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基于模式空间的群目标合并与分离方法研究 被引量：7
1
作者 刘红 耿文东 《无线电工程》 2010年第2期53-56,共4页
针对飞行编队形成的群目标航迹关联的特殊性,提出了群目标合并与分离涉及的4要素:位置、方向、机动曲率和航迹历史。在LHong构建的模式空间(即将量测数据序列由量测空间经小波变换映射到模式空间)的基础上,进一步提出了在模式空间利用... 针对飞行编队形成的群目标航迹关联的特殊性,提出了群目标合并与分离涉及的4要素:位置、方向、机动曲率和航迹历史。在LHong构建的模式空间(即将量测数据序列由量测空间经小波变换映射到模式空间)的基础上,进一步提出了在模式空间利用其位置、指向、机动特征和航迹历史确定群目标合并与分离的新方法,即确定群目标成员的合法性方法。在模式空间经过Kalman滤波后再将模式空间变换到量测空间,以输出正确的量测。仿真结果证明了该算法的正确性与有效性。 展开更多
关键词 模式空间 群目标 指向特征 机动特征 群合并 群分离
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基于多特征融合的高机动多目标低截获概率跟踪技术 被引量：1
2
作者 陈军 丁一 +2 位作者 王杰 汪飞 周建江 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第2期280-291,共12页
在多目标跟踪过程中,目标的高机动特性使得传统采用固定运动模型或交互式多模型的目标跟踪算法很难实时精确匹配目标运动模型,从而引起高机动目标的低跟踪精度问题。针对这一问题,本文提出一种基于目标运动状态模型自适应更新的高机动... 在多目标跟踪过程中,目标的高机动特性使得传统采用固定运动模型或交互式多模型的目标跟踪算法很难实时精确匹配目标运动模型,从而引起高机动目标的低跟踪精度问题。针对这一问题,本文提出一种基于目标运动状态模型自适应更新的高机动多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中,该算法采用多特征聚类融合算法进行目标运动模型估计,并根据各目标跟踪波动参数进行状态转移矩阵决策更新,同时利用联合概率数据关联实现多机动目标状态转移矩阵自适应更新的关联跟踪,从而解决了传统多目标跟踪算法因目标运动模型失配引起的低跟踪精度问题。在目标跟踪算法的传感器选择上,无源传感器不对外辐射能量,具有较好的低截获概率性能,但其跟踪精度有限,常不能满足多目标高跟踪精度的要求。雷达作为有源传感器,具有较高的跟踪精度。但由于雷达对外辐射信号,容易被防御方截获。针对这一问题,本文提出了一种无源传感器目标跟踪为主,有源雷达间歇跟踪为辅的多传感器协同管理目标跟踪算法。该算法通过对目标跟踪本征堆积误差的判断进行传感器的最优分配,并根据波动参数的大小进行状态转移矩阵决策更新。仿真结果验证了本文所提出的多传感器协同的高机动目标跟踪算法在满足高机动目标跟踪精度的条件下可以有效的提升雷达低截获概率性能。 展开更多
关键词 低截获概率 高机动多目标 多特征融合 轨迹聚类 多传感器管理
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分段跟踪识别器的多特征加权指标设计 被引量：1
3
作者 李亚军 胡革 宋文彬 《电讯技术》 北大核心 2018年第11期1284-1289,共6页
分段跟踪识别器(STI)解决的是机动目标相邻运动模式切换时刻判定和运动模式参数辨识互相耦合的问题,这种非贝叶斯的方法不需要先验给定目标的运动模型集与模型之间的转移概率。STI在设计性能指标时主要存在以下两个问题:一是仅考虑目标... 分段跟踪识别器(STI)解决的是机动目标相邻运动模式切换时刻判定和运动模式参数辨识互相耦合的问题,这种非贝叶斯的方法不需要先验给定目标的运动模型集与模型之间的转移概率。STI在设计性能指标时主要存在以下两个问题:一是仅考虑目标位置与航向角连续性,特征量不完备;二是各连续性指标权重先验给定,缺乏设计准则。为此,提出了STI的多特征加权指标设计方法。首先,引入了速度连续性指标,改善了目标运动模式提取时特征量的完备性;然后,基于各指标的协方差矩阵对其权重分别进行了设计,消除了各指标量纲的影响。仿真结果表明,与STI相比,新提出的方法运行速度快,目标运动模式误切换次数与切换时延明显下降,目标位置与角速度估计精度也有所提升。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 分段跟踪识别器 曲线拟合 多特征加权
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基于神经网络的多模型机动目标跟踪方法研究 被引量：1
4
作者 张晓杰 汪灏 赵灵峰 《无人系统技术》 2022年第2期71-79,共9页
