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第十四届全国DSP应用技术学术会议

作者：李伟杰孙进平北京航空航天大学电子信息工程学院

杂波环境下多扩展目标的外形估计问题具有重要的研究价值,本文基于随机有限集(RandomFiniteSet,RFS)框架,提出了一种结合EM迭代算法与星凸形随机超曲面模型(Star-ConvexRandomHypersurfaceModel,SRHM)的势化概率假设密度(Cardinalized P... 详细信息

杂波环境下多扩展目标的外形估计问题具有重要的研究价值,本文基于随机有限集(RandomFiniteSet,RFS)框架,提出了一种结合EM迭代算法与星凸形随机超曲面模型(Star-ConvexRandomHypersurfaceModel,SRHM)的势化概率假设密度(Cardinalized Probability Hypothesis Density)滤波器。仿真实验结果表明,提出的EMSRHM-CPHD滤波器对具有不规则外形的扩展目标形状估计更精细,质心运动参数估计更准确。

关键词：多扩展目标跟踪星凸形随机超曲面势概率假设密度滤波器 EM

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基于随机超曲面模型的机动星凸形扩展目标跟踪

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兵器装备工程学报 2024年第6期45卷 181-187页

作者：程飞龙金智峰戚国庆李银伢盛安冬南京理工大学自动化学院南京210094 上海精密计量测试研究所上海200090

针对具有强机动性的扩展目标跟踪问题,不仅需要估计目标的运动状态,还要准确识别目标机动过程中的形状变化。由于目标机动和模型的复杂所导致的高维非线性问题,提出了一种基于随机超曲面模型的扩展目标方向自适应跟踪算法。通过使用输... 详细信息

针对具有强机动性的扩展目标跟踪问题,不仅需要估计目标的运动状态,还要准确识别目标机动过程中的形状变化。由于目标机动和模型的复杂所导致的高维非线性问题,提出了一种基于随机超曲面模型的扩展目标方向自适应跟踪算法。通过使用输入估计检测器对目标机动进行判断,再利用目标机动的大小修正形状参数的先验,其次基于先验信息更新量测,并结合无迹卡尔曼滤波算法,实现对机动扩展目标的状态跟踪和形状识别。利用均方根误差和quasi-Jaccard距离分别对目标质心位置的跟踪质量和形状的跟踪性能进行评价。仿真实验结果证明了该算法的有效性。

关键词：机动目标扩展目标星凸形随机超曲面方向自适应先验形状参数

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基于星凸形随机超曲面模型的机动群目标跟踪与编队辨识

基于星凸形随机超曲面模型的机动群目标跟踪与编队辨识

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作者：朱越南京理工大学

学位级别：硕士

近些年来,无人机凭借其体积小、灵活性高等优点在生活和军事领域都得到了广泛的应用。相较于单无人机,以编队形式协同作业的无人机群可以提高任务的成功率,降低单无人机故障带来的风险。因此关于无人机群的跟踪问题成为当下研究的热点... 详细信息

近些年来,无人机凭借其体积小、灵活性高等优点在生活和军事领域都得到了广泛的应用。相较于单无人机,以编队形式协同作业的无人机群可以提高任务的成功率,降低单无人机故障带来的风险。因此关于无人机群的跟踪问题成为当下研究的热点。群整体跟踪算法通过同时跟踪群目标质心运动状态和群目标扩展状态,避免了复杂的数据关联,受到了越来越多学者的关注。其中,星凸形随机超曲面模型相较于其他扩展状态拟合模型,可以描述的形状细节更多,收敛性更好,在群目标先验信息较少的情况下应用也更广泛。但是传统的星凸形随机超曲面模型在跟踪机动群目标时,受初始形状参数和上一时刻形状参数的影响,形状拟合会存在一定的滞后,跟踪精度也会有所下降。另一方面,编队无人机群会因为任务需求的变更而更改编队形式,从而影响群整体的扩展外形,这也会造成传统模型跟踪性能的下降。针对上述问题,本文开展了以下工作:首先,针对机动群目标运动模式变化的随机性,研究了将交互式多模型与星凸形随机超曲面模型相结合的算法,并通过引入模型概率变化率和模型似然函数对交互式多模型中的转移概率矩阵进行自适应修正,在提高模型的区分度的同时进一步提高对质心运动状态的跟踪精度。通过仿真实验与传统星凸形随机超曲面模型进行对比,证明了转移概率矩阵自适应的交互式多模型可以有效提高对机动群目标运动状态的跟踪性能。其次,在传统星凸形随机超曲面模型的基础上结合质心轮廓距离算法设计了先验形状参数设定算法,并通过滑动窗口的设计,实现了轮廓自适应,提高了传统模型在目标跟踪初期和目标扩展外形发生变化时刻的外形拟合精度。在此基础上,利用拟Jaccard距离评估算法和基于径向函数的评估方法,对机动群目标跟踪仿真实验中形状拟合的性能进行评价,证明了轮廓自适应算法可以有效提高对机动群目标扩展状态的跟踪性能。最后,针对无人机群会根据任务需求的不同更改编队形式的问题,在使用星凸形随机超曲面模型对目标扩展外形进行拟合的基础上,设计了以形状参数作为特征向量,通过支持向量分类,实现无人机群编队类型辨识的算法,并通过仿真实验证明了算法的可行性和有效性。

