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     

临近空间高超声速目标修正随机Hough变换TBD算法

针对临近空间高超声速目标的检测跟踪问题,提出一种修正的随机Hough变换检测前跟踪算法。首先,为尽可能克服远距离条件下角度误差带来的较大位置偏差,通过解耦的方式将量测点迹映射至精度较高的径向距离-时间平面进行检测;然后,为更合理地合并参数空间特征点并提升积累效率,构建检验统计量并与自适应门限进行比较,将特征点合并问题转换成两个正态总体均值差的自适应假设检验问题,并利用点数积累与能量积累相结合的双重积累方式进行积累检测;最后,为进一步降低虚假航迹数,引入运动约束和航迹合并措施,得到最终按时序关联的检测航迹。仿真结果表明,相比标准Hough变换检测前跟踪算法,本文算法在检测概率相差不大的情况下具有更少虚假航迹和更低运行时间。     

基于测量数据积累的弱目标检测前跟踪算法

检测前跟踪(TBD)算法是一种有效的弱目标联合检测与跟踪方法。当目标强度参数未知时,基于点目标假设的主流TBD算法通常将其建模为增广目标状态变量,在贝叶斯框架下联合估计目标运动状态与强度信息。本文研究发现强度参数估计精度受限于点扩散函数(PSF)的设置,提出了一种基于测量数据积累的弱目标TBD算法。该方法利用目标的航迹,积累多帧间目标占据分辨单元的测量数据,在实现弱目标的联合检测与跟踪的同时,对目标强度参数完成准确估计,为后续目标分类或识别提供有用的目标强度信息。仿真结果表明:在低信噪比条件下,所提算法的强度参数估计精度和稳健性优于主流TBD算法,并最终收敛于参数完全已知时的最优联合检测与跟踪结果。     

一种临近空间高超声速目标检测前跟踪算法

针对传统算法无法对临近空间高超声速目标进行有效检测的问题,提出了一种基于Hough变换和多条件约束的检测前跟踪算法。首先采用时间-径向距离量测(TBD)数据进行Hough变换,将参数空间变量θ作为积累约束条件来避免无效积累,得到目标可能航迹;之后对所有可能航迹进行速度约束和航向约束,进一步剔除虚假航迹和航迹内杂波点;最后对同一目标航迹进行合并,得到最终确认航迹。通过仿真对算法有效性进行了验证,并分析了不同信噪比和杂波密度条件下的算法性能,仿真结果表明,算法能够在杂波环境下对临近空间高超声速目标进行有效检测。     

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.     

运动状态下多传感器群目标精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种基于运动状态的集中式多传感器群目标精细航迹起始算法,算法首先基于循环阈值模型和群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器不同分成多个子群,基于非抢占式修正逻辑法和同状态航迹子群获取模型剔除单传感器形成的虚假航迹,并基于多传感器同状态群关联模型消除各传感器虚假的同状态航迹子群,最后基于加权法实现同状态关联群内航迹的精细互联及合并。仿真数据表明,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,算法在起始真实航迹、抑制虚假航迹及杂波鲁棒性等方面综合性能更优。
     

基于不确定性分析的多传感器航迹融合算法

针对目前多传感器系统中常用的航迹融合方法精度与计算量不能兼顾,不能很好地处理不确定性,特别是对曲线航迹拐点的融合误差较大等问题,提出一种基于不确定性分析的航迹融合算法.该算法通过分析航迹融合所需的信息量,用标准熵量化每条航迹的不确定程度,从总体上删除质量较差的航迹,然后对每条参与融合的航迹进行分析,用正交多项式回归的方法剔除了测量误差较大的数据点.该算法有效的处理了传感器航迹中的不确定因素,解决了目前航迹融合方法中拐点融合误差较大的问题,以较小的计算开销达到了较高的精度,从而平衡了精度与计算量之间的矛盾.最后在多传感器多航迹的环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性、优越性.     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。     

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.     

复杂背景中红外弱小目标检测技术研究

对复杂背景中红外弱小目标检测识别的一种图像处理技术进行了研究。用最大中值滤波进行预处理以抑制孤立噪声影响,采用时域方差滤波抑制背景信息,对滤波后的图像根据直方图信息进行自适应二值化处理,由多帧轨迹确定目标。用实验与基于形态学算子滤波的目标检测算法进行了比较,结果表明该算法能获得较满意的目标检测结果,两种滤波方法的组合可有效提高信噪比。     

一种适于工程应用的近似MSJPDA算法

为提高复杂数据融合系统中的航迹关联正确率，在ZHOU B的DC和AC算法基础上提出一种新的近似多传感器多目标联合概率数据关联算法，它以一个目标为中心的近似聚为构造关联事件的起点，并在计算中将DC和AC结合得到的一种全部的点迹－航迹关联算法，在杂波下目标密集，航迹复杂的数据融合系统中进行实验，对关联正确率，并联时耗等与最近邻法进行了比较，效果较好，它能为有效提高目标点迹－航迹的关联正确率，在计算时耗上较完全联合概率法少得多，能满足工程中实时性的要求。     

