基于联合概率数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法

针对智能车辆前向多传感器多目标跟踪融合问题,提出一种基于改进的联合概率数据关联的车用多传感器跟踪融合算法。首先,根据车辆坐标系和各传感器坐标系的相对运动关系,对多传感器数据进行坐标变换,之后采用基于改进的联合概率数据关联的单传感器多目标跟踪算法、基于相关序贯关联法的多传感器关联算法和凸组合融合算法实现了对目标的稳定跟踪与准确融合。最终,通过装备毫米波雷达和摄像头的实验车在实际交通环境下进行实车试验,试验结果表明:目标被稳定跟踪且融合结果具有良好的精度,验证了算法的可行性和有效性。     

采用粒子滤波和模糊聚类法的非线性多目标跟踪

提出一种新的非线性多目标跟踪方法,用模糊聚类算法实现数据关联,采用粒子滤波实现对各目标的独立跟踪．首先利用最大熵模糊聚类对目标和观测数据进行关联,采用模糊隶属度重建多目标滤波中的联合关联概率矩阵．然后利用粒子滤波适于处理非线性问题的特点,通过联合关联信息,采用粒子滤波独立对各目标进行滤波,实现对目标状态的更新．最后,将该算法应用于多传感器多目标纯方位角跟踪．仿真结果表明,相比于联合概率数据关联算法及MEF-JPDAF,新算法具有更高的跟踪精度．     

多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法

传统雷达目标跟踪方法仅利用目标的位置信息进行数据关联,在处理密集杂波环境下的多目标跟踪问题时,容易产生虚假航迹,甚至出现误跟、失跟的现象。该文针对此问题提出一种多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法。首先引入多普勒信息带来的观测方程非线性,以及速度观测与距离观测之间的相关性问题,基于IPDA-UKF算法框架,综合利用目标的位置和速度信息构建多维关联波门,利用多维信息进行有效量测的筛选,从而将一个多目标数据关联的问题转化为多个单目标数据关联的问题,然后采用IPDA-UKF分别估计各个目标的存在概率和运动状态。仿真结果表明:相比其他算法,该算法充分利用距离和速度之间的相关性,不仅降低了杂波环境下多目标数据关联的复杂度,提高了数据关联的效率,而且目标跟踪精度也得到了明显提升。     

粒子群算法在多传感器多目标跟踪的应用

多传感器多目标跟踪系统中,数据关联是其中的关键问题之一.它可以表述为多维分配问题,提出了基于粒子群优化算法的多维分配算法,它将多维分配问题中的目标代价函数极小化问题作为组合优化问题求解.通过在粒子群初始化步骤以及交叉和变异时充分考虑确认备选量测,缩小优化搜索范围,能较快找到最优解实现关联.在虚警和漏检、密集目标环境下,该算法应用于多传感器多目标融合系统仿真,结果表明所述算法在多目标数据关联中有较好的可行性和优越性.     

随机集粒子滤波的快速被动数据关联算法

针对杂波干扰环境下的被动多目标跟踪问题,将多站集中式融合方法与概率假设密度粒子滤波递归过程相结合,实现被动多目标跟踪．进一步,将概率假设密度粒子滤波递归过程并行化处理,每个目标使用单独滤波器跟踪,避免了大量粒子的聚类过程,简化算法复杂度,进而提出一种快速被动数据关联算法．实验结果表明,与传统算法相比,新算法可以在不增加额外计算负担的基础上,有效得到每个目标的航迹．特别对于目标发生交叉的情况,能很好地区分每个目标的航迹．     

强干扰环境下水下纯方位PMHT多目标跟踪

针对强干扰环境水下纯方位多目标跟踪的非线性、不可观测性以及数据关联模糊等问题,基于期望极大化算法,结合扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)平滑算法和无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)平滑算法,提出了基于EKF和UKF的多传感器多目标纯方位概率多假设跟踪(probabilistic multiple hypothesis tracking,PMHT)算法。纯方位PMHT算法通过引入目标和量测数据之间的关联变量来解决量测与目标之间的数据关联模糊问题。简化了基于EKF平滑算法的多传感器纯方位PMHT算法,避免堆积每个传感器的合成量测,有效减小了运算量。仿真结果表明,在水下强干扰环境下,对于静止多观测站和机动单观测站,2种算法对多个交叉运动目标和邻近运动目标的航迹关联成功率高,抗干扰性能好,并且运算量小,证明了算法的有效性。     