关键词：星凸形随机超曲面机动群目标交互式多模型轮廓自适应支持向量机编队辨识

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基于星凸形随机超曲面的概率数据关联滤波器

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舰船电子工程 2022年第8期42卷 38-43页

作者：刘乐文兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

为了解决在杂波环境中单扩展目标的跟踪问题,论文提出了一种基于星凸形随机超曲面模型(Star Convex RHM)的概率数据关联(PDA)扩展目标跟踪方法。首先,通过量测集划分获得量测簇,其次利用随机超曲面模型对星凸形扩展目标的量测源进行建模... 详细信息

为了解决在杂波环境中单扩展目标的跟踪问题,论文提出了一种基于星凸形随机超曲面模型(Star Convex RHM)的概率数据关联(PDA)扩展目标跟踪方法。首先,通过量测集划分获得量测簇,其次利用随机超曲面模型对星凸形扩展目标的量测源进行建模,然后,基于有效量测簇列举全部扩展目标的关联事件,由全概率公式得到关联概率。最后,用PDA算法对扩展目标状态更新,并且通过仿真实验验证了在杂波环境下该算法对不规则形状单扩展目标跟踪的有效性。

关键词：单扩展目标跟踪星凸形随机超曲面关联概率概率数据关联滤波器

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基于星凸形随机超曲面的无人机群目标自适应跟踪算法研究

基于星凸形随机超曲面的无人机群目标自适应跟踪算法研究

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第十届中国指挥控制大会

作者：朱越戚国庆李银伢盛安冬南京理工大学自动化学院

针对跟踪无人机群目标时目标先验扩展形状未知的问题,设计了基于星凸形随机超曲面,结合中心轮廓算法,根据量测信息计算并给出目标外形先验形状参数的方法。针对跟踪无人机群目标时目标因编队调整或发生机动而导致的形状突变问题,设计了... 详细信息

针对跟踪无人机群目标时目标先验扩展形状未知的问题,设计了基于星凸形随机超曲面,结合中心轮廓算法,根据量测信息计算并给出目标外形先验形状参数的方法。针对跟踪无人机群目标时目标因编队调整或发生机动而导致的形状突变问题,设计了利用滑动窗口检测突变并利用形状参数预估方法实现轮廓自适应跟踪的算法。仿真实验结果表明了该方法的有效性。

关键词：无人机群目标星凸形随机超曲面先验形状参数自适应轮廓

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基于形状估计的随机集多扩展目标跟踪方法研究

基于形状估计的随机集多扩展目标跟踪方法研究

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作者：刘远西安电子科技大学

学位级别：硕士

由于雷达和传感器的分辨率随科技进步而不断提高,得到的同一个目标的量测不止一个,此时,目标需看作是扩展目标,如果仍然使用传统的方法将量测和目标相关联进行跟踪已无法满足现状。近些年,基于随机有限集的多目标跟踪方法由于能够有效... 详细信息

由于雷达和传感器的分辨率随科技进步而不断提高,得到的同一个目标的量测不止一个,此时,目标需看作是扩展目标,如果仍然使用传统的方法将量测和目标相关联进行跟踪已无法满足现状。近些年,基于随机有限集的多目标跟踪方法由于能够有效地解决传统跟踪方法中出现的一些难题,并且在计算复杂度方面明显优于传统算法,所以受到了广泛学者的认同。本文主要针对扩展目标中基于形状估计的随机集多目标跟踪方法展开研究。主要研究内容如下:1.针对K-means聚类划分方法过分依赖初始中心点以及效率低的问题,提出了一种基于均值漂移聚类的改进划分方法。该方法将高斯函数作为内核函数,采用均值漂移方法求出吸引盆,并将吸引盆进行合并,最后将噪声孤点去除,得到最终的量测划分集合。该方法不需要给出具体的聚类数目和中心点,可得到良好的划分效果。2.针对距离划分方法在目标相邻时无法进行准确划分的问题,提出了一种基于距离划分的改进方法。该方法在距离划分的基础上进行二次划分,使用极大似然估计来估计每个划分集合中的目标数,对目标数大于1的划分集合进行再划分,从而将每个扩展目标的量测划分开。该方法可以有效地处理目标相邻或交叉时距离划分无法区分的情况。3.针对现有扩展目标的建模使用椭圆建模而无法分辨星形形状的问题,提出了一种基于星凸型随机超曲面的伽玛高斯混合势概率假设密度扩展目标跟踪算法(SRHM-GGM-CPHD)。该算法将扩展目标的形状建模为星凸形,并将其嵌入到伽玛高斯混合CPHD滤波器框架中,完成对多个扩展目标的跟踪。该算法在质心位置和扩展形状的估计精度方面要优于传统的基于随机矩阵的伽玛高斯逆威舍特CPHD滤波器。

关键词：随机有限集扩展目标势概率假设密度量测划分星凸形随机超曲面

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