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基于随机有限集的多目标跟踪技术综述

电子信息对抗技术 2024年第1期39卷 81-88页

作者：严灵杰顾杰姜余徐敏高昭昭田保立张铁男中国电子科技集团公司第二十九研究所成都610036 电磁空间安全全国重点实验室成都610036 中国人民解放军95438部队四川眉山620860

随机有限集理论为多目标跟踪、多传感器融合和态势评估等问题提供了完整、统一的理论框架和解决方案。基于随机有限集的跟踪算法将多目标状态和量测建模为随机有限集,自然地引入航迹起始、终结机制,可实现目标数量和状态的同时估计。通... 详细信息

随机有限集理论为多目标跟踪、多传感器融合和态势评估等问题提供了完整、统一的理论框架和解决方案。基于随机有限集的跟踪算法将多目标状态和量测建模为随机有限集,自然地引入航迹起始、终结机制,可实现目标数量和状态的同时估计。通过对随机有限集框架下的概率假设密度、带势概率假设密度、多目标多伯努利滤波器、扩展标签随机集滤波器和泊松多伯努利混合滤波器的研究进展进行详细梳理和综合对比,对基于随机有限集的多目标跟踪领域未来发展方向进行了分析和展望。

关键词：多目标跟踪多传感器融合随机有限集概率假设密度带势概率假设密度

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随机有限集理论分布式水声目标跟踪方法研究

随机有限集理论分布式水声目标跟踪方法研究

作者：吴雨桑浙江大学

学位级别：硕士

水声目标联合定位与跟踪是海洋目标探测领域的重要问题之一,在军事国防、海洋资源开发和海洋科学研究等领域具有相当重要的意义。相较于主动探测方法,被动定位方法隐蔽性更好,且接收水听器成本低、功耗小。然而被动定位方法存在无法持... 详细信息

水声目标联合定位与跟踪是海洋目标探测领域的重要问题之一,在军事国防、海洋资源开发和海洋科学研究等领域具有相当重要的意义。相较于主动探测方法,被动定位方法隐蔽性更好,且接收水听器成本低、功耗小。然而被动定位方法存在无法持续观测目标信号的局限性,特别在低信噪比等非理想环境下,无法根据量测确定目标是否存在。基于随机有限集的目标跟踪算法不仅能够从量测中确定目标的存在性,而且能够在跟丢目标后快速恢复,为水声目标联合被动定位和跟踪这一问题提供了合适的解决思路。同时随着分布式传感器网络技术的发展,利用分布式传感器网络节点放置在不同的空间位置上对监测区域进行覆盖,可以提高空间增益,进而提升跟踪性能。上述背景使得对目标数目未知且时变等复杂场景下的水声目标进行联合被动定位与跟踪成为可能。论文对基于随机有限集理论的分布式水声目标跟踪方法进行研究,主要工作如下:1.对基于随机有限集的状态-空间目标跟踪算法进行研究,为后续章节提供了理论基础。具体地,论文对水声环境下的目标状态模型和量测模型进行讨论,并分析了水声环境跟踪性能评估指标,在目标数目未知且时变的复杂场景中,验证了基于随机有限集的多目标跟踪算法在跟踪精度和计算效率上的优越性,提供了使用势平衡多伯努利滤波算法对阵列信号处理后得到的量测进行滤波处理的合理性。2.对基于阵列信号处理的水声多目标联合定位与跟踪方法进行研究。在低信噪比等非理想环境下,使用阵列信号处理技术进行被动定位可能会导致目标声源真实位置对应的主瓣被噪声干扰对应的峰值淹没而成为旁瓣。为了利用旁瓣中可能存在的目标声源的位置信息,论文分别使用波束形成和匹配场定位两种阵列信号处理方法生成量测,量测设计契合水声物理特点,并结合势平衡多伯努利滤波算法,有效滤除噪声干扰,实现了对水声多目标的有效联合定位与跟踪。3.对基于阵列信号处理的分布式水声多目标联合定位与跟踪方法进行研究。使用单水听器阵列作为分布式传感器网络节点,通过相干信号增益可以实现更远的探测距离和更高的分辨率,并实现对非合作目标的被动定位与跟踪。各个节点协同工作,通过融合不同节点对相同目标声源状态的跟踪信息可以得到更高的跟踪精度。论文将基于匹配场定位的势平衡多伯努利滤波算法与分布式融合算法相结合,提出了一种分布式融合结构下的水声多目标联合定位与跟踪方法,该方法充分利用了分布式融合结构的优越性,在网络具体实现上合理可行,并取得了比单水听器阵列下水声多目标跟踪方法更高的跟踪精度。同时,在保持跟踪精度不明显低于集中式融合结构下的多目标跟踪算法的情况下,该方法使系统通信负担大幅降低,计算效率明显提升。4.对基于机会声源的分布式水声目标联合定位与跟踪方法进行研究,比起传统的匹配场定位算法,基于机会声源的二次互相关定位算法对环境失配的敏感度较低。但在低信噪比等非理想场景下,二次互相关定位算法可能出现目标声源对应的主瓣被噪声干扰对应的峰值淹没而成为旁瓣的情况。论文提出了一种新的量测获取方法,通过选取定位得到的模糊函数中大于设定阈值的峰所对应的位置作为量测,并将生成的量测集送入基于随机有限集的伯努利滤波算法进行滤波,得到了目标声源在监测区域内较好的状态跟踪结果,实现了基于机会声源的分布式水声目标联合定位和跟踪。

