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基于高斯过程的航迹片段关联算法

火力与指挥控制 2022年第8期47卷 124-131页

作者：周硕郭云飞何苗苗申屠晗杭州电子科技大学自动化学院通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室杭州310018

在恶劣战场环境下,目标航迹极易中断并形成大量零碎片段,对航迹管理和态势估计产生了严峻挑战。传统的航迹片段关联算法在假设的先验模型和实际运动模式不匹配时,性能大幅下降。针对这个问题,提出一种基于高斯过程的航迹片段关联算法。... 详细信息

在恶劣战场环境下,目标航迹极易中断并形成大量零碎片段,对航迹管理和态势估计产生了严峻挑战。传统的航迹片段关联算法在假设的先验模型和实际运动模式不匹配时,性能大幅下降。针对这个问题,提出一种基于高斯过程的航迹片段关联算法。利用高斯过程对目标的状态转移函数非参数学习,通过对中断区间的量测进行训练将航迹新旧片段分别回溯和预测至关联时刻。采用假设检验和二维分配技术对航迹片段进行关联和配对。在整个中断区间,通过高斯过程将配对后的新旧航迹进行航迹缝合。仿真结果表明,在目标先验模型与实际运动模式不匹配时,所提算法能有效提高航迹正确关联率和航迹寿命。

关键词：航迹中断航迹片段关联高斯过程航迹缝合正确关联率航迹寿命

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多步历史估计信息反馈多模型融合方法

控制理论与应用 2015年第1期32卷 11-17页

作者：申屠晗薛安克骆吉安杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室浙江杭州310018 七一五研究所声纳技术国防科技重点实验室浙江杭州310012

针对强机动和大观测误差下的目标跟踪问题,传统低阶多模型融合方法存在估计精度较低、鲁棒性较差的缺点;高阶多模型融合方法面临计算量增大和保证实时性之间的矛盾.为此本文针对一类多步稳健机动目标跟踪问题提出一种基于历史估计信息... 详细信息

针对强机动和大观测误差下的目标跟踪问题,传统低阶多模型融合方法存在估计精度较低、鲁棒性较差的缺点;高阶多模型融合方法面临计算量增大和保证实时性之间的矛盾.为此本文针对一类多步稳健机动目标跟踪问题提出一种基于历史估计信息反馈的多模型融合框架,首先累积和反馈历史估计信息,然后结合当前量测计算多阶模型序列的似然函数,最后得到贝叶斯后验融合结果.同时结合粒子滤波构建了易于工程实现的粒子滤波历史反馈多模型融合算法(PF-HFMM).仿真表明,与传统粒子滤波多模型算法相比,本法显著提高了估计精度和鲁棒性.

关键词：反馈融合多模型融合历史估计信息粒子滤波

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多传感器高斯混合PHD融合多目标跟踪方法

自动化学报 2017年第6期43卷 1028-1037页

作者：申屠晗薛安克周治利杭州电子科技大学自动化学院、信息科学与控制工程研究所杭州310018

针对复杂环境下单传感器多目标跟踪方法效果不佳的问题,基于FISST(Finite set statistics)跟踪理论提出一种多传感器高斯混合PHD(Probability hypothesis density)多目标跟踪方法.首先,分析了FISST下多传感器PHD的形式化滤波器,在此基... 详细信息

针对复杂环境下单传感器多目标跟踪方法效果不佳的问题,基于FISST(Finite set statistics)跟踪理论提出一种多传感器高斯混合PHD(Probability hypothesis density)多目标跟踪方法.首先,分析了FISST下多传感器PHD的形式化滤波器,在此基础上构建一种反馈式多传感器PHD融合跟踪框架;进一步利用高斯混合技术提出多传感器PHD跟踪方法;最后,通过解决多传感器后验PHD粒子匹配与融合问题提出三种算法.仿真实验表明,与常规高斯混合PHD跟踪算法相比,本文所提算法能够有效提高目标跟踪精度和鲁棒性.

关键词：多传感器多目标跟踪有限集统计概率假设密度高斯混合

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最小熵反馈式变结构多模型融合算法

控制理论与应用 2013年第3期30卷 372-378页

作者：申屠晗彭冬亮薛安克浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027 杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室浙江杭州310018

传统变结构多模型方法(VSMM)在处理高机动目标状态估计问题和大观测误差时存在因模型集合与真实模式匹配欠佳导致估计质量下降的问题.本文结合最小信息熵准则(ME)提出一种反馈式变结构多模型融合算法(MEVSMM),将在所有模型相关的在线估... 详细信息

传统变结构多模型方法(VSMM)在处理高机动目标状态估计问题和大观测误差时存在因模型集合与真实模式匹配欠佳导致估计质量下降的问题.本文结合最小信息熵准则(ME)提出一种反馈式变结构多模型融合算法(MEVSMM),将在所有模型相关的在线估计信息进行反馈,进而选取状态估计分布信息熵最小的模型集作为当前有效模型集,计算多模型估计结果;结合粒子滤波算法(PF)和设计擂台赛算法(CM),构造了易于工程实现的次优算法(PF–MEVSMM).理论分析与仿真表明,与传统VSMM算法相比,本法具有模型集更精简、有效,融合估计结果鲁棒性更强、精度更高的优点.

