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水下多目标跟踪技术现状与展望

水下无人系统学报 2018年第6期26卷 511-520页

作者：张思宇何心怡张驰祝琳陈双海军研究院北京100161

水下多目标跟踪技术在军事和民用方面均有重要作用,是军民融合发展中的重点技术。针对水下水文条件复杂、作用距离相对较小等不利因素,文中根据跟踪滤波算法原理的不同,分别论述了基于数据关联的水下多目标跟踪技术和基于随机有限集的... 详细信息

水下多目标跟踪技术在军事和民用方面均有重要作用,是军民融合发展中的重点技术。针对水下水文条件复杂、作用距离相对较小等不利因素,文中根据跟踪滤波算法原理的不同,分别论述了基于数据关联的水下多目标跟踪技术和基于随机有限集的水下多目标跟踪技术,详细阐述了其目标运动模型、跟踪滤波方法和应用现状,梳理了在水下实现多目标跟踪关键的数据关联技术和随机有限集技术的性能,分析了由于漏报和虚警导致观测信息的不确定、跟踪过程中目标数量不确定和运动状态以及跟踪算法实时性差等3类技术瓶颈,突显了建立统一的随机有限集框架描述跟踪问题解决该类瓶颈的优势。在此基础上,根据作战使用和海洋开发的要求,展望了水下多目标跟踪技术发展方向,供相关研究人员参考。

关键词：水下多目标跟踪数据关联随机有限集

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多阵列水下多目标跟踪的分布式算法研究

信号处理 2023年第10期39卷 1764-1774页

作者：徐文吴雨桑张婷浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027 浙江大学海洋学院浙江省海洋观测-成像试验区重点实验室浙江舟山316021

针对水下单水听器阵列探测范围受限、目标定位和跟踪性能不足问题,论文提出一种基于匹配场定位量测模型的分布式多目标联合定位与跟踪方法。在各阵列节点选取匹配场模糊函数大于设定阈值的峰对应的坐标作为量测,结合势平衡多伯努利(Card... 详细信息

针对水下单水听器阵列探测范围受限、目标定位和跟踪性能不足问题,论文提出一种基于匹配场定位量测模型的分布式多目标联合定位与跟踪方法。在各阵列节点选取匹配场模糊函数大于设定阈值的峰对应的坐标作为量测,结合势平衡多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Bernoulli,CBMB)滤波,滤除噪声干扰,解决常规匹配场定位方法低信噪比导致的跟踪精度下降的影响。在分布式网络架构下,利用广义协方差交集(Generalized Covariance Intersection,GCI)融合法则,序贯融合每个阵列节点与其邻近节点各自滤波后的多目标后验概率密度,以充分利用不同阵列节点的量测信息,提高水下多目标的跟踪精度。由于融合的是多目标后验概率密度而非量测集本身,改善了集中式融合处理的高通信负担问题。仿真实验结果证明,与单水听器阵列目标跟踪算法相比,经分布式融合后,多次蒙特卡洛实验下的平均最优子模式分配(Optimal Subpattern Assignment,OSPA)距离显著下降,多目标的状态和数目的跟踪精度有所提升。在系统通信负担和单节点计算负担大幅降低的情况下,可达到与集中式融合处理相当的跟踪精度。

关键词：水下多目标跟踪匹配场定位势平衡多伯努利滤波广义协方差交集

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基于协同探测数据融合的水下多目标跟踪

水下无人系统学报 2018年第5期26卷 387-394页

作者：郭龙祥虞涵钧生雪莉韩笑郝豪言陈洋哈尔滨工程大学水声技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学) 工业和信息化部黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001

在高杂波密度的水下环境中,若只利用局部传感器来跟踪多个目标,会产生较高的虚警,而且跟踪效果受限于传感器本身性能。为此文中基于分布式数据融合模型,首先在各个无人平台上利用联合概率数据关联(JPDA)形成局部航迹,然后再用匈牙利算... 详细信息

在高杂波密度的水下环境中,若只利用局部传感器来跟踪多个目标,会产生较高的虚警,而且跟踪效果受限于传感器本身性能。为此文中基于分布式数据融合模型,首先在各个无人平台上利用联合概率数据关联(JPDA)形成局部航迹,然后再用匈牙利算法实现对关联矩阵的最优分配从而达到航迹的实时关联,最后通过凸组合融合算法形成全局航迹。仿真结果表明,经过此方法完成的多目标跟踪结果具有更好的可靠性,其跟踪精度基本在两站跟踪精度之间且具有较低的跟踪误差,适合在未知基站估计精度的系统中获得更为可信的估计结果。

关键词：水下多目标跟踪高杂波密度分布式数据融合联合概率数据关联匈牙利算法凸组合融合

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密集杂波背景下的水下多目标跟踪方法

导航定位与授时 2023年第5期10卷 31-39页

作者：张博宇齐滨王晋晋梁国龙哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学) 工业和信息化部哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目... 详细信息

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD,SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。

关键词：水声信号处理水下多目标跟踪概率假设密度主动声呐密集杂波环境

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双观测站水下纯方位多目标跟踪的数据关联算法

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水下无人系统学报 2018年第2期26卷 115-121,128页

作者：苏骏李亚安陈晓赵振轶西北工业大学航海学院陕西西安710072

针对双观测站纯方位系统在定位多个目标时,产生的大量虚假定位点使得量测数据依据目标数量和虚假量测数量都呈平方倍数增长的问题,文中在最近邻域法(NNF)的基础上增加了一组事件,考虑了跟踪门内不存在有效量测的情况,改进得出修正最近... 详细信息

针对双观测站纯方位系统在定位多个目标时,产生的大量虚假定位点使得量测数据依据目标数量和虚假量测数量都呈平方倍数增长的问题,文中在最近邻域法(NNF)的基础上增加了一组事件,考虑了跟踪门内不存在有效量测的情况,改进得出修正最近邻域法(MNNF);简化了联合概率数据互联算法(JPDA)的计算步骤,对公共区域中的量测统一做弱加权,提出了修正概率数据关联算法(MPDA),并对以上方法做了仿真及比较。结果表明,利用该2种方法在双观测站纯方位系统存在"鬼点"的情况下有较为理想的估计结果,并且MPDA算法的效果明显优于MNNF算法,可有效跟踪目标。

关键词：水下多目标跟踪纯方位数据关联双观测站

一种基于水下无人航行器的多目标被动跟踪算法

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电子与信息学报 2020年第8期42卷 2013-2020页

作者：王宇杰李宇鞠东豪黄海宁中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院先进水下信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

被动声呐信号处理中,致力于实现连续且稳定的目标方位跟踪。在复杂的水下环境中,由于干扰和噪声的存在,以及阵列孔径的限制,方位检测结果中不可避免地存在很多轨迹中断、野值、干扰与目标间的方位交叉。该文提出了一种基于水下无人航行... 详细信息

被动声呐信号处理中,致力于实现连续且稳定的目标方位跟踪。在复杂的水下环境中,由于干扰和噪声的存在,以及阵列孔径的限制,方位检测结果中不可避免地存在很多轨迹中断、野值、干扰与目标间的方位交叉。该文提出了一种基于水下无人航行器的多目标被动跟踪算法,使用基于航行器运动信息的粒子采样预测方法进行轨迹中断预测补齐,使用基于航行器运动信息的观测门限设置方法自适应设置跟踪门限,使用块关联跟踪方法进行轨迹中断关联和方位交叉关联。仿真和实验结果表明,该算法能够实现正确的多目标跟踪。

关键词：被动声呐水下多目标跟踪纯方位跟踪水下无人航行器纯方位目标运动分析数据关联粒子采样