关键词：水声目标跟踪分布式网络随机有限集匹配场定位二次互相关

随机有限集下的多目标跟踪及分布式雷达数据压缩

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随机有限集下的多目标跟踪及分布式雷达数据压缩

作者：张心宇西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着战场态势的日益复杂,雷达跟踪性能在低信噪比、低检测概率、高杂波等复杂电磁环境中面临严峻挑战。因此提升雷达目标跟踪算法在复杂电磁环境下的性能,降低目标跟踪误差对提升雷达的战场适应能力有着重要意义。在单部雷达无法满足作... 详细信息

随着战场态势的日益复杂,雷达跟踪性能在低信噪比、低检测概率、高杂波等复杂电磁环境中面临严峻挑战。因此提升雷达目标跟踪算法在复杂电磁环境下的性能,降低目标跟踪误差对提升雷达的战场适应能力有着重要意义。在单部雷达无法满足作战需求的情况下,雷达组网应运而生。随着分布式雷达组网技术的广泛应用,如何节省宝贵的通信资源,降低局部雷达和融合中心之间的数据传输量引起了人们的广泛关注。针对上述问题,本文研究了随机有限集下的多目标跟踪算法及分布式雷达跟踪数据压缩方法,旨在提升传统跟踪算法的性能,降低局部雷达和融合中心通信所需的传输带宽。本文主要的工作内容和创新点如下:1.针对传统RFS跟踪算法在复杂环境中性能下降的问题,本文提出了基于多特征辅助非线性场景下的随机有限集多目标跟踪算法(CK-ADI-GM-PHD)。首先介绍了非线性场景下常用的三种滤波器:扩展卡尔曼滤波器(EKF),无味卡尔曼滤波器(UKF)和容积卡尔曼滤波器(CKF),然后通过仿真实验对比三种滤波器的跟踪性能。其次研究了RFS多目标跟踪算法中经典的高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器。在此基础上,本文将目标幅度和多普勒特征引入GM-PHD算法中,从而提高雷达对杂波和目标的区分能力,并重新对目标的量测向量建模,在非线性场景下推导了新的预测和更新方程。最后在不同场景下进行多组仿真实验,对比传统算法与本文提出的CK-ADI-GM-PHD算法在跟踪精度,计算时间等方面的性能。实验结果显示,与传统算法相比,本文提出的算法抗干扰能力更强,目标估计精度更高,计算时间更短,在复杂环境下的适应性更好。2.针对雷达组网传输通信带宽受限的问题,本文给出了压缩滤波协方差矩阵这一新思路,并提出了一种分布式雷达目标跟踪数据压缩的方法。首先分析了雷达组网中协方差矩阵压缩的必要性和可行性,然后给出了分布式雷达协方差矩阵压缩的总体框架。接着通过数值仿真,研究协方差矩阵中每个元素的统计特征,并选取伽马分布对其拟合,用矩估计方法求解拟合参数。在此基础上,本文研究了压缩所需的最小均方量化器(LSQ)和自适应霍夫曼编码器,并给出了随机有限集背景下的分布式雷达协方差矩阵的压缩方法,最后通过数值仿真验证本文提出方法的有效性以及不同的量化位数对跟踪性能的影响。实验结果表明,由于本文提出的方法在量化过程中会造成一定的数据精度损失,因此与未压缩的情况相比,跟踪性能略有下降。但是该方法能有效减少局部雷达与融合中心之间的数据传输量,节省宝贵的通信资源。