基于联合概率数据融合的多目标车辆安全跟随

为了实现密集杂波环境下多目标车辆安全跟随，提出多源传感器数据融合的多目标车辆跟踪算法与纵向避撞预警策略.针对多源传感器观测序列因采样周期、采样起始时刻、通信时延差异等引起的时间异步，以及空间上存在不同维度、不同坐标系的问题，给出时间配准与空间融合的软同步方法.采用基于改进的联合概率数据关联(JPDA)的单一传感器多目标状态估计算法对目标轨迹进行滤波估计，能够在保证有效关联的同时，在一定程度上降低计算复杂度.基于多源传感器联合概率数据融合(MSJPDA)序贯滤波算法对目标的运动状态进行序贯更新，将最后一级的输出作为融合中心的最终状态估计，再根据威胁估计模型对追尾危险的发展态势进行评估与分级.实车试验与仿真结果验证了该算法的可行性与有效性.     

基于有效预测区域的模糊数据关联

多目标多传感器跟踪系统由数据关联和目标状态估计两部分组成,数据关联是多目标跟踪系统研究的核心。数据关联和目标状态估计两部分既有一定的独立性又有密切的联系,而将两部分合理地结合对提高跟踪系统的性能是重要的。该文以跟踪目标的有效预测区域为依据,利用基于Mahalanobis距离的模糊均值聚类方法解决数据关联问题,在一定程度上将数据关联和目标状态估计两个不同的过程相结合,仿真计算说明了其有效性。     

基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪

该文针对一、二次雷达在杂波环境下多目标多传感器协同跟踪问题,提出了一种带二次雷达修正的基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪算法。该算法先通过一次雷达对敌友方目标和二次雷达对友方目标运用联合概率数据关联算法滤波跟踪得到航迹数据之后运用双门限航迹关联判定友方目标并撤消对友方目标的跟踪和利用二次雷达探测数据进行对敌方目标的高度信息进行自适应修正,通过蒙特卡洛仿真表明该算法在提高目标跟踪精度和减小处理器的运算量都是有效的。     

WSN中基于FCM算法的多目标跟踪数据融合

基于LEACH（低功耗自适应聚类路由算法）路由协议， 研究了多目标跟踪的数据融合方法. 在基于模糊聚类（FCM）算法进行数据融合设计时，发 现算法存在错误跟踪、丢失新目标和重复跟踪的问题. 针对这些问题产生的原因进行了详细 的分析，并提出了改进，使FCM算法更好地应用于传感器网络.     

基于成像声呐的水下多目标跟踪研究

针对水下多目标跟踪问题,提出基于成像声呐的高效目标跟踪算法. 基于声呐的成像特点,针对声学图像中的每个像素点,建立基于信号强度的回波信号模型,提取图像中的个体目标. 采用基于序贯蒙特卡罗的概率密度假设(SMCPHD)滤波对各目标状态进行滤波,结合Auction航迹识别算法将滤波后的目标状态与已确定的航迹进行关联,实现多目标跟踪. 通过算法的仿真分析发现,该方法相对于基于数据关联型的多目标跟踪算法如联合概率数据关联(JPDA)算法、多假设跟踪(MHT)算法,大大提高了计算效率. 对采集的现场数据进行目标提取与跟踪,获得目标的跟踪轨迹.     

WSN中基于FCM算法的多目标跟踪数据融合

基于LEACH（低功耗自适应聚类路由算法）路由协议， 研究了多目标跟踪的数据融合方法. 在基于模糊聚类（FCM）算法进行数据融合设计时，发 现算法存在错误跟踪、丢失新目标和重复跟踪的问题. 针对这些问题产生的原因进行了详细 的分析，并提出了改进，使FCM算法更好地应用于传感器网络.     

