滑坡多点数据融合中的多传感器目标跟踪技术应用 被引量：23

1

作者 郭科 彭继兵 +1 位作者 许强 袁勇 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期479-481,共3页

目前的滑坡预报模型只能利用一个关键监测点的监测数据,而不能同时利用多个监测点的监测信息。为了克服选取关键监测点的人为性以及充分利用滑坡多个监测点的信息,针对滑坡具有机动的特性,提出了利用多传感器目标跟踪融合技术来处理滑... 目前的滑坡预报模型只能利用一个关键监测点的监测数据,而不能同时利用多个监测点的监测信息。为了克服选取关键监测点的人为性以及充分利用滑坡多个监测点的信息,针对滑坡具有机动的特性,提出了利用多传感器目标跟踪融合技术来处理滑坡多个点的监测数据的方法,分析了其可行性,并用实例说明了提出的方法在实际应用中是有效的。 展开更多

关键词 信息提取 监测数据 信息融合 多传感器目标跟踪

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一种多传感器目标跟踪的数据融合方法 被引量：9

2

作者 童伟峰 吴国清 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期416-420,共5页

提出了一种多传感器目标跟踪数据融合方法,先对各传感器信号作经Kalman滤波,分别得到目标的航迹,再对各航迹进行数据融合,以提高目标的定位精度。该方法直接对经Kalman滤波后得到的直角坐标下航迹进行数据融合,避免了各个传感器之间繁... 提出了一种多传感器目标跟踪数据融合方法,先对各传感器信号作经Kalman滤波,分别得到目标的航迹,再对各航迹进行数据融合,以提高目标的定位精度。该方法直接对经Kalman滤波后得到的直角坐标下航迹进行数据融合,避免了各个传感器之间繁琐的几何位置转换,又由于经Kalman滤波直接得到滤波后航迹的后验误差,从而避免了复杂的误差转换,具有简洁、高效等特点。 展开更多

关键词 多传感器目标跟踪 数据融合 航迹 KALMAN滤波 后验误差 声呐数据 船艇航行

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基于扩展卡尔曼滤波的多传感器目标跟踪 被引量：11

3

作者 潘丽娜 《舰船电子工程》 2010年第12期71-72,154,共3页

系统所处环境的复杂性使得现在科技对目标跟踪精度的要求越来越高,而且单传感器状态的估计已经无法满足系统感知外部环境的需要。在此,研究了基于扩展卡尔曼滤波的多传感器目标跟踪方法。仿真表明,扩展卡尔曼滤波对于非线性系统跟踪的... 系统所处环境的复杂性使得现在科技对目标跟踪精度的要求越来越高,而且单传感器状态的估计已经无法满足系统感知外部环境的需要。在此,研究了基于扩展卡尔曼滤波的多传感器目标跟踪方法。仿真表明,扩展卡尔曼滤波对于非线性系统跟踪的效果更好。 展开更多

关键词 扩展卡尔曼滤波 非线性系统 多传感器目标跟踪

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多传感器目标跟踪航迹关联技术及应用 被引量：6

4

作者 朱靖 孟晓风 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2003年第2期51-55,共5页

多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例。航迹关联是其中的关键技术之一。本文分析了多种航迹关联算法 ,提出一种将最近邻法与chi-square分布相结合 ,通过计算统计均值选择航迹的关联方法。

关键词 多传感器目标跟踪 信息融合 航迹关联 最近邻法 chi-square分布

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应用多传感器目标跟踪融合技术实现滑坡多点监测数据综合信息的提取 被引量：8

5

作者 郭科 彭继兵 许强 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2005年第3期808-813,共6页

目前的滑坡预报模型只能利用一个关键监测点的监测数据,而不能同时利用多个监测点的监测信息,即只能处理一维时间序列问题.为了解决这个技术难题,本文将滑坡视为一个机动目标,将对滑坡的监测视为对机动目标的跟踪,提出了利用多传感器目... 目前的滑坡预报模型只能利用一个关键监测点的监测数据,而不能同时利用多个监测点的监测信息,即只能处理一维时间序列问题.为了解决这个技术难题,本文将滑坡视为一个机动目标,将对滑坡的监测视为对机动目标的跟踪,提出了利用多传感器目标跟踪融合技术来处理滑坡多个点的监测数据的方法,分析了其可行性,并用实例说明了本文提出的方法在实际应用中是有效的. 展开更多