关键词：随机有限集雷达目标跟踪 GM-PHD滤波器分布式雷达数据压缩

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随机有限集推理动目标轨迹的相干累积检测法

系统工程与电子技术 2023年第12期45卷 3781-3791页

作者：杨文彬李旦张建秋复旦大学信息科学与工程学院电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433

长时间相干累积技术在提高雷达对动目标探测能力方面发挥着重要的作用。但是,由目标机动导致的距离和/或多普勒频率徙动将会大大降低相干累积的性能。为解决上述问题,提出一种随机有限集推理动目标运动轨迹的相干累积检测法。首先,通过... 详细信息

长时间相干累积技术在提高雷达对动目标探测能力方面发挥着重要的作用。但是,由目标机动导致的距离和/或多普勒频率徙动将会大大降低相干累积的性能。为解决上述问题,提出一种随机有限集推理动目标运动轨迹的相干累积检测法。首先,通过频率轴反转变换,提取出描述目标运动特性的信号。然后,利用该信号时频变换后的结果构成测量随机有限集,并以状态空间模型描述各目标的运动,在贝叶斯滤波的框架下实现目标运动轨迹的推理。最后,基于推理的轨迹设计出二维匹配滤波器,来补偿未知的距离和/或多普勒频率徙动。理论分析和数值仿真实验结果均表明,该方法可有效处理具有复杂甚至未知运动形式的机动目标。

关键词：脉冲多普勒雷达匹配滤波随机有限集距离徏动多普勒频率徏动

随机有限集理论及其在多目标跟踪中的应用和实现

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控制与决策 2019年第2期34卷 225-232页

作者：彭华甫黄高明田威海军工程大学电子工程学院解放军92773部队

梳理了随机有限集(RFS)的理论基础和发展脉络,重点对其在多目标跟踪中应用和实现的难点问题进行详细分析.首先针对单传感器情形,深入讨论RFS的几类典型近似技术,包括:概率假设密度(PHD)滤波器、势概率假设密度(CPHD)滤波器、多伯努利(Me... 详细信息

梳理了随机有限集(RFS)的理论基础和发展脉络,重点对其在多目标跟踪中应用和实现的难点问题进行详细分析.首先针对单传感器情形,深入讨论RFS的几类典型近似技术,包括:概率假设密度(PHD)滤波器、势概率假设密度(CPHD)滤波器、多伯努利(MeMBer)滤波器以及泛化标签多伯努利(GLMB)滤波器,对其发展脉络进行分析,并对高斯混合(GM)及序贯蒙特卡罗(SMC)实现中面临的问题进行研究;其次,针对多传感器情形,介绍时空配准问题的处理方法,并分别从集中式、分布式融合两个方面对基于RFS多传感器多目标跟踪技术进行分析;再次,对RFS滤波器在实际应用中面临的困难及挑战进行分析;最后,基于现有研究进展,提出RFS在多目标跟踪领域未来需重点关注及研究的方向.

关键词：随机有限集多目标跟踪贝叶斯估计高斯混合序贯蒙特卡罗多传感器时空配准

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基于随机有限集的视频SAR多目标跟踪方法

空军工程大学学报 2023年第2期24卷 77-82页

作者：陈李田张云李宏博王勇哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150006

视频合成孔径雷达具有高分辨与高帧速率成像的特点,可以连续获取地面感兴趣区域目标近似视频的信息,为基于SAR图像的目标识别与跟踪技术的快速发展奠定了基础。为了满足日益复杂的应用需求,多目标跟踪技术逐渐发展成熟,针对多目标跟踪... 详细信息

