非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法研究

 研究了在非线性系统中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器的多传感器目标跟踪融合算法。通过分析得出 :在非线性系统的多传感器目标跟踪中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器 ( CMKF)的分布融合估计基本可以重构中心融合估计。仿真实验也证明了此结论。由此可见分布的 CMKFA是非线性系统中较优的分布融合算法     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强,单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击,需采用多种探测器作为传感器,提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型,利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题,避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合,传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法,但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程,且计算量小。在此基础上,提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后,对算法进行了仿真分析,并进一步验证了提出算法的有效性。     

多传感器数据融合的平均航迹算法

提出了一种适用于分布式多传感器的平均融合算法，对其算法机理进行了详细描述。对融合算法、未融合算法和算术平均算法三者的跟踪航迹和方差进行了仿真比较。仿真结果表明，融合算法优于算术平均算法和未融合算法。它提高了跟踪精度，改善了航迹质量。尤其在多传感器跟踪系统工作异常的情况下具有独特的优良位能。     

一种分布式异步航迹融合算法

在多被动传感器目标跟踪中,融合中心处理的信息一般是同步的,然而实际情况并非如此。另外,一些被动传感器只能得到目标的方位信息,无法单独形成有效航迹,这就需要将各传感器数据同步到相同时刻,然后应用同步融合算法。针对被动传感器探测系统,采用传感器到传感器融合和系统到传感器融合的分布式融合结构,并对各局部传感器引入全局反馈,对相关信息采用协方差交叉算法进行处理,完成被动传感器异步数据的融合,仿真结果表明,该算法具有较好的融合效果。     

目标跟踪（定轨）中的信息融合估计技术

本文对目标跟踪中的多源信息融合估计问题进行论述,讨论了多个观测站对同一目标观测时的分布式和中心式融合估计问题,对Bayes融合的算法问题提出了技术途径。     

抗混叠时频域融合算法及在叶片响应分析中的应用

为解决现有的时频域融合算法中反复使用快速傅里叶变换而出现频谱混叠误差和频谱系数周期性重复的问题,采用快速抗混叠傅里叶变换取代原有的快速傅里叶变换,从计算精度和效率两个方面对时频域融合算法进行改进.使用改进后的抗混叠时频域融合算法对某真实叶片的非线性强迫振动响应进行了计算,并与原算法的计算结果进行了比较.计算结果表明:抗混叠时频域融合算法在保证精度的前提下,计算速度约为原算法的4倍.该算法适合于有限元模型、精度要求高的非线性系统的动力学响应分析.      

基于IMM-UIF的多无人机纯角度机动目标跟踪

针对单无人机不能及时捕捉到目标的运动状态信息,很容易跟丢目标的问题,结合无迹信息滤波(UIF)算法和交互多模型(IMM)算法,提出了基于IMM-UIF的多无人机分布式融合估计算法。将各个无人机上的观测信息传输至中心节点,并统一优化各无人机的控制输入。仿真结果表明,基于IMM-UIF的多无人机分布式融合估计算法比基于IMM-UIF的单无人机跟踪精度提高了约30%,有效融合多无人机平台的量测信息,实现对目标稳定的高精度跟踪。     

一种基于模糊贴近度的多站数据融合算法

提出了一种基于模糊贴近度的多站数据融合算法。该算法利用模糊贴近度的概念和矩阵特征向量理论，确定多站数据融合算法的各个测量设备的权重。能充分利用测量数据，提高目标跟踪精度。与传统方法相比，该方法计算简便，便于工程实现。     

基于航迹质量评估的雷达和ADS-B数据融合方法

雷达和广播式自动相关监视系统（ADS-B）的数据融合是监视“黑飞”无人机和飞鸟等目标的有效手段,然而两种传感器跟踪性能差异较大且易波动,会带来融合精度下降问题。提出一种基于航迹质量评估的雷达和ADS-B 数据融合方法,首先量化评估局部航迹精度、数据更新次数和传感器测量误差对局部航迹质量的影响,其次综合计算局部航迹的质量加权因子,最后基于分布式融合结构完成异步航迹融合处理。结果表明：本文提出的融合处理方法能有效提高融合跟踪精度,在传感器跟踪性能出现波动的情况下,跟踪误差均优于传统航迹融合方法。实际工程应用中的融合效果也验证了本文方法有助于实现对低空合作和非合作式目标的综合监视。     

通信和测量受限条件下异构多UAV分布式协同目标跟踪方法

研究了通信和测量受限的异构多无人机(UAV)网络化分布式协同目标观测与跟踪问题.该分布式UAV系统采用长机一僚机异构型网络结构,以实现在电子静默和战术隐身条件下扩大探测和打击纵深.提出改进的一致性信息滤波(ICF)算法,实现通信和测量范围内各UAV节点的分布式信息融合.由于一致性算法的收敛性与网络拓扑结构的连通性密切相...     

