改进高斯混合粒子滤波被动目标跟踪算法

针对被动传感器跟踪系统非线性较强问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的被动传感器目标跟踪算法。该算法基于Sigma点卡曼滤波和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。然后结合遗传算法和EM算法来实现模型的降阶,克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点或可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在被动传感器跟踪领域,与传统粒子滤波、基于EM的高斯混合粒子滤波和基于贪心EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。     

异步被动传感器航迹起始算法

航迹起始是多目标航迹处理中的重要问题.针对异步被动传感器系统航迹起始困难的问题,提出了一种基于蚁群导航思想的异步被动传感器航迹起始算法.该算法首先利用各传感器在多个扫描周期的测量建立候选目标集,采用极大似然法确定每一个候选目标的初始状态估计,然后再利用蚁群导航算法实现真实航迹的检测,最后由极大似然法估计出每一批目标的初...     

基于代价函数修正的异类传感器数据关联算法

针对现有异类传感器数据关联算法在构造关联代价时未充分考虑最大似然估计引入误差的问题,提出了一种修正代价函数的异类传感器数据关联算法。基于主、被动传感器各自的优势信息构造观测矩阵,得到目标的位置估计,继而根据异类传感器融合系统的观测模型得到伪量测信息,并利用一阶泰勒展开近似推出伪量测的方差信息,再用其对关联代价函数进行修正,改进后的代价函数能更加准确地描述量测之间的关系。仿真结果表明,修正后的关联代价函数能更精确地反映数据关联的可能性程度,所提算法可获得更好的关联正确率。     

基于图的分布式平飞航迹关联算法

航迹关联是分布式传感器信息融合的关键问题之一,其主要问题在于多目标平飞航迹难以关联,而实际工程应用中无法实时获取方差数据又增加了关联难度。将同一传感器获取的平飞航迹抽象为图论中无分辨的点,应用综合B型关联理论计算各点间距,进而构造反映航迹间关联关系的双向连通图,并用邻接矩阵描述其关联拓扑关系。不同节点的公共观测连通图对应的邻接矩阵必然是相似的,继而将图二分为单点图及其对应补图,利用辩证的思想将补图所对应的邻接矩阵的特征值抽象为对应点的特征向量,最终将平飞航迹关联落脚至多维分配问题。实验仿真表明,该方法具有较好的关联效果。     

综合粗糙集和修正熵权的数据融合系统性能评估模型

分析了数据融合系统的内在特点,建立了数据融合系统性能评估的综合评估指标体系,提出了一种基于粗糙集和修正熵权的多层次综合评估模型。采用粗糙集理论对指标数据进行属性约减,消除冗余指标,计算属性权重,并对二级指标熵权进行修正;利用层次分析法计算主观权重对一级指标熵权进行修正。实例验证表明,该方法有效可行,提高了评估结果的客观性与可信性,为数据融合系统的开发、论证和实际使用提供了科学的理论决策依据。     

基于卫星无源探测的空间飞行器主动段轨道估计与误差分析

在利用自适应定点的四阶龙格库塔算法求解卫星二阶微分运动方程的基础上,确定了其轨道,在利用样条插值拟合算法对多星观测数据同步后,基于级数理论建立了飞行器速速度和质量估计的多项式模型.随后根据飞行器在观测坐标系下的约束关系,建立了双星无源交汇定位的算法模型,实现了空间飞行器的轨道估计.再次,根据量测方程,提出了一种系统误差估计的滑窗四点交汇方法,实现了系统的误差动态估计.最后,建立了联合序贯多点轨道估计模型,实现了单卫星单飞行器的轨道估计和误差分析.对于多星多飞行器问题通过比较方程组自由度和待估计的轨道参数和系统误差的个数,得出可估计系统误差的条件:在观测卫星个数M与空间飞行器数目P满足2MP≥3P+2M时,系统误差可估计.     

军队安全管理中的脆性风险分析及其评估方法

安全管理作为部队日常管理的重要职能,对维持部队安全稳定具有重要作用.为全面分析其可能面临的风险威胁,促进军队安全管理模式转型,在分析军队安全事故的基础上,提出了基于脆性风险熵的安全管理脆性风险分析及评估方法.结合脆性传递原理,提出了安全管理对象间基于不同脆性关系和风险事件相关性的脆性概率计算方法;按照安全事故的分类原则,量化确定了军队管理对象的风险等级,并结合直觉模糊集的基本原理提出了相应的脆性风险量化方法.最后以某部某次危险品输送任务为例进行说明,梳理任务各执行阶段中的脆性传递关系及触发过程,并通过分析各管理对象的脆性风险熵及其脆性风险值变化验证脆性变化的基本规律,结果表明,其变化趋势满足安全管理对风险触发过程的认知.     

多红外传感器融合系统数据关联算法

针对传统多红外传感器多目标多维分配数据关联模型在构造关联代价时未充分考虑位置估计不确定性所引入的随机误差问题,提出了一种可精确到二阶的高精度关联代价构造方法。取非线性量测函数泰勒展开式的前二阶项,将最小二乘估计的均值和方差信息代入得到伪量测信息的均值和方差,继而将伪量测与真实量测信息的统计距离作为最终的关联代价。最后对不同关联算法的正确率进行了实验对比,仿真结果表明修正后的关联代价能够更精准地反映出数据关联的可能性,基于该修正代价的关联算法较之其他关联算法可获得更好的关联性能。     

基于信息散度的雷达/红外数据关联算法

针对基于多维分配模型的雷达与红外数据关联算法在构造关联代价函数时未考虑最大似然估计引入的误差的一问题,提出了一种基于信息散度的雷达与红外数据关联算法.该算法首先利用无迹变换获得伪量测的统计信息.然后在构造关联代价函数时,将真实量测数据的极大后验分布和伪量测的概率密度函数的之间的Kullback-Leibler散度(KLD)作为关联代价,继而代入多维分配模型求解关联.最后进行了仿真分析,结果表明该算法具有良好的关联性能,其关联代价可更精准地反映数据关联的可能性程度.     

综合利用各类信息的异类灰色航迹关联算法

异类传感器航迹关联是航迹融合中的一个难点,红外传感器与雷达的航迹关联是典型的异类传感器航迹关联。综合利用角度和其他特征信息是改善异类传感器航迹关联的一个重要途径。针对异类传感器数据关联用于关联的信息量少的问题,对于雷达在直角坐标系对目标进行跟踪,红外传感器在修正的球坐标系对目标进行跟踪的情况,综合利用角度、角度变化率和ITG信息,提出了一种基于灰色理论的航迹关联决策方法,计算机仿真结果表明新的关联算法与只利用角度信息的关联算法相比具有更好的关联性能。