多传感器跟踪多目标算法

介绍在单传感器跟踪多目标算法基础上扩展的多传感器跟踪多目标的一种算法,讨论多传感器异步报告、多传感器报告与目标配对,以及N次扫描近似技术在多传感器跟踪多目标算法中的应用.     

用于目标识别跟踪的雷达/红外成像双模传感器数据融合技术

目标识别和跟踪是模式识别领域的一重要研究内容。基于单传感器（ 雷达或红外成像） 的系统存在着局限性， 分析了多传感器信号融合的必要性， 介绍了目标识别和跟踪系统进行多传感器信号融合的方法（ 特征层融合、决策层融合）及其在提高目标识别和跟踪的可靠性和抗干扰性方面的优势。介绍了基于智能模型和基于多层前向网络的目标识别算法。     

机动目标多传感器组网空间配准方法

针对存在传感器偏差的多传感器组网系统跟踪机动目标的问题,把目标状态与传感器偏差进行解耦估计,提出了一种基于交互多模型的两阶段扩展Kalman滤波(IMM-TSEKF)算法。由于传感器观测方程的非线性,文中采用了两阶段扩展Kalman滤波器(TSEKF),针对机动目标,把IMM算法与TSEKF算法相结合用于目标跟踪与空间配准。此外还对算法的时间复杂度进行了分析,并以螺旋机动战术弹道导弹为目标进行组网空间配准与目标跟踪。仿真结果表明,相比于常规的基于交互多模型的增广Kalman滤波(IMM-ASEKF)算法,该文算法在估计性能相当的情况下,减小了计算的复杂度,提高了计算效率,更易于工程实现。     

基于代价函数的传感器管理算法研究

针对多传感器目标跟踪的应用背景,研究了综合考虑系统性能与资源消耗的传感器管理问题.建立了基于代价函数的传感器分配优化模型,其中代价函数包括跟踪系统偏差代价和资源消耗代价两部分.采用协方差控制技术量化系统跟踪性能,将目标跟踪的实际协方差与其期望值之间的偏差作为系统性能偏差代价.传感器管理优化模型通过最小化当前时刻系统的总代价来分配传感器以维持目标跟踪.仿真结果表明,与传统的协方差控制传感器管理算法相比,该方法不仅能够获得理想的跟踪性能,而且能够更加有效地分配有限的传感器资源.     

基于Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配

针对防空指挥控制系统中多传感器管理问题,提出了一种基于目标跟踪精度Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配方法。该方法首先利用目标战术重要性函数求解目标优先级;然后在目标优先级函数和目标—传感器配对效能函数的基础上,构造了多传感器资源协同分配一般模型,并根据目标跟踪过程特点将Cramér-Rao下限引入到协同分配的模型中,使得在进行跟踪资源协同分配时无需考虑目标跟踪滤波算法的选择。对于分配过程中出现的NP(Non-deterministic polynomial)难问题,探讨了利用匈牙利算法寻求满足条件的目标传感器最优组合,给出了模型求解的步骤。仿真结果表明,这种多传感器跟踪资源协同分配方法的可行性与模型求解的快速性。     

基于GA-PSO的低轨星座传感器资源优化调度方法

针对低轨星座目标跟踪传感器资源调度,基于函数优化和组合优化理论,建立了传感器资源优化调度模型,并设计了基于遗传算法-粒子群优化(GA-PSO)的优化调度算法。仿真结果表明,与现有的构造优化调度算法相比,该算法的性能更优,但运算量有所增加。     

一种新的临空高超声速飞行器滑跃段跟踪算法

针对临空高超声速飞行器滑跃段跟踪中存在的跟踪不稳定问题,提出一种基于多传感器的多周期多模型估计的最大熵模糊数据关联滤波(MPMME-MEFPDAF)算法。首先,在临空高超声速飞行器滑跃段运动特性分析的基础上,采用多周期多模型估计方法实现模型集自适应。然后,采用最大熵模糊数据关联思想,解决杂波环境下多传感器航迹断续、点迹关联问题。最后,将多周期多模型估计与最大熵模糊概率数据关联相结合,实现临空高超声速机动目标的多传感器连续跟踪。通过仿真验证,该算法比传统算法对临近空间高超声速速飞行器滑跃段的跟踪具有更好的跟踪效果。     

基于信噪比优化的中段传感器预指派模型

结合中低轨中段弹道目标连续跟踪这一特殊应用背景,从跟踪相机交接的再捕获确认到稳定跟踪的全程角度出发,提出了一种基于信噪比和跟踪精度联合优化的新的传感器预指派模型。并采用通过对粒子降维处理和位置矢量更新的实值粒子群优化算法,对所提模型的性能进行分析和比较。仿真实验表明,该模型的调度性能较之前的优化目标函数及二进制粒子群优化算法,更贴近导弹中段飞行情况的实际且性能有所改进,因而是一种更高效的调度模型。     

