多目标探测与捕获：一种统一的方法

假设采用多目标跟踪器跟踪处于强杂波环境中的暗弱目标，在《杂波中暗弱目标的捕获》一文中，Oilver Drummond指出，对于这样的跟踪器，目标捕获（即，确定在含有持续的象素中是否存在目标）是两个截然不同的问题。具体地说，目标捕获要求有两个接收机工作特性（ROC）曲线，而目标只要求有一个。在以往有关这一主题的会议和其它会议上发表的论文以及《数据融合的数学方法》一书中，我们已经介绍了“有限集统计法”（FISST），它直接将常规的单传感器、单目标统计推广到多目标领域。在本文我们说明了怎样通过FISST使探测和捕获统一在一个相似的决策理论框架下。其基本构想是采用一个统一的具有杂波模型的Bayesian单目标跟踪器，而不是一个多目标跟踪器。与常规的探测问题相类似（即，在“只有噪声”和“目标＋噪声”的假设之间作出判断），捕获问题化为常规的判决问题（即，在“只有杂波”和“目标＋杂波”的假设之间作出判断）。此外， 我们还说明了对于这一类广义探测问题应怎样来确定“捕获ROC曲线”。     

无线传感器网络空中目标跟踪任务分配技术的研究

以无线传感器网络对空中飞行目标跟踪为背景，针对无线传感器网络协同技术中的任务分配问题，以降低传感器节点之间的通信能量消耗为目的，提出了一种基于弹性神经网络的任务分配算法。首先对多动态联盟多目标跟踪问题进行建模，然后依据最小能量准则，采用一种非全连接的环形结构的弹性神经网络模型，解决了多目标跟踪时的任务优化分配问题以及多个动态联盟对传感器资源竞争冲突时系统能耗增加的问题。仿真结果表明，该算法与传统的方法相比，大大降低了跟踪系统的能量消耗。     

相控阵雷达多目标跟踪算法研究（连载一）

以多功能相控阵雷达为背景，研究了多目标跟踪问题，针对“当前”统计模型及自适应跟踪算法的不足，提出一种修正自适应滤波算法；并探讨三维混合坐标系下的机动目标的建模与预报；且基于简化联合概率数据互联CJPDA（Cheap Joint Probabilistic Data Association)算法，提出一种实用方法直接计算后延概率，比CJPDA方法精度高，并根据“最近邻”JPDA思想，给出一种优化方案，蒙特卡罗仿真表明，本方案能有效跟踪多个机动和非机动目标，且易于实现。     

多传感器目标跟踪的实时剔野方法

考虑了目标跟踪和航天测控中测量数据的实时剔野问题，测量数据集合中严重偏离大部分数据所呈现趋势的小部分数据点被称为野值点，野值的剔除对提高目标跟踪精度有十分重要的意义，己有的剔野方法从工程应用角度看，存在不适宜成串出现的野值。需要人工干顾、计算量大，不适宜在线快速处理等缺点，多传感器目标跟踪系统可以通过合理利用传感器的互补与冗余信息来能提高系统的目标跟踪性能，本文在多传感器目标跟踪条件下，综合利用多传感器数据形成的对目标状态参数的正确描述和测量数据集合主体的变化趋势，给出了实时、准确、高效地识别测量数据中野值点的方法。仿真结果表明利用多传感器目标跟踪中航迹融合的分布式融合方法，可以快速、有效地解决野值斑点剔除问题。     

基于卡尔曼滤波的雷达单目标跟踪算法研究

随着科技的发展，雷达对目标跟踪的精确度要求越来越高。但在实际应用中，系统所处的环境会受到各种各样的干扰，此时，卡尔曼滤波器凭借其优良的噪声处理能力而被应用到各种领域，是现阶段雷达跟踪中最常用的算法。文章在卡尔曼滤波算法的基础上，就如何将其应用于雷达目标跟踪系统的问题进行了研究与仿真；分析了卡尔曼滤波与常增益滤波的适用范围及优缺点；给出了极坐标系下卡尔曼滤波的计算及过程噪声方差的获取方法；最后以目标仿真结果证明了估计的有效性。文章定性、定量地对卡尔曼滤波在雷达单目标跟踪算法中的应用情况进行了分析，明确指出了算法的优良性能及局限性，实际应用时也可以对目标进行分段处理。该算法可直接应用于某些单目标跟踪系统，或与其他算法结合，用于多目标跟踪系统，如道路监测雷达系统等。     

