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多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题,其通过融合多个局部传感器数据,提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类,其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强,广泛应用于军事、民用领域。该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术,主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件,重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联,并给出仿真结果。最后,该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题,并指出了其未来发展趋势。 相似文献
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本文提出了一种改进的多源约束聚类算法,以解决多传感器多目标跟踪(Multi-Object Tracking/Estimation, MOTD)问题。MOTD问题对应于在缺乏噪声和目标运动模型等先验信息的情况下,对多个传感器的量测数据进行聚类。针对现有算法对选定传感器量测敏感的问题,本文提出的算法首先根据选定传感器量测数据点的局部密度,对该传感器量测数据进行筛选排序;其次,对排序后的每一个量测数据点,计算和其他传感器量测的高斯核距离,每个传感器返回距离最小的数据点;最后计算在截断距离内的数据点的数量,当大于给定阈值时判定这些数据点为目标产生的量测,簇的中心(个数)即为目标的位置(个数)。实验结果表明,对比现有多源聚类算法,本文提出的算法在传感器目标检测概率较高的场景中聚类精度和聚类速度均有所改善。 相似文献
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利用分布式传感器网络进行目标跟踪,能够有效增加传感器的覆盖范围,提高对运动目标的检测和跟踪能力,但如何充分利用相邻传感器之间的信息进行有效的融合,仍然是一个难点问题。本文在多伯努利滤波(Multi-Bernoulli,MB)框架下,提出了一种改进的分布式融合跟踪算法用于目标数未知且变化的多目标跟踪。提出算法包含三种精度提升策略,即特征级融合反馈、决策级融合输出及交互反馈;其中,决策级融合输出策略可以提取更加准确的估计状态,特征级融合反馈策略可以降低错误融合结果对后续滤波过程的不良影响,交互反馈策略可以避免单传感器因漏检而导致的滤波失败。实验结果表明,提出算法的跟踪精度明显要优于传统的基于广义协方差交集(Generalized Covariance Intersection,GCI)的分布式融合算法以及粒子多伯努利跟踪算法,具有较好的跟踪性能。 相似文献
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多目标多传感器的数据关联问题一直是目标跟踪领域的核心和难点之一.数据关联是在一定准则下,连接具有共同源的测量或航迹的分配过程.具有代表性的数据互联方法都可以归结为特定的分配问题.然而现有的S-D分配算法只考虑同一时刻各传感器测量的互联,是一个静态结果.本文将静态分配推广到动态跟踪中,通过对测量集合和航迹集合的合并,把S维转变为S+1维问题,从而实现了分配的动态化.在此基础上考虑了有新目标出现的情况,并讨论了动态分配与静态分配的关系.最后对本文算法进行了仿真分析,结果表明,该算法能够对多目标进行稳定的跟踪. 相似文献
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多传感器多目标跟踪中的概率数据互联 总被引:5,自引:1,他引:5
通过在两维雷达和红外搜索跟踪两种不同传感器观测空间上建立多目标运动状态的投影,单传感器的JPDA算法被推广到此种多传感器数据融合系统之中,实现了其中的多目标数据互联和多传感器数据融合,从而提高了跟踪性能。 相似文献
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总结了自组织神经网络的结构、训练方法;分析了在多目标跟踪问题中数据关联的重要性及传统的数据关联方法的局限性;研究了在多目标环境下运用自组织神经网络解决数据关联的问题。提出了一种基于自组织神经网络对多个目标实施跟踪的算法,此算法采用自组织神经网络的聚类功能对目标进行数据关联处理,并将经过卡尔曼滤波后的数据信息结合到神经网络的学习训练中。仿真实验结果表明此算法能在多目标环境下取得较好的跟踪效果。 相似文献
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在探测能力、波形设计及天线指向等因素制约下,分布式雷达视场并非完全重合,由此造成的观测信息差异给后续信息融合带来了巨大挑战。该文基于高斯混合实现的集势概率假设密度(CPHD)滤波器,提出了一种视场部分重叠下的分布式雷达多目标跟踪方法。首先,利用多目标密度乘积切分出概率假设密度(PHD)中表征共同观测信息的部分;之后,标准的分布式融合(算术平均或几何平均融合)方法作用于切分出的共同观测目标信息以提升跟踪性能,补偿融合则作用于雷达单独观测目标信息以扩展视场范围。该文方法无须视场先验信息,能够适应雷达视场未知时的分布式融合多目标跟踪场景。仿真实验验证了所提出方法在未知、时变雷达视场下跟踪多目标的性能,表明了该文方法比基于高斯混合的聚类方法性能更好。 相似文献
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针对现有多目标跟踪算法精度不高的问题,提出了一种融合YOLO-V4与改进SiameseRPN的多目标跟踪算法。首先通过YOLO-V4网络自动获取跟踪目标,制作模板后输入SiameseRPN跟踪网络;然后在模板分支中采用背景自适应策略初始化模板,并且融合残差连接构建Siamese网络;最后通过匈牙利算法对YOLO-V4的检测结果和改进SiameseRPN的跟踪结果进行数据关联,实现多目标跟踪。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法具有较好的跟踪性能,在目标尺度变化、外观变化、部分遮挡等情况下能够实现稳定跟踪。 相似文献
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“最近邻算法”(NN)是SLAM领域中广泛使用的一种数据关联算法,它的优点是计算复杂度低,其缺点是关联准确度易受环境影响。为提高“最近邻算法”对环境的鲁棒性,对其进行两处改进:一是从所有观测值之间的相关性出发,消除所有观测值配对结果之间的干涉情况;二是采用多帧观测数据的关联结果动态滤除观测特征中的伪特征。此外,根据机器人的位姿和传感器的有效量程将数据关联限定在局部可能区域中,从而极大地提高了算法的计算效率。仿真和实际实验结果表明,提出的“动态联合最近邻算法”(DJNN) 在准确度和计算复杂度方面的性能都很好,具有极强的应用价值。 相似文献