关键词：变结构多模型反馈融合最小熵粒子滤波

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无源声探测目标跟踪与分类递推方法研究

无源声探测目标跟踪与分类递推方法研究

作者：申屠晗杭州电子科技大学

学位级别：硕士

无源声探测网络跟踪系统利用声传感器接收目标纯方位角信息对其进行状态跟踪与类型识别,具备低空探测性好、不受电磁干扰、战场生存能力强、成本低、全天候等优点,是主动雷达探测系统的有益补充。然而,无源声探测网络存在系统非线性、... 详细信息

无源声探测网络跟踪系统利用声传感器接收目标纯方位角信息对其进行状态跟踪与类型识别,具备低空探测性好、不受电磁干扰、战场生存能力强、成本低、全天候等优点,是主动雷达探测系统的有益补充。然而,无源声探测网络存在系统非线性、量测不完全可观、信号延时等问题,给目标跟踪与分类工作带来技术挑战。针对上述问题,本文对无源声探测目标跟踪与分类方法进行研究,主要研究工作和成果如下: （1）分析无源声探测网络下的单目标和多目标跟踪与分类问题,针对目标状态、类别信息以及信号的延时特征建立统一的数学模型。（2）针对声探测信号延时导致的量测数据不可直接利用问题,基于期望最大化算法,对不同时刻两两传感器间的联合量测进行延时概率多假设建模,通过极大后验优化取得可直接利用的综合量测,进而结合贝叶斯平滑器得到适用于单目标延时跟踪的延时概率多假设跟踪算法。（3）分析并实现无源被动探测下基于粒子滤波的联合跟踪与分类技术。通过无味变换得到更高质量的粒子建议分布,提出改进的无味粒子滤波联合跟踪与分类算法,提高了目标跟踪精度与分类正确率。（4）多目标带来数据关联问题,进一步增加了无源声探测分类与跟踪问题的难度。为此,基于延时概率多假设算法、联合跟踪与分类技术以及概率多假设技术,提出多目标延时概率多假设跟踪算法和多目标延时概率多假设联合跟踪与分类算法;前者解决数据关联问题与跟踪问题,后者进一步解决多目标分类问题。仿真实验验证了两算法的有效性。

关键词：无源声探测网络延时跟踪概率多假设联合跟踪与分类

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声探测网络延时概率多假设跟踪算法

计算机仿真 2011年第1期28卷 352-355,364页

作者：申屠晗郭云飞薛安克杭州电子科技大学信息与控制研究所浙江杭州310018

针对利用同步固定声探测网络中的纯方位角延时量测数据对低空机动目标进行探测与跟踪的问题,为提高跟踪精度,根据期望最大化算法提出一种延时概率多假设目标跟踪算法,对网络中多个时刻各个传感器数据间的组合进行延时概率多假设建模,形... 详细信息

针对利用同步固定声探测网络中的纯方位角延时量测数据对低空机动目标进行探测与跟踪的问题,为提高跟踪精度,根据期望最大化算法提出一种延时概率多假设目标跟踪算法,对网络中多个时刻各个传感器数据间的组合进行延时概率多假设建模,形成多假设联合量测,利用内嵌合适的贝叶斯平滑器对目标状态进行递归优化,最终得到目标状态的极大后验估计值。仿真结果表明算法能够有效解决声探测网络延时数据难以利用的问题,对低空机动目标的状态进行有效跟踪,满足估计精度要求,收敛速度快,鲁棒性强的特点。

关键词：声探测网络期望最大算法延时跟踪延时概率多假设跟踪

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极化智能天线的二维矢量波束形成方法研究

信号处理 2020年第2期36卷 275-282页

作者：陈志坤杜康彭冬亮申屠晗薛梦凡杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

针对极化智能天线的匹配接收与干扰抑制等问题,将现有的基于均匀线阵的极化波束形成方法拓展到二维平面阵,提出了一种基于二阶锥规划的二维矢量波束形成方法。在二维观测平面内,该方法通过对主瓣区域进行极化匹配设计以提高系统接收增... 详细信息

针对极化智能天线的匹配接收与干扰抑制等问题,将现有的基于均匀线阵的极化波束形成方法拓展到二维平面阵,提出了一种基于二阶锥规划的二维矢量波束形成方法。在二维观测平面内,该方法通过对主瓣区域进行极化匹配设计以提高系统接收增益和主瓣干扰的抑制能力,在旁瓣区域将零陷凹面与正交极化约束进行叠加设计以最大限度提高干扰抑制能力,建立最优的矢量波束优化问题模型,进而转化为两个等价的标量波束优化问题,并使用二阶锥规划对其求解。仿真结果表明:相对于现有的均匀线阵极化波束形成方法而言,该方法能够在二维观测平面上实现自适应极化设计,包括了主瓣极化匹配和旁瓣零陷凹面的极化约束,进而提高了极化波束形成方法的工程实用性。

关键词：极化智能天线矢量波束形成二阶锥规划零陷凹面

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

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火力与指挥控制 2017年第8期42卷 39-43页

作者：周治利薛安克申屠晗彭冬亮杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室杭州310018

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法... 详细信息

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。

关键词：多传感器多目标跟踪高斯混合PHD滤波数据融合协方差交叉

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基于多源冲突数据聚类的态势估计方法

火力与指挥控制 2017年第4期42卷 42-46页

作者：李龙顺彭冬亮申屠晗薛安克刘俊杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室杭州310018

传统调和式态势估计方法在面对多源冲突数据时融合效果不佳。为此,提出一种基于冲突数据聚类的非调和式态势估计方法。首先利用迭代自组织数据聚类方法(ISODATA)对多源冲突数据进行聚类,然后利用频度和可信度对数据簇的重要性进行评估,... 详细信息

传统调和式态势估计方法在面对多源冲突数据时融合效果不佳。为此,提出一种基于冲突数据聚类的非调和式态势估计方法。首先利用迭代自组织数据聚类方法(ISODATA)对多源冲突数据进行聚类,然后利用频度和可信度对数据簇的重要性进行评估,最后得到态势估计结果。仿真结果表明,与传统态势估计方法相比,所提方法在融合多源冲突数据时能够得到可信度较高的态势估计结果。

关键词：态势估计证据推理冲突数据聚类