结合幅度信息的粒子滤波机动目标被动跟踪

为提高杂波条件下的机动目标被动跟踪的性能,提出了一种新的粒子滤波目标被动跟踪算法。在声纳的输出端,提取信号的幅度信息(AI),建立多模型对转弯机动目标进行状态估计,以粒子滤波算法作为基本跟踪滤波算法,将AI与概率数据关联(PDA)算法中的似然比相结合,详细推导了结合AI的粒子滤波目标被动跟踪算法(PF-AI)实现的具体过程。在同一被动目标跟踪场景,同时使用单纯PDA算法、结合辅助信息的PDA算法和PF-AI进行被动跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,并使用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,与两种基于PDA的跟踪算法相比,PF-AI具有更高的跟踪精度,且算法易于实现。     

基于JPDA的多目标跟踪算法及其应用

在多目标和杂波环境下,量测与对应目标源的关联将变得复杂,当邻近目标运动时,采用滤波算法跟踪目标时,源于目标的量测会相互干扰,导致误跟现象的发生。针对此问题,本文采用基于联合概率数据关联JPDA的方法进行处理,通过引入两个基本假设条件,即每个量测只有一个源和每个量测至多源于一个目标,计算各量测与各目标源的关联概率,进而估计出各目标的状态信息。仿真结果表明在采用本文的算法处理多目标问题时,目标的位置和速度信息能够得到较好的估计,避免误跟现象的发生。     

一种跟踪信息辅助的认知目标检测方法

近年来认知雷达技术取得了快速发展,如何利用已获取的感知信息提高雷达探测性能成为研究热点。针对跟踪阶段的认知目标检测问题,提出一种跟踪信息辅助的认知目标检测方法,旨在利用跟踪信息提高目标检测性能和跟踪性能。对于处于跟踪阶段的目标,目标真实性已被充分证实,此时可以将跟踪信息传递至检测模块,以期望获得探测性能提升。本文认知检测方法的基本思路是,提取当前时刻跟踪信息中的目标运动特征,构建下一时刻的预测波门,并利用目标在波门内的预测概率分布特征,在贝叶斯准则和航迹恒虚警的共同约束下调整波门内检测门限,最终完成认知目标检测。仿真实验表明,所提认知目标检测方法可以有效改善目标检测跟踪性能。     

多目标跟踪中基于特征辅助的概率数据关联算法

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。     

基于空间直方图的海杂波背景下红外目标跟踪

空间直方图融合了目标的灰度分布信息和灰度的空间分布信息,比传统的灰度直方图更具有目标鉴别能力。为实现海杂波背景下稳健跟踪红外目标,本文在基于粒子滤波算法的红外目标跟踪系统框架中,将加权样本集表示红外目标的状态后验概率分布;采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型;利用目标区域的空间直方图描述红外目标,其中通过核概率密度估计建立红外目标的灰度分布,然后统计灰度分布的空间信息建立空间直方图;通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,最终提出一种在海杂波背景下的基于空间直方图的粒子滤波红外目标跟踪算法。实     

多目标跟踪方法综述

多目标跟踪问题在军事和民用方面都有着十分广泛的应用,如在军事方面的空中预警、空中攻击(多目标攻击)等,民用方面包括空中交通管制等。多目标跟踪在军事上的应用受到了各国广泛重视。本文对目前国内外部分文献上发表的有关多目标跟踪方法进行了综述。并对各种方法的优缺点进行了比较。基于小波变换的方法与其它几种方法相比其优点更为突出,而基于多传感器数据融合的方法是未来多目标跟踪发展的方向。     

Efficient and robust fragments-based multiple kernels tracking

Representing an object with multiple image fragments or patches for target tracking in a video has proved to be able to maintain the spatial information. The major challenges in visual tracking are effectiveness and robustness. In this paper, we propose an efficient and robust fragments-based multiple kernels tracking algorithm. Fusing the log-likelihood ratio image and morphological operation divides the object into some fragments, which can maintain the spatial information. By assigning each fragment to different weight, more robust target and candidate models are built. Applying adaptive scale selection and updating schema for the target model and the weighting factors of each fragment can improve tracking robustness. Upon these advantages, the novel tracking algorithm can provide more accurate performance and can be directly extended to a multiple object tracking system.     