多假设多目标跟踪算法评估

本文对多假设多目标跟踪算法进行性能评估。文中主要研究了作为性能量度的目标探测／航迹起始能力。通过蒙特卡罗模拟就从目标回波建立航迹的概率和虚假航迹密度两个问题评估了多假设跟踪算法。选用了一台雷达作为传感器，并在蒙特卡罗模拟中使用了一个普通的多假设多目标跟踪算法。模拟结果预示了从一个目标回波建立一条航迹的概率以及一单位时间每个扫描空域内的虚假航迹密度。如同研究检测门限和航迹质量门限的影响那样，文中研究     

一种改进的GM-C-CPHD空间多目标跟踪算法

随着空间目标的数目急剧上升,提高空间多目标跟踪精度成为必然要求,但空间多目标跟踪存在轨道动力学模型不完善的问题。针对该问题,提出一种改进的高斯混合势概率假设密度滤波(GM-C-CPHD)算法。通过在轨道动力学模型中考虑一个不确定性模型参数,即面质比参数(AMR),基于协方差传递面质比参数对位置、速度状态估计的影响,提高空间目标跟踪精度。仿真分析表明:相对于GM-CPHD滤波器,目标数量的跟踪和状态估计性能均有所提高,具有良好的应用前景。     

基于mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift 算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点.实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.     

基于Murty方法的多目标跟踪快速算法

JPDA是一种有效的多目标跟踪算法，但算法的复杂度随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间，通过Murty方法，得到K个最优的目标与观测值对应关系，再利用这K个最优对应关系实现JPDA算法。仿真结果表明，新算法跟踪成功率与JPDA相近，所需的时间远低于JPDA算法。     

多目标角跟踪的新算法

在以前的一篇文章里，作者是根据探测传感器阵列输出的信号的到达方向（ＤＯＡ）来考虑多目标跟踪问题。并推导出一种用于数据关联的算法。本文作者用了一种新方法考虑ＤＯＡ估算问题，该方法似乎能得到令人满意的估值。前方导出的数据关联算法已被用于计算不同目标轨迹的新估值。     

多雷达多目标跟踪仿真系统软件设计

对多雷达多目标跟踪的研究大都集中在算法上，具有实用性的系统不多，本文提出模块化、易扩展的软硬件结构，从软件设计角度分析了多雷达多目标跟踪仿真系统实现技术，系统具有跟踪大批次、复杂强机动目标能力。     

应用多星的空间目标跟踪定位算法

单星激光测距空间目标定位算法受远距离激光测距机测频的限制,有效数据速率较低。文章构建天基探测系统空间目标观测模型,提出一种应用多星的空间目标跟踪定位算法。该算法基于三角交会原理,面向多星不同载荷平台,基于空间目标成像投影和坐标转换模型,计算空间目标的异面直线距离,采用最近邻算法最优匹配关联同一空间目标的星间像点,基于双星交会模型解算空间目标轨迹,进行空间目标跟踪。此外,针对空间目标的星间信息丢失、空间目标与卫星共面时多空间目标跟踪精度低的问题,引入空间目标的加速度参数分量,改进卡尔曼滤波算法,预测空间目标轨迹位置,从而有效提高多目标跟踪精度。实例验证结果表明:文章提出算法的空间目标跟踪与定位精度高,能有效解决星间信息丢失引起的精度下降问题。     

机载多目标跟踪雷达

本文介绍复杂电磁环境下的机载多目标跟踪雷达，叙述了多目标跟踪的基本原理以及对国边扫描边跟踪系统（ＴＷＳ）进行初步蒙特卡罗仿真的情况，最后给出用机械扫描雷达完成的结果，为研制机载多目标攻击系统打下一个良好的基础。     

用于多目标跟踪的交互多模式概率数据关联算法

本文提出了一种新近开发的采用多模式数据关联的多目标跟踪算法。多模式数据关联是建立在利用从测量序列中提取多模式多目标跟踪这一新方法上的。Markov接控制多模式间的转换，这就能对多个模式进行交互作用。模式的引进开发了高性能算法的新范式，从而提出了一种高效的跟踪算法－交互多模式概率数据关联（IMP－JPDA）算法。IMP－JPDA算法可以看作一种广义的联合概率数据关联（JPDA）算法；当仅采用一次扫描的测量时，IMP－JPDA将简化为JPDA。     