关键词 信息提取 监测数据 信息融合 多传感器目标跟踪

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基于离散小波变换的航迹关联算法研究 被引量：1

6

作者 王硕 步鑫 《航空电子技术》 2015年第1期19-24,共6页

本文基于1-D离散小波变换(DWT)提出了一种航迹-航迹关联算法。由于目标航迹数据是非平稳随机序列,因此采用离散小波变换方法分析,利用基于F分布的假设检验模型来描述小波分解高频小波空间与低频尺度空间能量的比率,结合"去相关&qu... 本文基于1-D离散小波变换(DWT)提出了一种航迹-航迹关联算法。由于目标航迹数据是非平稳随机序列,因此采用离散小波变换方法分析,利用基于F分布的假设检验模型来描述小波分解高频小波空间与低频尺度空间能量的比率,结合"去相关"方法分别讨论了航迹相关与无关的情形,并给出了一种仿真方法。仿真结果表明算法的有效性和在分辨两条相近航迹方面的优越性。 展开更多

关键词 航迹-航迹关联 离散小波变换 “去相关”方法 多传感器目标跟踪

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传感器系统误差与目标航迹的分布式估计 被引量：2

7

作者 贺明科 王正明 朱炬波 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2003年第3期257-263,共7页

精确估计传感器的系统误差,对提高整个跟踪系统的性能具有十分重要的意义.已有的研究方法一般是把系统误差加到状态向量中形成扩维状态向量,利用Kalman滤波进行估计.由于这种方法计算量很大,许多工作致力于研究状态向量和系统误差的解... 精确估计传感器的系统误差,对提高整个跟踪系统的性能具有十分重要的意义.已有的研究方法一般是把系统误差加到状态向量中形成扩维状态向量,利用Kalman滤波进行估计.由于这种方法计算量很大,许多工作致力于研究状态向量和系统误差的解耦问题,但均未实现系统误差的分布式估计和解决计算量问题,且无法真正实现分布式航迹融合.考虑了传感器测量有系统误差时的多传感器分布式航迹融合问题,实现了状态向量和系统误差的解耦、系统误差的分布式估计与分布式航迹融合.仿真结果表明此方法能给出精度较高的系统误差和状态向量估计. 展开更多

关键词 航迹 多传感器目标跟踪系统 系统误差 分布式估计 KALMAN滤波 数据融合 状态向量

原文传递

多传感器多目标跟踪的JPDA算法 被引量：16

8

作者 巴宏欣 赵宗贵 +1 位作者 杨飞 曹雷 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第7期1563-1566,共4页

传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法... 传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划,然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加的计算量小等优点。 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪(MMT) 极大似然估计 联合概率数据关联(JPDA) 位置融合

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一种改进的多传感器多目标跟踪联合概率数据关联算法研究 被引量：18

9

作者 耿峰 祝小平 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第20期4671-4675,共5页

联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增,会出现计算组合爆炸现象。因此,提出了一种改进算法,即对多传感器多目标量测进行同源划分,将多传... 联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增,会出现计算组合爆炸现象。因此,提出了一种改进算法,即对多传感器多目标量测进行同源划分,将多传感器对多目标的跟踪问题简化为单传感器对多目标的跟踪问题,然后将JPDA当作一种组合优化问题,采用连续型Hopfield神经网络求解关联概率。经仿真研究表明,该方法不仅克服了JPDA算法在多传感器多目标跟踪问题中的缺陷,还提高了跟踪精度。 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪 联合概率数据关联 HOPFIELD神经网络 卡尔曼滤波

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多传感器高斯混合PHD融合多目标跟踪方法 被引量：7

10

作者 申屠晗 薛安克 周治利 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1028-1037,共10页

针对复杂环境下单传感器多目标跟踪方法效果不佳的问题,基于FISST(Finite set statistics)跟踪理论提出一种多传感器高斯混合PHD(Probability hypothesis density)多目标跟踪方法.首先,分析了FISST下多传感器PHD的形式化滤波器,在此基... 针对复杂环境下单传感器多目标跟踪方法效果不佳的问题,基于FISST(Finite set statistics)跟踪理论提出一种多传感器高斯混合PHD(Probability hypothesis density)多目标跟踪方法.首先,分析了FISST下多传感器PHD的形式化滤波器,在此基础上构建一种反馈式多传感器PHD融合跟踪框架;进一步利用高斯混合技术提出多传感器PHD跟踪方法;最后,通过解决多传感器后验PHD粒子匹配与融合问题提出三种算法.仿真实验表明,与常规高斯混合PHD跟踪算法相比,本文所提算法能够有效提高目标跟踪精度和鲁棒性. 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪 有限集统计 概率假设密度 高斯混合

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面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法 被引量：7