视频合成孔径雷达具有高分辨与高帧速率成像的特点,可以连续获取地面感兴趣区域目标近似视频的信息,为基于SAR图像的目标识别与跟踪技术的快速发展奠定了基础。为了满足日益复杂的应用需求,多目标跟踪技术逐渐发展成熟,针对多目标跟踪过程中每个运动目标的状态都具有空时变性,并且目标的数量具有随机性的难题,首先建立了基于随机有限集的多目标跟踪算法,在此基础上讨论了贝叶斯框架下的概率假设密度算法,并在高斯混合模型下研究并实现了高斯混合概率假设密度滤波算法,进而实现了基于RFS的多目标跟踪算法,在复杂环境背景下验证了该算法的有效性。

关键词：视频SAR 随机有限集多目标跟踪高斯混合概率假设密度

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基于随机有限集的局部放电定位关键技术研究

基于随机有限集的局部放电定位关键技术研究

作者：薛夏江苏大学

学位级别：硕士

变压器是输配电系统网络中的关键设备,在电力系统运行中扮演着至关重要的角色,其安全稳定运行关乎整个输配电网络的稳定。在众多变压器故障中,绝缘故障占据主要地位,而局部放电则是引起电力设备绝缘损伤并产生绝缘故障的主要原因。局部... 详细信息

变压器是输配电系统网络中的关键设备,在电力系统运行中扮演着至关重要的角色,其安全稳定运行关乎整个输配电网络的稳定。在众多变压器故障中,绝缘故障占据主要地位,而局部放电则是引起电力设备绝缘损伤并产生绝缘故障的主要原因。局部放电的高效精准定位有助于尽快解除故障,为电力系统的安全平稳运转提供良好环境。在实际工作环境中,局部放电源的存在并不一定是唯一的,存在某时刻同时有多个局部放电源存在的可能。另外,大量复杂噪声的存在可能会导致部分局部放电信号的漏检或者虚警,影响后续局部放电定位的准确度。针对局部放电的上述问题,本文提出了基于随机有限集的多局部放电定位方法,主要解决随机多局部放电点状态估计、环境噪声抑制和区域优化三个方面的问题,本文的主要研究内容如下:(1)针对局部放电点的数目和状态在某时刻均为随机变化的问题,本文提出了基于随机有限集的多局部放电点随机定位方法。首先,依据随机有限集的动态随机性推导局部放电点的时间演化模型;其次,推导局部放电点位置的概率假设密度方程,通过将局部放电点的先验概率密度与获得的量测似然函数相结合,并利用更新方程来获得局部放电点状态后验估计;最后,提取局部放电的状态估计结果,得到局部放电位置信息和数目信息。仿真结果表明,所提基于随机有限集的多局部放电点随机定位方法能够实现对数目随机、状态随机的双随机情况下的多局部放电点定位,具有较好的算法适应度和较高的估计精度。(2)针对现实环境中局部放电定位受噪声影响较大的问题,本文在随机有限集局部放电定位的理论框架下,提出了一种特征辅助的局部放电定位方法。该方法主要通过引入两个特征辅助因子α和β,在随机状态估计层面抑制环境噪声对局部放电信号的干扰,提高基于随机有限集的多局部放电定位方法的抗干扰能力。仿真结果表明,所提方法能够在高密度噪声杂波下有效实现对局部放电数目和位置的估计,具有较强的抗干扰能力。(3)针对在非线性非高斯情况下多局部放电状态估计的问题,在随机有限集局部放电定位的理论框架下,将多局部放电定位方法拓展到非线性非高斯情况下,并提出了一种基于引力搜索算法改进的局部放电定位方法。该方法主要是将序贯蒙特卡洛的思想引入基于随机有限集的多局部放电定位中,并通过引力搜索算法对得到的粒子集进行更新,使粒子向高似然区域靠近,重新计算粒子的权重从而得到新的粒子集。仿真结果表明,所提方法能够实现对多局部放电的定位,并且在一定程度上提高了局部放电状态估计的准确度,同时拥有较快的计算速度。

关键词：局部放电定位随机有限集概率假设密度特征辅助

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基于随机有限集的信息物理系统状态估计

控制工程 2022年第8期29卷 1424-1428页

作者：杨超群张恒何立栋杨文中国电子科技集团公司第十四研究所江苏南京210012 江苏海洋大学计算机工程学院江苏连云港222002 南京理工大学自动化学院江苏南京210094 华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

