一种稳健的多帧联合虚假航迹剔除算法

文章针对检测前跟踪（Track Before Detect,TBD）多帧联合处理引起的虚假航迹难以剔除的问题,提出了一种稳健的多帧联合虚假航迹剔除算法。该算法联合多帧目标数据信息,建立目标位置与时间之间的多项式回归模型,统计航迹扰动方差,并给出航迹剔除门限选取准则,剔除扰动方差大于门限的虚假目标航迹。仿真结果表明,所提算法不仅适用于匀速直线运动目标的检测,而且对于高机动目标的检测也具有良好的性能;基于蒙特卡洛试验的航迹误差统计结果进一步验证了该算法的稳健性和有效性。因此,多项式回归法可以作为一种新的虚假航迹剔除算法,应用于微弱动目标的检测与跟踪中。     

一种基于随机集的目标跟踪算法研究

针对多传感器多目标跟踪问题,提出了基于随机有限集的概率假设密度（PHD）滤波算法。该算法通过选取与各传感器相关的重要性密度函数,层层更新各传感器的采样粒子,达到多传感器多目标有序PHD跟踪。给出了应用该算法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

多目标雷达数据处理系统中的算法研究

随着雷达技术的发展，时至今日，多目标跟踪理论及其相关算法已经有了巨大的发展，并逐渐在各个领域得到应用；但由于实际情况的复杂性及多样性，多目标跟踪依然有它特有的研究价值。雷达信号处理是对扫描得到的回波串进行处理，从而检测目标是否存在，获取目标的状态数据。但这些数据是孤立且离散的，故需要雷达数据处理系统分析出目标航迹，给出目标的运动参数。文章主要研究了多目标情况下的数据处理算法；对系统中的各个部分逐一进行分析，包括航迹起始、点迹航迹关联、航迹滤波等，以及各个阶段的波门门限选取；综合考虑各个算法的复杂度及精确性，总结出了一种适合工程应用的模型，并对其进行Matlab仿真，以证明框架中所有算法的可实现性，并说明了该系统算法的适用场景及局限。     

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。     

一种接近最优JPDA算法

多目标跟踪的关键问题是点迹－航迹数据关联。点迹是从能够提供位置信息的目标或背景杂波中接收到的信号。如果一条航迹关联上不正确的点迹，那么该航迹会偏离目标且过早终止。甚至会引起其它航迹也偏离目标，大多数点迹－航迹数据关联方法分为两类：多假设跟踪（ＭＨＴ）和联合概率数据关联（ＪＰＤＡ）。ＭＨＴ方法用所有或部分适宜的点迹修正航迹，并延迟判断那一个点迹是正确的。ＪＰＤＡ用合理点迹的加权和修正航迹，这些权值是     

一种利用信号幅度信息的光学传感器像平面GM-PHD滤波算法

针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。     

一种新的SMC-PHD滤波的多目标状态估计方法

针对现有的应用于多目标跟踪概率假设密度粒子滤波器的目标状态估计方法不能很好地解决目标密度较高情况下的多目标状态估计问题,提出了一种新的基于粒子标签的多目标状态估计方法。该方法利用附加在每个粒子上的身份标签将粒子分为不同的粒子群,粒子群的个数与概率假设密度粒子滤波器的目标估计个数相同。随后根据粒子与最近量测的似然函数估计目标的运动状态,使得粒子概率假设密度滤波器在目标密集的情况下仍能准确地估计出目标状态。仿真试验表明,论文所提方法在目标密度较大情况下能够较好地估计出多目标状态,并提高了目标关联的准确性。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

基于真实场景的SAR回波模拟方法研究

SAR原始回波模拟在系统设计及成像算法验证等方面具有重要的理论及工程实践意义。文中在分析并建立合成孔径雷达回波信号数学模型的基础上,研究一种基于真实场景的SAR回波模拟方法。该方法利用SAR真实场景图像的灰度信息近似求得场景后向散射系数,根据雷达脉冲工作流程生成回波数据,具有实现简单、计算量小、回波模拟结果精确等优点。通过点目标、面目标和真实场景回波的仿真实验,从回波数据的统计特性以及图像级角度验证了其可行性。     

杂波环境下跟踪多目标的自适应联合概率数据关联算法

提出了一种联合概率数据关联滤波器，它利用自适应更新时间来跟踪杂波环境中的目标，并与利用恒定更新时间的联合概率数据关联滤波器做了比较。利用蒙特卡罗模拟，根据不同的目标轨迹对算法的跟踪性能进行了估计。     

基于复数域拓扑描述的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,提出了一种基于复数域拓扑描述的系统误差配准前目标航迹对准关联算法。该算法通过构建粗关联波门来对目标航迹进行试验关联,以此建立航迹对准关联信息矩阵,并在对该矩阵进行合理拆分的基础上获得可行对准关联矩阵集合;由于目标航迹间的相对拓扑关系不受量测系统误差影响,算法可用来描述复数域中目标航迹的拓扑关系,并以此计算各可行对准关联矩阵的可行度,从而获得最终航迹对准关联关系。蒙特卡罗仿真结果说明,算法不依赖于估计雷达量测系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联航迹数据。     

基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法研究

角闪烁背景下，高分辨雷达在近距离跟踪阶段存在不能精确跟踪的问题。针对此问题，分析了基于距离高分辨的单脉冲测角方法，并在此基础上，结合距离向强散射点的幅度特征，提出了一种基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法。算法首先对和通道、方位差通道、俯仰差通道的回波信号分别进行脉压和相参积累；然后在和通道的高分辨一维距离向上实现目标强散射点的检测，依据幅度进行排序并输出各点的距离信息和角度信息；最后利用联合集成概率数据互联算法作为目标跟踪滤波算法进行跟踪。本文通过对ku波段实测数据中入射余角为60°~69°的近距离跟踪部分进行分析，将所提算法与卡尔曼滤波跟踪算法进行了对比，仿真结果表明，本文算法使多目标跟踪的精度得到了提高，具有更好的角闪烁抑制性能。     

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。     

用实际雷达跟踪环境对各种多目标航迹起始技术的评价比较

作者分析了实际雷达多目标跟踪环境中各种航迹起始技术的性能，把航迹起始问题看成一个检测问题，以接收机的工作特性（ＲＯＣ）作为性能评比的标准，对启发式规则方法、基于逻辑的方法、Ｈｏｕｇｈ变换法（ＨＴ）和改进ＨＴ法等四种航迹起始技术进行了比较评价。这四种航迹起始法可以分为两大类别，前两种方法属于顺序处理技术，后两种属于批处理技术。文中收集了军民用飞机在各种状况下的雷达跟踪数据。为了了解以上航迹起始技术的     

导弹定向定时航迹规划的改进PSO方法研究

为提高导弹的突防概率,协同攻击目标,需要对攻击角度和攻击时间同时进行协调,针对此,本文研究了改进的混沌PSO算法,并将其引入到导弹的航迹规划中。基于导弹的质点模型,将存在边值、过载和禁飞区等约束条件的导弹最优航迹设计问题,通过Gauss伪谱法转化成一个非线性规划问题进行求解;并对传统过载性能目标函数进行了改进,有效处理了不等式约束问题,并使导弹后期飞行轨迹平滑,最后对多导弹协同攻击静止目标进行了仿真验证。仿真结果表明,利用改进的混沌PSO算法,可以获得一条满足导弹性能约束和战场环境约束的平滑飞行航迹。本方法所设计出的航迹能安全地绕过禁飞区,过载满足要求并降低了末段控制压力,提高了导弹的突防能力,有一定的工程应用价值。