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一种改进的基于“当前”统计模型的联合概率数据关联算法

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无线互联科技 2018年第16期15卷 110-116页

作者：魏祥李颖骆荣剑陆军工程大学通信士官学校湖北武汉430000

针对自适应卡尔曼滤波算法中"当前"统计模型需要预先设置机动频率和加速度极限值,不合理的设置将造成目标跟踪误差加大的情况,首先对机动频率进行调整,提出了新的自适应卡尔曼滤波算法。在此基础上,文章将新的自适应卡尔曼滤波算法和联... 详细信息

针对自适应卡尔曼滤波算法中"当前"统计模型需要预先设置机动频率和加速度极限值,不合理的设置将造成目标跟踪误差加大的情况,首先对机动频率进行调整,提出了新的自适应卡尔曼滤波算法。在此基础上,文章将新的自适应卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联算法相结合,提出了一种改进的基于"当前"统计模型的联合概率数据关联算法。通过仿真实验证明,该算法能够较好地减弱目标机动,尤其是目标弱机动对原有自适应跟踪算法跟踪精度地带来的影响。

关键词： “当前”统计模型卡尔曼滤波算法联合概率数据关联算法

基于联合概率数据关联算法的红外弱小目标跟踪

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计算机与数字工程 2011年第4期39卷 132-133,149页

作者：冯洋渭南师范学院物理与电子工程系渭南714000

针对在云天背景下运动的红外弱小目标,从数据关联的角度,利用联合概率数据关联算法实现多个红外弱小目标的跟踪。实验结果表明,在杂波环境下,联合概率数据关联算法可以稳健地跟踪多个红外弱小目标的目标状态,跟踪效果好。

关键词：目标跟踪联合概率数据关联算法红外图像目标检测

基于粒子群及混沌算法的联合概率数据关联研究

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自动化技术与应用 2017年第2期36卷 1-4,14页

作者：吴德君陕西国防工业职业技术学院陕西西安710300

联合概率数据关联算法(JPDA)是一种能够在杂波环境下对多目标进行数据关联的算法。随着回波与杂波数目的增加其计算量呈指数上升。虽然有一些类JPDA的方法可以减少其计算量,但在杂波环境下其准确性仍难以保证。本文将JPDA中关联矩阵的... 详细信息

联合概率数据关联算法(JPDA)是一种能够在杂波环境下对多目标进行数据关联的算法。随着回波与杂波数目的增加其计算量呈指数上升。虽然有一些类JPDA的方法可以减少其计算量,但在杂波环境下其准确性仍难以保证。本文将JPDA中关联矩阵的求解等效为多维分配问题,通过粒子群及混沌算法等智能算法的应用来提高算法的准确性。

关键词：混沌算法粒子群算法联合概率数据关联算法

基于CHNN及混沌算法的联合概率数据关联研究

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自动化与仪器仪表 2016年第5期 183-184,186页

作者：杨维陕西国防工业职业技术学院陕西西安710300

联合概率数据关联算法(JPDA)是一种在杂波环境下能对多目标进行数据互联的良好算法。它的计算量随着回波数目和杂波数目的增加会呈指数上升。虽然有一些类JPDA的方法可以减少其计算量,但在杂波环境下其准确性仍不能保证。本文将JPDA中... 详细信息

联合概率数据关联算法(JPDA)是一种在杂波环境下能对多目标进行数据互联的良好算法。它的计算量随着回波数目和杂波数目的增加会呈指数上升。虽然有一些类JPDA的方法可以减少其计算量,但在杂波环境下其准确性仍不能保证。本文将JPDA中关联矩阵的求解等效为多维分配问题,通过霍普菲尔德神经网络CHNN及混沌算法等智能算法的应用来提高算法的准确性。

关键词：联合概率数据关联算法霍普菲尔德神经网络混沌算法

融合热释电红外传感器与视频监控器的多目标跟踪算法

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电子学报 2014年第4期42卷 672-678页

作者：李方敏姜娜熊迹张景源武汉理工大学信息工程学院光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室湖北武汉430070

现有基于热释电红外传感器的多目标跟踪系统在目标之间距离较近或者轨迹相交的情况下存在着误差较大的缺点.针对此缺点,提出了一种新型的基于热释电红外传感器与视频监测器协同工作的多目标跟踪方案.该方案可以充分利用两种传感器的优势... 详细信息

现有基于热释电红外传感器的多目标跟踪系统在目标之间距离较近或者轨迹相交的情况下存在着误差较大的缺点.针对此缺点,提出了一种新型的基于热释电红外传感器与视频监测器协同工作的多目标跟踪方案.该方案可以充分利用两种传感器的优势,弥补在目标跟踪中的不足.算法采用最小二乘法利用热释电信息进行定位,并通过从图像或热释电传感器信号的幅频特性中提取特征信息来校正联合概率数据关联算法的关联矩阵,有效避免了错误关联.实验表明,该方案在多目标交叉情况下跟踪误差仅为其它算法的八分之一到四分之一.