状态估计一直是信息物理系统(CPS)的基本问题之一。目前,状态估计主要采用以卡尔曼滤波及其扩展形式等为代表的随机过程方法。不同于已有研究,从信息融合的角度,提出了一种基于随机有限集的状态估计方法。通过将系统状态和传感器观测分... 详细信息

状态估计一直是信息物理系统(CPS)的基本问题之一。目前,状态估计主要采用以卡尔曼滤波及其扩展形式等为代表的随机过程方法。不同于已有研究,从信息融合的角度,提出了一种基于随机有限集的状态估计方法。通过将系统状态和传感器观测分别建模为随机有限集,并采用集贝叶斯滤波器及其粒子实现迭代求解,实现了对CPS状态的精确估计。最后,仿真结果验证了所提方法的可行性。

关键词：信息物理系统状态估计随机有限集

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基于标签随机有限集的多目标跟踪方法研究

基于标签随机有限集的多目标跟踪方法研究

作者：魏子博哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

多目标跟踪技术在空中交通管制、精准制导、自动驾驶等军事、民用领域有着广泛的应用,尤其是在军事领域中,直接影响了国家信息战、智能战的主动权。21世纪初期,基于随机有限集(Random Finite Set,RFS)的多目标跟踪算法凭借独特的理论优... 详细信息

多目标跟踪技术在空中交通管制、精准制导、自动驾驶等军事、民用领域有着广泛的应用,尤其是在军事领域中,直接影响了国家信息战、智能战的主动权。21世纪初期,基于随机有限集(Random Finite Set,RFS)的多目标跟踪算法凭借独特的理论优势和工程适用性应运而生。为突破目标状态、传感器获取的量测及其二者关联关系的不确定性,本文以联合预测与更新广义标签多伯努利(Joint Prediction and Update Generalized Label Multi-Bernoulli,JGLMB)滤波器为基础,对多目标跟踪方法进行了深入研究:首先,基于RFS的多目标跟踪算法需要借助高斯混合或粒子滤波的实现方式,粒子滤波主要解决非线性系统的跟踪问题。传统粒子滤波未考虑当前量测信息,导致大量粒子贫化和退化,引入平方根容积卡尔曼滤波近似计算重要性密度函数,提升数值计算精度。基于结构更加紧凑的JGLMB滤波器,采用Gibbs采样算法进行传递分量的高效剪枝,结合平方根容积粒子滤波(Square-root Cubature Particle Filter,SCPF)算法,提出普遍适用的SCPF-JGLMB鲁棒性算法,仿真实验结果验证了所提算法的有效性。其次,针对类似于多“低慢小”目标的跟踪场景中包含噪声野值干扰、强杂波干扰、目标运动状态突变的问题,提出一种适用于但不限于多“低慢小”目标的跟踪方法。引入具有厚尾特征的学生t分布为状态和量测噪声建模,降低噪声野值对多目标跟踪精度的影响。利用多模型方法对目标状态转变的高包容度优势,提升与实际目标运动状态的匹配度,避免因状态突变引起的漏跟问题。面向目标回波量测易受高密度杂波的干扰,提出一种基于距离加权的自适应量测合并方法,提升有效量测的关联价值。经仿真结果证实,所提方法计算效率有所提升,并可以适用于复杂背景下的多机动目标跟踪问题。最后,面向多扩展目标的跟踪问题,将伽马高斯逆威沙特(Gamma Gaussian Inverse-Wishart)分布引入JGLMB滤波器中,实现对目标质心运动状态、形态的综合估计和轨迹跟踪;针对距离、K-means++、Mean Shift主流量测划分法的量测划分数较多、杂波剔除效果不稳定等问题,提出一种基于时空联合的量测双重划分方法,通过高斯核函数进行杂波剔除预处理,自适应判断是否需要二次划分提升划分准确度。通过仿真证实,在目标轨迹发生平行紧邻、交叉,且环境杂波密度较高时,所提方法均可以实现对多扩展目标的准确估计和有效跟踪。

关键词：多目标跟踪随机有限集 GLMB滤波器量测划分扩展目标