11

作者 周治利 薛安克 +1 位作者 申屠晗 彭冬亮 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第8期39-43,共5页

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法... 针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪 高斯混合PHD滤波 数据融合 协方差交叉

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基于多传感器的多目标联合概率数据关联被动跟踪算法 被引量：2

12

作者 戴剑华 尹成友 黄冶 《信号处理》 CSCD 2001年第3期252-257,共6页

文章根据多传感器被动跟踪的特征，对传统的联合概率数据关联算法进行了修改，给出了求解联合事件概率的方法。利用同类数据的特点，采用了位置量测合并的方法，避免了计算量的增加。还开发了适用的生成可行矩阵的Ｍａｔｌａｂ程序。最... 文章根据多传感器被动跟踪的特征，对传统的联合概率数据关联算法进行了修改，给出了求解联合事件概率的方法。利用同类数据的特点，采用了位置量测合并的方法，避免了计算量的增加。还开发了适用的生成可行矩阵的Ｍａｔｌａｂ程序。最后，进行了Ｍｏｍｔｅ Ｃａｒｌｏ。仿真实验，验证了文中算法能够很好地对多个目标进行精确跟踪。 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪 数据融合 联合概率数据关联 聚矩阵

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基于多传感器多目标跟踪的机器人足球视觉系统 被引量：2

13

作者 张彦铎 刘乐元 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期909-911,共3页

为了适应机器人足球视觉系统图像采集设备从单个到多个的改变,提高系统的跟踪成功率和速度,以信息融合技术为基本思路,提出了一种基于多传感器多目标跟踪的半自主足球机器人视觉跟踪方法.各跟踪模块对覆盖区域的目标进行航迹关联、滤波... 为了适应机器人足球视觉系统图像采集设备从单个到多个的改变,提高系统的跟踪成功率和速度,以信息融合技术为基本思路,提出了一种基于多传感器多目标跟踪的半自主足球机器人视觉跟踪方法.各跟踪模块对覆盖区域的目标进行航迹关联、滤波后再对各传感器信息进行融合得到所有目标单一的航迹.实验表明,该方法具有简单、有效,满足系统实时性要求等特点. 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪 信息融合 机器人足球 视觉系统

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异步多传感器多目标PHD航迹合成算法 被引量：4

14

作者 吴鑫辉 黄高明 高俊 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2785-2793,共9页

针对传统异步多传感器航迹合成算法存在计算量大及航迹丢失等问题,提出了一种基于概率假设密度(PHD)的多目标航迹合成算法。将监测区域划分为单传感器区域、多传感器交叉区域以及探测盲区3类。在随机集理论框架下,推导了3类区域的多传... 针对传统异步多传感器航迹合成算法存在计算量大及航迹丢失等问题,提出了一种基于概率假设密度(PHD)的多目标航迹合成算法。将监测区域划分为单传感器区域、多传感器交叉区域以及探测盲区3类。在随机集理论框架下,推导了3类区域的多传感器多目标PHD递推式,并给出了区域之间航迹初始和航迹维持方法。最后推导了线性高斯条件下各区域PHD航迹合成递推式的闭集解。仿真实例表明,相比乘积多传感器PHD算法,该算法能有效地减小计算量,并且能跟踪探测盲区中的目标,具有良好的工程应用前景。 展开更多

关键词 随机有限集 多目标航迹合成 多传感器多目标跟踪 概率假设密度 乘积多传感器PHD

原文传递

基于矩阵遗传的传感器管理算法 被引量：4

15

作者 徐瑞阳 冯新喜 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2016年第1期42-46,共5页

针对传感器分配过程中出现的组合爆炸问题,以传感器管理中的分配矩阵作为种群中的个体,分配矩阵中的元素作为基因进行遗传,提出了一种基于矩阵遗传的传感器管理算法。仿真结果表明,采用矩阵遗传的传感器管理算法可以较好地解决传感器分... 针对传感器分配过程中出现的组合爆炸问题,以传感器管理中的分配矩阵作为种群中的个体,分配矩阵中的元素作为基因进行遗传,提出了一种基于矩阵遗传的传感器管理算法。仿真结果表明,采用矩阵遗传的传感器管理算法可以较好地解决传感器分配中的组合爆炸问题,可以使多传感器多目标跟踪取得较好的效果。 展开更多

关键词 传感器管理 多传感器多目标跟踪 矩阵遗传算法 组合优化

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纯方位被动多传感器多目标跟踪算法 被引量：4

16

作者 李彬彬 冯新喜 +1 位作者 李鸿艳 宁宣杰 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1374-1378,共5页