多被动传感器系统四时差量测数据关联算法

针对已有四时差数据关联算法在多目标环境下性能较差的不足,提出一种基于新关联度的局部最优数据关联算法,并在此基础上,进一步提出基于统计量检验的两级数据关联算法,给出各种算法的复杂性分析.与已有四时差数据关联算法相比,新关联度算法目标正确关联率高,而所提两级数据关联算法除具有上述优点外还具有运算复杂性较低的优点,仿真实验验证了新算法的可行性与有效性.     

多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪

针对目标遮挡、形变等复杂环境中多目标跟踪准确性低的问题,提出了一种多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪算法．首先,该算法根据目标检测响应进行初步关联,在线选取正负样本,通过融合颜色直方图、方向梯度直方图特征以及光流信息构建目标的特征模型;然后利用霍夫森林学习,形成可靠的长轨迹;最后采用多特征融合的轨迹匹配算法,引入颜色直方图的相似性度量和基于Gabor滤波器的特征点匹配两种方式,形成加权融合的概率矩阵,将长轨迹逐级关联为目标的完整轨迹．实验表明,该算法在多个复杂环境的视频序列中,可以有效解决目标形变、相互遮挡等问题,能实现多目标的鲁棒性跟踪．     

Obstacle detection of mobile robot based on data fusion

To study the problem of obstacle detection based on multi-sensors data fusion,the multi-target tracking theory and techniques are introduced into obstacle detection systems,and the exact position of obstacle can be determined.Data fusion problems are discussed directly based on achievable data from some sensors without considering the specific structure of each individual sensor.With respect to normal linear systems and nonlinear systems,the corresponding algorithms are proposed.The validity of the method is confirmed by simulation results.     

一种多分量调频信号瞬时频率估计方法

针对多分量调频信号的相位结构分析问题,提出了一种基于维特比算法的瞬时频率估计方法。该算法受多目标跟踪中的航迹关联思想启发,将瞬时频率轨迹追踪同多目标航迹跟踪相结合,建立了一种新型隶属度惩罚函数,解决了原维特比算法只适用于单分量信号的问题。此外,还提出了一种新型时频交叉点的处理方法,能够提高多分量信号瞬时频率交叉时的估计精度。仿真表明,相较于现有的同类型算法,该方法能够准确地获取复杂相位结构的多分量信号瞬时频率信息,有效地提升了维特比算法在多分量信号瞬时频率估计上的适用性和稳健性。     

雷达与被动传感器数据关联算法研究

异类传感器的信息融合问题是一个重要而又困难的研究课题：针对雷达与ESM(Electronic Support Measurement)的航迹关联问题，提出基于位置和属性单一信息的单目标规划模型，在此基础上，构建基于位置与属性联合信息的多目标规划算法模型，然后将多目标规划问题转化为单目标规划问题进行求解，并将其求解结果与仅根据来自位置或属性单一信息进行数据关联的单目标规划问题的实验结果进行比较：仿真结果表明，新算法的目标正确关联概率明显提高，是雷达与ESM数据关联的一种新的有效算法。     

多传感器多目标跟踪算法仿真平台设计与实现

针对美国联合导控器实验室提出的数据融合模型中多传感器多目标跟踪算法的仿真验证和定量评估的问题,采用模块化和开放性结构思想,面向对象编程及Visual C++与Matlab混合编程技术,构建了一类通用的可视化多传感器多目标跟踪算法仿真平台。该平台能够完成多种目标跟踪算法仿真、测试与评估功能。通过在系统运行的一个软件实例,证明了仿真平台的有效性与实用性。     

基于类云模型聚类的多目标数据关联算法

针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出一种基于类云模型c-均值聚类的数据关联算法.该算法采用类云模型c-均值聚类算法对目标有效回波进行聚类,将聚类中心作为目标最终观测值,运用最近邻法对聚类中心与航迹进行关联,用Kalman滤波器进行状态估计.实验结果表明,本算法与联合概率数据互联算法相比,跟踪精度高,计算量小,更适应于工程应用.