基于卡尔曼和图像信息量的Mean Shift改进跟踪算法

Mean Shift算法在目标实时跟踪领域取得了广泛的应用,但是对于速度过快或尺度变化大的目标跟踪存在较大的缺陷.提出了一种基于Mean Shift和Kalman预测带宽的自适应跟踪算法.该算法提出以Kalman预测目标在下帧中的中心位置作为Mean Shift迭代初始位置;同时引入图像信息量度量方法以适应目标的尺度变化.实验结果表明,改进的跟踪算法能很好地跟踪尺度变化的目标,跟踪效果很好.     

一种基于FFT快速算法的空间多目标跟踪算法

本文针对阵列天线提出了一种基于FFT快速算法的多目标跟踪算法.与传统的基于特征值分解的DOA估计不同,此算法利用阵元域与空间域之间的傅里叶变换关系,对阵元输出的一次快拍数据进行快速傅里叶变换,得到信号的离散空域频谱,然后对其进行补零或内插,得到精确的空域谱来获得目标的DOA.由于此算法具有较低的计算复杂度,可以对空间快...     

一种机动海目标跟踪算法研究

在α-β跟踪滤波器的基础上增加了机动检测器,根据残差过程的变化特性,设计机动检测准则来提高对机动海目标的跟踪性能。仿真比较了原始α-β跟踪滤波器和加机动检测器的滤波算法性能。     

Sensitive information leakage awareness method for big data platform based on multi-attributes decision-making and taint tracking

Based on multiple-attribute-decision-making and taint tracking,a sensitive-information leakage awareness method was proposed,some relative known vulnerabilities in big data platform was analyzed,target database was extracted and extended,multiple attribute model was built combined with operation semantic,a grey-correlation-analysis and technique for order preference by similarity to an ideal solution based sensitivity measurement was designed in combination of regular operation semantic for sensitive information.A prototype was built based on taint tracking,sensitive-information leakage vulnerabilities could be verified and discovered across big data platforms in this method.The experiment shows that verification for known bugs and discovery for unknown vulnerabilities can be accomplished based on leakage scenarios,which can be regarded as a support for protection in dynamic sensitive information data flow.     

基于颜色和边缘直方图的多目标跟踪

为了解决基于颜色直方图的多目标跟踪方法对复杂场景适应能力差,容易丢失目标的问题,文中提出一种将颜色直方图与边缘方向直方图相结合的多目标跟踪方法。该方法首先采用一种分块连通域标记方法进行多目标提取,并获得目标的颜色、边缘特征;然后融合目标颜色与边缘两种特征来描述目标的外观模型;最后对跟踪过程中的目标模板进行更新。实验结果表明,该方法对于目标在尺度、光照、姿态发生变化以及目标发生旋转情况下能够实现目标的稳定跟踪,具有很强的鲁棒性。实验中对3组挑战性的视频序列进行了测试,目标数目选定为2个,目标窗口大小为64 pixels× 64 pixels的情况下,本文方法跟踪速度最高可达20 fps,基本上可以满足实时性的跟踪需求。     

基于C2算法海杂波抑制在低仰角跟踪时的应用

由于多径反射信号的干扰,雷达低仰角测量一直是一个难点。结合脉冲测量雷达技术特点,阐述了测量雷达常用的低仰角跟踪技术,通过分析多径误差机理,提出了利用C2算法、海杂波抑制处理技术,实现复杂背景环境条件下对低空目标的跟踪策略,给出了理论分析与验证成果。     