关键词：热释电红外(PIR)传感器视频监控器目标跟踪联合概率数据关联算法

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数据关联算法的研究

哈尔滨工程大学学报 2007年第7期28卷 813-817页

作者：司锡才陈玉坤李志刚哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

在现代目标跟踪系统中,数据关联是一个重要组成部分.由于测量来源的不确定性,密集环境中的目标跟踪比较困难.概率数据关联算法和联合概率数据关联算法能很好地处理目标跟踪并在很多领域得到了广泛的应用.但是一旦出现某种干扰或是故障,... 详细信息

在现代目标跟踪系统中,数据关联是一个重要组成部分.由于测量来源的不确定性,密集环境中的目标跟踪比较困难.概率数据关联算法和联合概率数据关联算法能很好地处理目标跟踪并在很多领域得到了广泛的应用.但是一旦出现某种干扰或是故障,通过概率数据关联算法得到的滤波值也会偏离真实值很多,造成滤波发散,严重影响性能.针对这一不足,基于概率数据关联算法中的组合新息,提出了修正概率数据关联算法.最后用一些实例来评价该跟踪算法的跟踪性能,仿真结果表明了修正概率数据关联算法和修正联合概率数据关联算法的有效性.

关键词：数据关联目标跟踪概率数据关联算法联合概率数据关联算法

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多目标跟踪关键技术及数据关联算法研究

多目标跟踪关键技术及数据关联算法研究

作者：孙丽莉西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着现代战争武器的发展以及现代战争环境的日益复杂,多目标跟踪技术受到广泛关注。其中数据关联算法是多目标跟踪问题的核心,数据关联的结果将直接影响多目标跟踪的性能。本文主要研究多目标跟踪的关键技术,从航迹起始以及数据关联等... 详细信息

随着现代战争武器的发展以及现代战争环境的日益复杂,多目标跟踪技术受到广泛关注。其中数据关联算法是多目标跟踪问题的核心,数据关联的结果将直接影响多目标跟踪的性能。本文主要研究多目标跟踪的关键技术,从航迹起始以及数据关联等问题进行了系统的研究,提出了一些有效的方法。具体的工作如下:1.对目标跟踪的航迹起始以及数据关联算法进行了研究。首先分析了经典的航迹起始和数据关联算法的原理,然后通过仿真分析了经典的数据关联算法的适用场景,以及算法之间的性能比较,为后续的研究提供了理论基础。2.随着目标数和回波数的增多,联合概率数据关联(JPDA)算法的计算量呈指数增长,针对这个问题提出了许多改进的JPDA算法。简化的联合概率数据关联(SJPDA)算法通过近似计算聚概率矩阵减少联合事件的个数从而减少JPDA算法的计算量;改进的联合概率数据关联(IJPDA)算法通过修正公共量测的概率值来对目标的状态进行更新。这两种算法都是在保证一定跟踪精度的同时减少计算量。3.减少JPDA算法的计算量的另一种方法是基于聚类的数据关联算法,通过聚类算法将量测进行分类,避免了JPDA算法复杂的矩阵拆分。基于模糊c均值聚类(FCM)的数据关联算法是计算量测值来自目标的隶属度,以此作为权值进行状态更新;基于高斯混合模型(GMM)聚类的数据关联算法是将量测值等效成高斯分布,然后计算量测值来自目标的后验概率,迭代更新后选择最大的后验概率进行状态更新。多目标跟踪的数据关联是目标和观测的分类问题,而这正是聚类的优点。将这两种算法进行仿真分析,均取得了很好的效果。

关键词：多目标跟踪数据关联算法联合概率数据关联算法高斯混合模型聚类模糊c均值聚类

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杂波场景下多机动目标跟踪方法设计与实现

杂波场景下多机动目标跟踪方法设计与实现

作者：刘吉越西安电子科技大学

学位级别：硕士

近些年,随着现代计算机技术以及硬件技术的快速发展,雷达目标跟踪技术也广泛应用于军事和民用领域。然而,由于应用场景中干扰因素日益多元化、空中目标运动状态日益复杂化,现有的多目标跟踪算法已经无法满足当前工程实践要求。因此,本... 详细信息