3D传感器检测和跟踪的联合优化

在杂波环境下实现检测－跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3D传感器使用PDAF进行目标跟踪的情况，本文以先验检测门限优化准则为设计准则，通过用解析近似表示拟事修正Riccati方程中的参数，给出了瑞利起伏环境下实现检测和跟踪联合优化的方法。研究和仿真表明：（1）这种检测和跟踪联合化化方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能，但这种性能的改善主要体现在滤波稳定阶段；（2）基于先验检测门限优化准则实现检测－跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限，在瑞利起伏环境下，三维测量所要求的信噪比门限为2．157。     

基于辐射源参数信息的无源数据关联问题研究

针对传统无源数据关联算法存在算法复杂、计算量大等缺点,提出了一个能够反映辐射源特征参数信息与目标运动状态参数信息相结合的无源关联算法流程。该算法首先定义基于目标运动状态参数和辐射源特征参数的多维可变跟踪门,然后运用模糊多门限思想,将测量与目标的关联概率来替代概率关联算法中可行联合事件概率的计算。仿真结果表明该算法计算量小,跟踪准确度高,尤其适用于复杂环境下近距离、交叉运动目标等典型情况。     

针对弹载平台红外小目标的检测与跟踪算法

为了提高对红外小目标检测与跟踪的精度与速度，设计了一种针对红外小目标的单目标检测与跟踪算法,包含一个基于MB_LBP+AdaBoost与管道滤波器的目标检测模块，和一个有跟踪失败监测机制的基于模板匹配的多尺度跟踪模块。经过测试，该算法对边长11~31像素大小的指定类型的红外小目标取得了较好的检测效果，目标跟踪模块对于目标的尺度变化，快速运动，遮挡有较高的鲁棒性，算法中的跟踪失败监测机制在检测到跟踪异常的情况下能重新调用目标检测算法找回目标，经过测试对比，本方法跟踪的精度和速度综合优于主流跟踪算法，并且能够在弹载平台上实时运行。     

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。     

多普勒盲区条件下的改进粒子滤波跟踪算法

机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹中断和重起批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于多假设运动模型的改进粒子滤波跟踪方法。该方法根据多普勒盲区对目标状态的约束形成多个可能的运动模型,粒子在每个模型下再进行带有状态约束的更新,当新出现的量测值落入任何一个运动模型形成的粒子云内,则航迹关联成功。仿真结果表明,该算法在不同盲区范围条件下,针对不同机动能力的目标均具有较高的航迹关联率,能够实现目标的连续跟踪。     

基于最大值投影的运动点目标检测算法及其性能

针对低信噪比序列图像中微弱点状运动目标检测,提出了一种基于最大值投影构造组合帧图像与帧序号图像的检测算法,给出了算法的计算步骤。用建立的检测率和虚警率的分析模型,讨论了检测率、虚警率、信噪比、构造组合帧的图像帧数间的关系。仿真结果表明,通过合理选择组合帧数,该算法可有效检测出低信噪比条件下图像序列中的运动点目标和交叉运动的多点目标。     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式（IMM）是一种有效的机动目标跟踪算法，但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现。研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标（同样适用非机动目标）的跟踪算法，该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测，并通过改变Kalman滤波的相关参数，实现自适应跟踪。该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性，同时也避免了对非机动目标的跟踪中，在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响。通过在空管系统（ATC）的大量模拟实验，验证了该算法的有效性和重大应用价值。     

认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法

针对杂波背景下多交叉机动目标跟踪问题,提出一种认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法,该算法选取目标距离-速度-方位作为观测量,并通过调整波形参数来动态改变量测误差协方差。首先,基于信息融合思想提出一种优化的概率数据关联(OPDA)算法,算法充分融合目标位置特征和运动特征对多目标交叉区域公共量测进行分类,使多交叉机动目标跟踪问题转化为多个单机动目标跟踪问题。然后,对实时更新的目标航迹,采用修正的Riccati方程估计下一时刻滤波协方差,并根据波形选择准则函数自适应选择下一时刻波形以提高系统跟踪性能。仿真结果表明,该算法增强了概率数据关联(PDA)算法的环境适应性,而且相比未采用波形自适应的数据关联算法有明显的优势。     

基于被动探测的目标磁扰动信号检测与定位

针对目标探测定位的快速发展中,军事领域主动雷达存在的缺陷和实现具有高度隐蔽性的目标检测技术的需求,提出一种基于被动磁矢量测量的目标扰动信号检测与定位技术。该方法利用磁传感器阵列测量目标产生的磁矢量扰动信息,通过滤波、门限检测、基函数展开等技术将有效扰动从复杂的背景场中提取出来,并结合速度估计、磁梯度张量矩阵算法研究任意目标位置的定位技术。理论和仿真结果证明了所提出的信号检测与定位技术的正确性,实地测试结果表明该方法具有较高的可行性和实用潜质。