概率假设密度滤波的物理空间意义

为了深入理解概率假设密度滤波,本文在Ozgur Erdinc对随机集的物理空间假设的基础上,采用Bayes公式和全概率公式对概率假设密度滤波的迭代过程进行了推导.为有效改善概率假设密度滤波的目标漏检问题提供了理论基础.     

带势估计的概率假设密度滤波的物理空间意义

为了便于人们深入理解带势估计的概率假设密度滤波,本文在Ozgur Erdin对随机集做的物理空间假设的基础上,采用Bayes公式和全概率公式对带势估计的概率假设密度滤波的迭代过程进行了推导.推导过程详细明了,推导结果与文献一致.这为带势估计的概率假设密度滤波在目标跟踪中的应用及性能改进提供了理论基础.     

多目标跟踪

本文论述了多目标光电跟踪探测技术发展概况,包括跟踪算法及光电传感设备,并讨论了将来的发展趋势.     

基于航迹和特征的目标识别技术在多目标跟踪中的应用

针对目前机动目标跟踪所面临的机箭分离、机弹分离、级间分离等一转多的目标跟踪问题,提出了一种复合目标识别技术.针对目标的面积,外接矩形长度、宽度、长宽比,紧凑度,转动惯量和航迹对多种目标进行准确的认定和匹配,并在目标的切换过程中引入一种新型切换技巧.此算法大大提高了一转多目标的跟踪可靠性,实际应用表明:目标识别准确,跟踪切换平稳,应用价值高.     

光电经纬仪多目标实时交会方法

为实现实时计算多个目标飞行轨迹,并引导设备跟踪目标,根据目标运动特性和光电经纬仪跟踪测量的固有特性,设计了一种多目标实时交会方法,解决了同名目标点的排序和假目标轨迹剔除问题,最终得到正确的目标轨迹.试验证明,对于跟踪目标N≤3,通信周期50ms的光电经纬仪测量系统,利用该多目标实时交会算法处理测量数据,可实时、精确、稳定引导测量设备进行跟踪工作.     

基于多级跟踪队列的运动目标跟踪遮挡处理

针对多目标跟踪过程中存在的遮挡问题,提出了一种固定摄像机场景下的多目标实时跟踪算法.提出基于鬼影判别与背景模型选择更新的背景差法检测运动目标,建立一种融合色度与边缘特征的目标模型.通过定义稳定跟踪队列、临时跟踪队列、跟踪丢失队列以及候选跟踪队列等跟踪器队列,提出基于多级关联匹配的策略实现多目标跟踪遮挡处理,针对新目标、...     

检测前跟踪中的目标交叉航迹标签分层管理EI北大核心CSCD

针对检测前跟踪算法无法提供目标航迹标签以及传统算法在轨迹交叉情况下批次编号管理混乱的问题,提出了一种标记关联的航迹管理方法。该方法为各个目标的方位航迹标记不重复的标签,并针对标签多伯努利算法非共轭先验的问题,采用将标签多伯努利分布逼近δ-广义标签多伯努利分布的方法进行解决。另外还提出一种辅助门限进行分层逐级更新的方法,实现了对不同的航迹赋予不同的标签,解决了方位交叉情况下轨迹中断、目标跟丢和错跟的问题。仿真及海试试验表明,该方法的平均误差稳定且接近为0,定位精度高且轨迹连续清晰,不仅能在目标轨迹交叉时进行准确跟踪,还能实现对多目标数的精准估计,为基于声呐阵的水下目标态势感知方法提供了新的技术支持。     

分布式自适应多传感器多目标跟踪算法

为了有效提高复杂环境下的船舶多目标跟踪系统的跟踪性能,提出了一种分布式自适应多传感器多目标跟踪算法。针对分布式融合结构设计了一种在线估计的自适应分配信息系数的方法,将自适应分配算法和动态权值分配算法相结合,实现在线自适应权值分配算法,以解决融合航迹误差低和不稳定性问题。对系统进行建模与分析,对提出的分布式自适应多传感器多目标跟踪算法进行了公式推导。通过仿真表明,改进的自适应算法估计精度提高了20%,同时该方法能够提高多目标跟踪系统稳健性。     

复杂背景下红外弱小多目标跟踪系统

针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标跟踪问题,设计了一种多目标跟踪系统.首先计算红外图像的光流场,结合阈值分割和形态学滤波等数学方法检测出目标;在该结果的基础上,结合目标运动的连续性,运用邻域轨迹预测的方法滤除检测过程中产生的噪声;随后运用卡尔曼滤波轨迹预测的方法解决在跟踪过程中目标丢失的问题,并解决当多目标轨迹出现交联时如何辨识出各个目标轨迹的问题.该系统充分运用了目标的运动特性避免了噪声的干扰和目标轨迹混淆.使用长波红外热像仪采集的红外序列图像对系统进行了验证,实验结果及相应理论分析表明该系统可有效实现复杂背景下的红外弱小目标跟踪.     

集群无人机定位信号的自适应GM-CBMeMBer滤波算法

针对集群无人机导航定位信号通信过程中,易混入实际随机噪声,而传统GM-CBMe MBer滤波算法处理会导致滤波器发散的问题,提出了一种用于集群无人机定位信号的自适应GM-CBMe MBer滤波算法。首先,构建对应的数学模型,通过观测模型和量测模型对信号进行跟踪、滤波。在此基础上,利用随机有限集和衰减因子实现对噪声的动态处理和进一步预测,结合预测值进行迭代更新,直到滤波过程结束。同时,引入高斯项的剪枝合并来提高滤波精度。实验结果表明,改进算法与传统算法相比较,在集群无人机定位航迹上的杂波点有所减少,总体平均误差降低了26.6%。同时,方法简单易行,便于工程实现。