一种多制式传感器数据融合算法

针对一有三坐标雷达、两坐标雷达和红外探测器三种传感器的分布式多站多目标跟踪系统，提出了一种多制式传感器数据融合算法。算法以测量间最小距离为关联度，对测量集间的相似程度进行度量，用极大似然法估计目标位置，通过融合方法求得目标三维航迹。在作状态估计时，采用两组非线性卡尔曼滤波切换提高融合精度。     

陀螺经纬仪在大型航天产品精测中的应用

陀螺经纬仪通常是做某一方向与当地大地北向的方位角关系测量用。文章针对“天宫一号”目标飞行器精测中遇到的问题,即高空不同平台间两台设备需要姿态关系测量的需求,通过对陀螺经纬仪测量原理的研究,借助大地坐标系作为中间传递坐标系,解决了经纬仪测量因互瞄被遮挡无法建立基准镜坐标系间关系的问题。测量误差分析结果验证了这种新方法的可行性,该方法可用于大型航天产品设备安装精度的测量。     

单极化雷达的散射矩阵测量新方法及其外场实验研究

针对现有装备的雷达系统不具备极化测量能力,而开发专用极化测量系统复杂度高,设备量大代价高昂的问题,本文利用国防科技大学研制的瞬态极化雷达实验系统,研究并针对一种新的极化测量算法进行了外场验证实验。该方法不需要两路正交极化发射接收设备,仅需在目标稳定跟踪阶段利用波束在空域扫掠目标过程中极化状态发生变化的固有属性对目标回波序列进行采集和处理即可实现目标极化散射矩阵的测量,外场实验和数据处理结果验证了算法的正确性。该方法对于利用天线特性来解决设备量相对较小,跟踪制导体制下目标特性测量,反隐身目标、抗干扰,低空突防和对抗辐射攻击等重要问题提供了参考依据。     

空间邻近目标跟踪与航迹关联的联合优化算法

针对单传感器跟踪空间邻近目标过程中存在航迹交错的问题,提出一种基于分布式多传感器融合结构的跟踪与航迹关联联合优化算法.该算法在单帧航迹全局最优航迹关联的基础上,通过航迹关联质量检测传感器航迹是否存在交错,然后构造交错航迹对的拟测量,并根据拟测量误差协方差计算融合“测量”,最后由融合中心对融合“测量”进行全局最优点迹-航迹互联和交互多模型(IMM)滤波更新融合航迹.考虑分布式融合系统约束情况,给出采用次优拟测量的替代方法.仿真结果表明,与传统航迹关联算法相比,联合优化算法能够明显提高目标跟踪精度和身份正确率.     

检前数据事后处理软件算法的研究与设计

针对多目标测控系统中检前记录数据事后处理的实际 ,提出的多点检测法 ,有效地提高了目标信号捕获的可靠性 ;采用变带宽技术解决伪码动态跟踪问题。在载波跟踪中 ,采用 Costas- AFC复合环作为载波信号的跟踪环 ,既可解决高动态跟踪问题 ,又可很好地满足跟踪精度的要求 ;采用数据反演技术有效地提高了数据利用率 ,保持了数据的完整性。最后总结了利用软件优势提高测量精度的几种方法。实际工作证明 ,所述方法的确是可行的、有效的     

基于SMC-CPHD的多目标跟踪算法研究

针对CPHD滤波算法在多目标跟踪中计算难处理和对于局部目标估计存在漏检的问题,提出了基于序贯蒙特卡罗方法的基数概率假设密度（SMC-CPHD）滤波算法。这种方法是将SMC和CPHD两种滤波算法的优点相结合,用一些离散的粒子去接近PHD函数,不仅解决了在滤波修正步没有闭式解的问题,而且避免了当某个目标发生漏检时,PHD权值的转移问题,在递推PHD函数的同时也递推基数分布。将此方法应用到有杂波存在复杂的多目标跟踪环境中,通过仿真实验,对CPHD滤波和SMC-CPHD滤波得出的结果进行比较,验证了本文所提出方法对多目标跟踪的可行性和精确性。