近些年,随着现代计算机技术以及硬件技术的快速发展,雷达目标跟踪技术也广泛应用于军事和民用领域。然而,由于应用场景中干扰因素日益多元化、空中目标运动状态日益复杂化,现有的多目标跟踪算法已经无法满足当前工程实践要求。因此,本文重点研究杂波场景下空中多机动目标的跟踪问题,提出性能更好的跟踪算法,具体工作如下:1.针对杂波场景下,传统的联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法计算量迅速增大的问题,对基于模糊聚类和公共权值修正的数据关联算法进行研究。首先,针对JPDA算法实时性差的问题,提出了基于核聚类的数据关联(KFCM-based Joint Probabilistic Data Association,KFJPDA)算法,该算法通过模糊聚类中的隶属度矩阵重新构建了关联矩阵,从而跳过JPDA算法的矩阵拆分过程。仿真实验观察到,该算法在耗时方面能够有效提高关联过程的时间效率,但是关联准确度略低于JPDA算法。其次,为进一步提高关联准确度,提出了基于公共权值修正的核聚类数据关联(Improving KFCM-based Joint Probabilistic Data Association,IKFJPDA)算法,该算法在KFJPDA的基础上对有效量测进行了进一步的权值修正,对多个目标公共区域量测的权值进行了衰减。最后,根据仿真实验结果可知,IKFJPDA算法不仅保留了KFJPDA算法的强实时性,并且提高了关联过程的准确性。2.针对运动目标机动情况复杂且真实环境中存在大量杂波的场景,进一步研究适应杂波场景下的多机动目标跟踪算法。首先,研究并分析了交互多模型算法的基本原理和步骤;其次,针对IMM-JPDA算法实时性差的问题,使用IKFJPDA算法替换原有的JPDA算法,提出了更适合实践场景的IMM-IKFJPDA算法,并详细阐述了两种算法之间的区别;最后,对上述两种算法进行了仿真验证,仿真结果显示,改进后的IMM-IKFJPDA算法可以有效提高目标在机动状态发生突变以及目标稳定跟踪时的跟踪精度,并且降低了失跟率以及算法运行时间。3.构建多目标跟踪原型系统。该系统主要包括数据通信、数据预处理、航迹起始、航迹维持、航迹显示等功能,可以完成对指定范围内空中目标的跟踪,并记录目标的轨迹过程。

关键词：机动目标跟踪联合概率数据关联算法交互多模型算法 IMM-JPDA

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基于卡尔曼滤波算法的声源目标跟踪研究

基于卡尔曼滤波算法的声源目标跟踪研究

作者：戴文丰华南理工大学

学位级别：硕士

定位与跟踪技术已经广泛用于通讯、雷达、医学、声纳、和航空航天等诸多领域,而且相当成熟,但是将定位与跟踪技术应用于声音领域还比较少,所取得的研究成果就更少。由于声音信号不受视线、环境的影响,利用声源信息对目标进行定位和跟踪... 详细信息

定位与跟踪技术已经广泛用于通讯、雷达、医学、声纳、和航空航天等诸多领域,而且相当成熟,但是将定位与跟踪技术应用于声音领域还比较少,所取得的研究成果就更少。由于声音信号不受视线、环境的影响,利用声源信息对目标进行定位和跟踪有着广泛的应用前景,可应用于视频电话会议、智能机器人、声源监控、反狙击步枪等领域,利用声源信息对目标进行定位和跟踪越来越成为新的研究热点。另外卡尔曼滤波算法在目标跟踪应用领域已经具有很成熟的理论算法,本文根据目标的声信号特性通过改进卡尔曼滤波跟踪算法,应用到声源目标的定位与跟踪中。本文的主要工作如下:1、在分布式声阵列传感器网络中采用了基于事件触发的机制来驱动声阵列传感器进行工作,解决了传声器频繁通信造成通信负载加剧的问题,有效降低传声器间的通信负载以及声阵列传感器网络的能量消耗。结合分布式声阵列传感器网络的拓扑结构以及事件驱动机制,我们通过设计合适的声源目标的状态估计方程,充分利用自身节点测量和状态估计信息以及相邻节点的状态估计信息,能够准确地预测声源目标下一时刻状态。采用卡尔曼测量增益和共识增益同时进行修正声源目标的状态估计值,能够提高声源目标跟踪准确度。2、在多声源目标跟踪研究中,由于声阵列传感器所获得的观测数据的不确定性和多目标跟踪环境的复杂性,量测与目标存在不确定配对问题,因此我们采用聚类算法对多目标进行状态初始化,保证正确的数据关联,再应用联合概率数据关联（JPDA）算法进行每个时刻的轨迹跟踪。3、设计开发声阵列传感器网络目标跟踪系统的软件平台,对声源目标的声信号进行处理分析,通过本文研究的算法对声源目标进行精确地定位跟踪,并显示其跟踪轨迹,以达到实时监测及分析声源目标状态的目的。

关键词：声源目标跟踪事件触发聚类算法联合概率数据关联算法