多传感器多目标跟踪中的数据关联问题是目标跟踪领域中的难点及核心。若传感器是只有角度量测的被动传感器,关联问题则变得更为复杂。针对纯方位多被动传感器系统的多目标跟踪问题,提出了一种基于高斯-厄密特滤波的动态多维分配方法。... 多传感器多目标跟踪中的数据关联问题是目标跟踪领域中的难点及核心。若传感器是只有角度量测的被动传感器,关联问题则变得更为复杂。针对纯方位多被动传感器系统的多目标跟踪问题,提出了一种基于高斯-厄密特滤波的动态多维分配方法。首先建立了直角坐标系下多被动传感器的高斯-厄密特滤波模型;在该模型的基础上,采用多维分配问题的思想,直接建立各传感器角度量测与目标角度预测值的候选关联组合,并将其进行动态地分配,提高了关联效率。仿真实验表明,该方法可以实时、高效地解决多被动传感器系统中的数据关联问题,并且能够对多目标进行稳定的跟踪。 展开更多

关键词 被动多传感器多目标跟踪 高斯-厄密特滤波 多维分配

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神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用 被引量：1

17

作者 陈小惠 万德钧 王庆 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期414-418,共5页

首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标 (MSMT)跟踪融合算法 ,精关联是联合概率数据关联 (JPDA)算法的推广 ,JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点 ;其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据... 首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标 (MSMT)跟踪融合算法 ,精关联是联合概率数据关联 (JPDA)算法的推广 ,JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点 ;其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据互联 (MNJPDA)算法 ,MNJPDA算法能克服计算量爆炸问题 ,基于MNJPDA的融合算法能提高跟踪的快速性 . 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪 数据融合 神经网络 数据关联

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多传感器序贯势分布概率假设密度滤波 被引量：3

18

作者 章飞 孙睿 《江苏科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第6期587-592,共6页

针对多传感器多目标跟踪中数据关联的计算复杂性问题,提出了一种多传感器序贯势分布概率假设密度滤波算法.利用序贯滤波的方法将单传感器的势分布概率假设密度滤波扩展到多传感器情况,并给出了高斯混合实现的序贯势分布概率假设密度(Gau... 针对多传感器多目标跟踪中数据关联的计算复杂性问题,提出了一种多传感器序贯势分布概率假设密度滤波算法.利用序贯滤波的方法将单传感器的势分布概率假设密度滤波扩展到多传感器情况,并给出了高斯混合实现的序贯势分布概率假设密度(Gaussian mixture sequential PHD,GMSPHD)滤波的递推算法.仿真实验结果表明,文中提出的GMSCPHD滤波算法具有较高的多目标状态估计和目标数目估计精度,是一种有效的多传感器多目标跟踪方法. 展开更多

关键词 势分布概率假设密度 多传感器多目标跟踪 随机有限集 高斯混合

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FCM与PDA相结合的多传感器多目标跟踪算法 被引量：3

19

作者 邱陵 《计算机与数字工程》 2008年第11期23-25,共3页

传统的概率数据关联算法(PDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对多传感器多目标跟踪问题,提出一种改进的PDA算法,采用FCM算法预测... 传统的概率数据关联算法(PDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对多传感器多目标跟踪问题,提出一种改进的PDA算法,采用FCM算法预测航迹的聚类中心,然后采用PDA方法对航迹进行跟踪。仿真实验证明此方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪。 展开更多

关键词 数据关联 多传感器多目标跟踪 概率数据关联滤波算法

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修正并行式多传感器不敏多假设跟踪算法 被引量：1

20

作者 管旭军 芮国胜 +1 位作者 张玉玲 周旭 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1201-1205,共5页

为了有效解决非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种修正并行式多传感器不敏多假设滤波算法。算法运用概率数据互联的思想对各传感器的估计量进行概率加权,克服了并行式多传感器算法的误差积累现象,得到了一种修正的多传感... 为了有效解决非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种修正并行式多传感器不敏多假设滤波算法。算法运用概率数据互联的思想对各传感器的估计量进行概率加权,克服了并行式多传感器算法的误差积累现象,得到了一种修正的多传感器并行式算法。各传感器中量测点迹与航迹的数据互联问题通过多假设方法予以解决,并通过不敏卡尔曼滤波器完成非线性系统中的目标跟踪。仿真结果表明,从跟踪精度及稳定性方面看,所提出的算法性能要优于MSJPDA/EKF算法。 展开更多

关键词 非线性 多传感器多目标跟踪 不敏多假设跟踪 并行式处理

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