基于均值漂移算法的冷空炽热体红外目标跟踪

Mean Shift（均值漂移）算法对彩色序列图像目标跟踪是有效的,而对红外目标跟踪是不稳健的。本文对Mean Shift算法做适当改进,将其用于冷空炽热体红外目标跟踪。先对红外图像做伽马变换,把目标从背景中分离出来;用直方图非均匀量化改进传统Mean Shift算法量化方式,提高目标定位准确性。仿真结果表明,该方法对冷空炽热体红外目标跟踪是有效的和稳健的。     

一种融合的长时单目标跟踪策略

本文提出一种融合的长时单目标跟踪策略，融合基于深度学习的目标检测算法和基于相关滤波的单目标跟踪算法，形成两种跟踪模式，根据多种判断策略控制跟踪模式切换，能够在保证跟踪鲁棒性的情况下大幅度提高跟踪实时性。将该跟踪策略用在自制数据集ATP-UAV上，取得了较好的跟踪效果。     

基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法

 针对无线传感器网络(WSN)中的多传感器融合目标跟踪,提出一种混合滤波算法,称为无迹混合集中式粒子滤波(UM CPF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案。在使用集中式粒子滤波(CPF)对WSN中的节点测量信息进行融合时,粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换(UT)获得的高斯分布作为建议分布进行粒子传播,而剩余的另一部分粒子则简单地使用状态转移先验分布进行粒子传播。WSN中的融合跟踪仿真结果表明,和纯粒子滤波算法CPF相比,在仿真速率相当的情况下,混合滤波算法明显提高了跟踪精度和稳定性。     

多传感器数据融合在光电经纬仪目标分离段跟踪的应用研究

针对光电经纬仪在目标分离段容易跟踪假目标的问题,提出应用多传感器数据融合方法实现目标分离段的假目标识别。在目标分离前,根据实测的目标轨迹数据通过理论弹道修正算法计算出理论弹道的误差修正量;在目标分离时,利用得出的误差修正量修正目标的理论弹道,并采用模糊聚类关联算法判断各传感器目标测量数据与修正后的目标理论弹道的相关性,从而识别出测量数据是否来自假目标。实验结果表明该方法能够有效地区分出真假目标,判别结果作为跟踪系统及目标识别系统决策依据,有效提高了目标分离段跟踪成功概率。     

基于多尺度融合的自适应无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中目标的尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题，提出了一种基于多尺度注意力和特征融合的自适应无人机航拍目标跟踪算法。首先，考虑到无人机视角下干扰信息多，构建了深层多样化特征提取网络，提供鲁棒表征目标的语义特征和多样化特征；其次，设计的多尺度注意力模块，抑制干扰信息的同时保留了不同尺度的目标信息；然后特征融合模块将不同层特征进行融合，有效整合了细节信息和语义信息；最后，使用多个基于无锚框策略的区域建议模块自适应感知目标的尺度变化，充分利用整合的特征信息实现对目标的精准定位与稳定跟踪。实验结果表明：该算法在数据集上的成功率和准确率为61.7%和81.5%，速度为40.5 frame/s。该算法对目标的辨别能力、尺度感知能力和抗干扰能力明显增强，能有效应对无人机跟踪过程中的常见挑战。     

红外搜索跟踪系统单机运动测距方法研究

机载红外搜索跟踪系统只能测量目标的方位、俯仰角度信息,而无法直接获取目标的距离信息。因此需通过载机平台的机动运动,提高系统可观测性,从而对目标距离进行解算,为火控系统提供完整的目标运动参数,实现对目标的被动攻击。通过建立红外搜索跟踪系统（IRST）单机运动测距的数学模型,针对伪测距的非线性滤波的有偏特点进行了去偏处理,获得无偏的单机运动测距模型,并通过数字仿真进行算法模型的仿真验证,验证了算法的有效性。     

多传感器信息融合技术在现代战机设计中的应用

基于综合航电系统设计中的关键技术———信息融合 ,介绍了信息融合的概念、目标跟踪的算法及传感器的管理 ,以此说明现代作战飞机应用信息融合技术可增强作战平台在恶劣战场环境下的生存能力     

机载探测设备目标识别算法的研究

针对机载探测设备多传感器系统具有多目标,大量观测数据的特点,提出了一种基于Demp-ster-Shafer（D-S）证据理论和主观Bayesian方法组合的数据融合算法。在数据融合过程中,为保证融合的实时性,融合系统采用时域融合和空域融合相结合的方法,首先对相同传感器的各次抽样值进行时域融合,然后传感器之间的融合采用D-S方法进行融合;最后,其融合结果经概率转化后,与来自于ELINT（Electronic Intelligence）的信息通过主观Bayesian方法进行识别级融合。最后给出一个实例,经过仿真计算证明了该算法的可行性和实用性。     

一种基于能量受限的分布式多传感器管理算法

在能量受限的分布式多传感器跟踪系统中，跟踪目标的同时，需要节省能量消耗，延长系统生存周期，本文依据一种传感器节点能量消耗模型，提出了一种以能量消耗和信息增量为效用的传感器管理算法。仿真结果表明该算法能提高跟踪精度，减少能量消耗，延长系统的使用时间。     

基于滚动时域的舰载机甲板运动轨迹跟踪最优控制

针对单机滑行、无杆牵引系统以及有杆牵引系统的轨迹跟踪问题进行了研究。首先，将这3种系统的轨迹跟踪问题转化为最优控制问题，并建立了连续非线性舰载机系统的轨迹跟踪模型。然后，基于第3类生成函数，提出了适用范围更广的全状态保辛伪谱算法，并结合滚动时域理论提出了基于滚动时域（RHC）的在线跟踪最优控制方法，证明了所提算法是一种保辛算法。基于所提出的在线跟踪算法，对单机滑行、无杆牵引系统、有杆牵引系统在存在初始偏差和持续外界扰动情况下的轨迹跟踪问题分别进行了研究，并与BackwardSweep方法进行对比分析，结果表明本文所提出的跟踪算法可以有效地解决具有控制约束和状态约束的轨迹跟踪问题，并可以更高的跟踪精度和计算效率对标准轨迹进行跟踪，可完全满足实时跟踪的要求。最后，分别从初始偏差和持续外界扰动的角度研究了这3种不同方式的跟踪特性。