首先通过定义多个特征数据关联度,将单个有效观测的多特征信息进行融合,再对多目标进行综合数据关联.计算机仿真表明,该跟踪起始算法能够快速有效地启动航迹,数据关联算法的性能要优于传统的NN方法和扩展的NN方法. 相似文献
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多目标多传感器的跟踪是一个非常复杂的问题,其关键是数据的融合。单个传感器的多目标跟踪主要是解决数据的关联问题,多个传感器的多目标跟踪虽然有时也是解决数据关联问题,但是多传感器的数据关联就要复杂得多,它是一个多维的问题。文中主要介绍多目标多传感器跟踪网络构成策略及分级分布传感器跟踪的数据和轨迹融合方式。 相似文献
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多传感器多目标跟踪算法性能分析 总被引:2,自引:1,他引:1
多假设与联合概率数据互联算法都能很好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题。随后 ,人们在此基础上又将单传感器多假设、联合概率数据互联算法推广至集中式多传感器系统与分布式多传感器系统。近来 ,也有文献提出将广义S D分配算法动态化 ,实时地应用到集中式多传感器系统对杂波中的多目标进行跟踪。这些算法各有特点 ,因而它们在不同的情况下 ,算法的跟踪精度、实时性等方面各有优劣。然而 ,至今尚未见到有文献对这些算法在统一环境下进行分类比较 ,文中假定多种典型的多目标运动环境 ,对上述算法在这些环境下进行仿真实验 ,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析 相似文献
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多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题,其通过融合多个局部传感器数据,提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类,其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强,广泛应用于军事、民用领域。该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术,主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件,重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联,并给出仿真结果。最后,该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题,并指出了其未来发展趋势。 相似文献
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基于多目标多特征信息融合数据关联的无源跟踪方法 总被引:15,自引:1,他引:14
在多目标无源跟踪中,传统的数据关联方法只利用那些与目标状态向量计算直接相关的信息(如DOA、TOA信息等).本文提出了一种新的数据关联算法——基于多目标多特征信息融合的数据关联算法,该算法同时利用了更多的目标特征信息(如频率、PRI等),应用D-S证据理论进行单目标多特征信息融合,在此基础上,再进行多目标综合数据关联.它是一种基于多特征信息的全局最优的算法.计算机仿真表明,基于该算法的无源跟踪性能要优于传统的NN方法和扩展的NN方法. 相似文献
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基于灰关联无源多目标跟踪系统航迹关联算法 总被引:3,自引:0,他引:3
目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本上照搬多传感器数据融合的理论,仅利用目标的状态信息.文中利用了目标的多特征信息(载频、脉宽、脉冲重复间隔等),应用灰关联理论,提出了一种基于灰关联的分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法.由于利用了目标多特征信息,算法具有关联速度快、正确率高、而且能够适应密集目标环境的优点.仿真实验证明该算法的航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法. 相似文献
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目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本照搬多传感器数据融合的理论,仅利用目标的状态信息。文中利用了目标的多特征信息(载频、脉宽、脉冲重复间隔(PRI)等),应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论,提出了一种基于分布式无源多目标跟踪系统的多特征信息融合航迹关联算法。算法具有以下优点:关联速度快,正确率高,而且能够适应密集目标的环境。仿真实验证明该算法的航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法。 相似文献
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在传统的多目标跟踪系统中,数据关联仅利用了那些与目标状态向量直接相关的信息。在此提出了一种基于广义概率数据关联(GPDA)的新的关联算法即特征辅助跟踪(FAT)算法。该算法同时利用了目标的特征信息和状态信息进行数据关联,较好地解决了在密集杂波环境下对近目标的跟踪问题。最后以目标的一维距离像信息为例进行仿真,仿真结果表明,所提出的算法使跟踪性能优于传统的概率数据关联。 相似文献
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