一种基于强机动的目标跟踪改进算法

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。     

多传感器交叉提示多目标探测动态联盟技术研究

针对多传感器交叉提示多目标连续、高概率探测问题,引入动态联盟思想,提出了多传感器交叉提示多目标探测的动态联盟机制,为解决被提示传感器的选择问题建立了动态联盟的数学模型,提出了对每个目标形成一个动态联盟进行探测求解多个传感器动态联盟的带变异算子的离散粒子群算法。仿真和实验结果表明该算法能够得到更满意的解,优化了系统综合探测概率、总消耗以及所有目标联盟成员总数三种性能,与实际情形要求一致,从而表明了模型的合理性和算法的有效性。
     

基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法

旋转运动是航天领域中最为常见的微运动,如卫星天线转动、弹道导弹自旋运动等。旋转目标的微多普勒特征对雷达目标识别具有重大影响。针对旋转目标不同散射点的微多普勒频率相互重叠、难以提取的问题,提出了基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法。由点散射模型得到旋转目标的微多普勒信号解析形式。考虑到旋转目标微多普勒信号具有正弦频率调制特征,构造了基于正弦模型的参数化解调算子,优化微多普勒频率参数,使解调信号在载波频率处的频谱值达到最大。为了估计多个散射点的微多普勒频率参数,提出了参数迭代估计方法,在每次迭代中只估计当前最强散射点的微多普勒参数,将相应信号分量从原始信号中剔除,消除对后续分量估计结果的影响。仿真和实验结果表明:基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法与传统时频峰值检测方法相比,能更精确地提取相互交叉的旋转目标微多普勒频率,为最终实现雷达空间目标识别提供了理论基础,能应用于卫星天线、弹道导弹等目标的监测、识别。     

基于改进扩展分形特征的SAR图像目标检测方法

提出了一种新的纹理特征-改进扩展分形特征用于SAR图像目标检测.改进扩展分形特征通过度量SAR图像中物体表面四个方向的结构函数在双尺度上的增量水平,确定目标与杂波在特征空间的不同响应特性,实现目标的检测.采用模拟目标脉冲模型分析了改进扩展分形特征在不同信噪比条件下对不同尺寸目标的响应特性,分析结果表明改进扩展分形特征具有目标尺寸敏感性.利用SAR实测数据验证了改进扩展分形特征在强杂波和多目标环境下的优良检测性能与空间分辨率特性.     

基于聚类的多平台协同数据关联算法研究

从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。     

压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出了一种基于压制干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括压制干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分。压制干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在压制干扰下对目标的检测情况。组网雷达序贯滤波中,首先对压制干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,而后采用基于交互多模型(IMM)的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在压制干扰下由于检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果表明了该技术的可行性和有效性。     

基于信息管理与融合技术在目标类型识别上的研究

在系统模型的基础上结合实战提出影响目标飞机类型识别的证据,并按照影响程度进行优先权排序;结合数据库,提出证据概率计算的数学表达式;采用深度优先搜索的融合模式,按照D-S证据理论进行融合计算;在传感器管理模块的作用下,对融合结果进行反馈控制;结合实例,对系统进行仿真验证,证明其可靠有效。     

一种分布式传感器协同探测方法研究

提出了一种分布式传感器协同探测方法,通过构建基础骨干网和基于传感器分配的、可动态调整的协同应用网,实现对目标的实时、高精度探测。仿真分析表明,该方法可实时构建一个有效、合理的协同探测网络,满足高精度的目标探测需求。     

基于自适应IMM算法的蛇形机动目标加速度估计研究

针对防空导弹拦截高速蛇形机动反舰导弹的难题,基于导引头测量的视线角速度、弹目相对速度等信息,开展了蛇形机动目标加速度估计算法的研究,最终建立了基于交互多模型的扩展卡尔曼滤波算法,实现了对蛇形机动目标的加速度估计。考虑传统加速度方差计算方法受限于先验值的缺陷,根据残差对加速度方差的计算方法进行了改进。数字仿真证明:提出的自适应交互多模型算法能有效提高蛇形机动目标加速度的估计精度。     

卫星点波束天线的多目标指向优化研究

卫星天线波束常常需要同时覆盖特定区域内多个目标,为保证目标接收卫星信号的增益要求,需对其指向进行优化。以我国某卫星点波束天线为研究对象,将天线功率辐射模型引入卫星指向计算模型中,完成了指向目标的增益计算。运用最优化原理分析了多目标指向增益优化模型,在无约束条件下,指向增益最优点在标称三目标构成的三角形重心位置;有约束条件下,最优点在满足相应约束下偏离无约束最优点。多目标指向优化理论研究对点波束天线的高精度指向及确保目标的通信特性提供了适用的工程模型,具有极强的工程应用价值。