采用Kalman_BP神经网络的视频序列多目标检测与跟踪

针对在复杂环境下多目标检测与跟踪实时性差和准确率低的问题,提出了一种基于神经网络修正均方误差估计的卡尔曼滤波跟踪方法,实现视频序列的多目标跟踪。在该方法中,首先通过帧间差分法准确提取出背景,并结合背景消减法实现多目标的检测,应用形态学滤波对检测结果进行优化;然后利用Kalman_BP神经网络预测滤波器对运动目标的位置进行预测。BP神经网络的引入,主要是降低由于模型变化以及噪声等引起的Kalman滤波器的估计误差,使Kalman滤波器的预测结果更加精准;最后,通过对不同的目标贴上标签,实现目标快速匹配,根据相邻帧间同一目标形心位置以及外接矩形的一致性,建立目标链,实现多目标跟踪。实验结果表明,该算法不仅能够快速稳定地对不同场景中的目标进行跟踪,而且能够统计目标数目和显示目标的运动轨迹,与粒子滤波等方法相比跟踪更加平稳,提高了跟踪的可靠性。     

信号相关杂波环境中的认知雷达多扩展目标跟踪

研究了相关杂波和多目标环境下的认知雷达目标跟踪问题。提出了基于贝叶斯思想,具有迭代循环结构的认知雷达跟踪系统框架。在该框架下,基于卡尔曼滤波实现了对多个扩展目标的跟踪,并且通过优化波形的方法提高了多目标跟踪性能。在波形优化中,为提高跟踪性能,分别从量测、信干噪比和状态更新误差角度出发设计了相应的最优波形。仿真结果表明:基于所提出的框架,雷达以高估计精度实现了对多个目标的跟踪,且所设计波形的跟踪性能均优于传统的固定波形。     

基于自适应背景信息的目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉应用的重要任务,兼顾算法性能和实时性是所有方法的共同目标。通过分析背景信息在目标跟踪的重要作用和影响,提出一种基于自适应背景信息概率密度函数的背景模板表示方法,改进传统核函数跟踪中的相似函数表达。实验表明,该算法在稍增加原有算法复杂度的情况下,抗背景干扰能力大大增强,并能准确跟踪快速运动目标和小目标。     

多目标跟踪的多伯努利平滑方法

为提高基于滤波的多目标跟踪方法的性能,提出了一种多伯努利平滑方法.该方法由前向滤波和反向平滑两部分组成,前向滤波采用势平衡多目标多伯努利滤波,反向平滑利用多伯努利概率密度近似多目标平滑状态的概率密度,实现多目标平滑状态概率密度的反向递推计算.仿真结果表明,与滤波相比,多伯努利平滑对目标数量和目标状态的估计精度都有显著提高.     

一种快速的多目标跟踪非线性滤波算法

多机动目标跟踪问题是目前目标跟踪领域的一个重要研究方向,而数据关联与跟踪维持是多目标跟踪的核心部分。利用支持向量机在分类识别方面的优势,研究了基于支持向量机的数据关联方法。在此基础上,采用交互式多模型算法和无味卡尔曼滤波相结合的方法研究了多机动目标的跟踪问题。在该方法中,目标的运动状态和方位误差由选定的采样点来近似,在每个更新过程中,采样点随着状态方程传播并随非线性测量方程变换,得到目标的运动状态和方位误差的均值,避免了对非线性方程的线性化,至少给出最佳估计的二阶近似。与传统的扩展卡尔曼(EKF)方法进行了仿真比较,仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于蚁群——遗传算法的改进多目标数据关联方法

将蚁群算法与遗传算法相结合,提出一种快速实现多目标数据关联的AC-GADA(ant colony-genetic algo-rithm data association)算法,该算法利用种群个体携带信息素,并改进了全局信息素扩散模型,同时为了提高算法的收敛速度并且避免局部极值的出现,引入了交叉变异策略和种群适应度模型,通过大量的实验数据证明,该算法在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度。     

测量船质量管理信息系统设计

为了实现测量船质量管理信息化的目的,设计了测量船质量管理信息系统。针对信息利用率不高,信息准确性不高,信息及时性不强及信息共享度不高等问题,采用B/S结构模式,开发了文件管理、记录管理、人员管理三大数据管理模块,按测量船试验工作流程,开发了流程控制、过程管理、数据管理和资源管理等模块,形成横向11个功能模块,纵向2个功能模块,从而实现了测量船质量管理信息化,提高了测量船质量管理水平。