针对传统机动目标跟踪问题中存在的跟踪精确性低、参数适应性差、计算量大等问题,提出了一种基于径向基神经网络的多模型机动目标跟踪方法。首先,介绍了机动目标跟踪问题的基本原理、径向基神经网络模型及机动目标运动模型。然后,将提... 针对传统机动目标跟踪问题中存在的跟踪精确性低、参数适应性差、计算量大等问题,提出了一种基于径向基神经网络的多模型机动目标跟踪方法。首先,介绍了机动目标跟踪问题的基本原理、径向基神经网络模型及机动目标运动模型。然后,将提取的机动目标特征向量输入已训练好网络参数的神经网络中,与隐含层中由训练样本组成的输入矩阵比较并输出,通过融合多个观测模型的状态估计,得到统一的目标状态估计值,从而建立了基于神经网络的切换多模型算法原理架构,并给出相应的计算框图。最后,通过数学仿真,比较了两种神经网络模型在全观测与部分观测条件下的目标状态估计性能。仿真结果显示,在目标进行大机动时,广义回归神经网络的观测误差方差更优,而基于径向基网络的切换多模型方法的鲁棒性更佳,其性能可提高11%。另外,基于径向基网络切换多模型方法的相关参数容易训练且易于在轨实时计算,具有更广泛的应用前景。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 径向基神经网络 多模型 特征向量 目标状态估计 广义回归神经网络 鲁棒性
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基于犹豫模糊集的特征辅助数据关联算法
5
作者 朱嘉颖 王雪博 +2 位作者 李俊山 袁鹏程 张韬杰 《制导与引信》 2020年第2期33-42,共10页
针对复杂电磁环境下,对非线性近距小角度交叉运动的多个目标进行跟踪时存在跟踪精度不高和实时性较差等局限性问题,结合模糊数学的思想,提出一种基于犹豫模糊集的特征辅助数据关联新方法。对有争议的公共量测所属性进行模糊分配,将多目... 针对复杂电磁环境下,对非线性近距小角度交叉运动的多个目标进行跟踪时存在跟踪精度不高和实时性较差等局限性问题,结合模糊数学的思想,提出一种基于犹豫模糊集的特征辅助数据关联新方法。对有争议的公共量测所属性进行模糊分配,将多目标跟踪问题转化为单目标跟踪问题,最后利用扩展卡尔曼滤波算法进行跟踪。在多种杂波密度和量测误差下的仿真结果均表明:对比多种现有数据关联算法,该方法可提高关联准确度,从而得到更高的跟踪精度,且实时性较强,更符合工程实现需求。 展开更多
关键词 多机动目标跟踪 数据关联 特征辅助 犹豫模糊集
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基于奇异值分解的飞行动作评价方法研究 被引量：12
6
作者 毛红保 张凤鸣 冯卉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第32期240-242,245,共4页
将飞行动作评价看成多元时间序列相似性匹配问题,提出了基于SVD的飞行动作数据特征提取方法,并构造了两个飞行动作的相似性匹配模型。将奇异值向量和特征矩阵作为飞行动作的特征,不仅具有数据降维和去噪的效果,并可将不同长度的飞行动... 将飞行动作评价看成多元时间序列相似性匹配问题,提出了基于SVD的飞行动作数据特征提取方法,并构造了两个飞行动作的相似性匹配模型。将奇异值向量和特征矩阵作为飞行动作的特征,不仅具有数据降维和去噪的效果,并可将不同长度的飞行动作数据统一到同一个维度。通过对评估样本与标准样本之间的相似性度量,成功地实现了飞行动作的定量评价。真实数据上的实验表明该文的方法取得了较好的评价效果。 展开更多
关键词 飞行动作 飞行数据 奇异值分解 特征提取 相似性匹配
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基于卷积神经网络的陆战兵棋战术机动策略学习 被引量：9
7
作者 徐佳乐 张海东 +1 位作者 赵东海 倪晚成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2181-2193,共13页
针对从“人在回路”兵棋推演的复盘数据中提取推演者战术经验高价值知识的问题,提出一种基于深度神经网络从复盘数据中学习战术机动策略模型的方法。将战术机动策略建模为在当前态势特征影响下对目标候选位置进行优选的分类问题:梳理总... 针对从“人在回路”兵棋推演的复盘数据中提取推演者战术经验高价值知识的问题,提出一种基于深度神经网络从复盘数据中学习战术机动策略模型的方法。将战术机动策略建模为在当前态势特征影响下对目标候选位置进行优选的分类问题:梳理总结影响推演者决策的关键认知因素,定义了由机动范围和观察范围等7个属性构成的基础态势特征,建立了带有正负样本标注的态势特征数据集;设计了基于卷积神经网络的分类器,以分类概率实现了单个棋子战术机动终点位置的预测。实验结果表明:该模型的预测准确率可达到78.96%,相比其他模型提高至少4.59%。 展开更多
关键词 兵棋推演 复盘数据 战术机动策略 态势特征 卷积神经网络
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基于机动动作类型识别的飞行员飞行训练质量自动评估方法 被引量：1
8
作者 朱立成 孙青 +1 位作者 端军红 庞敏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期3932-3940,共9页
飞行训练质量评估是飞行员日常飞行训练的重要组成部分,针对传统飞行训练质量评估方法评估效率低、主观性强等问题,提出了一种基于机动动作识别的自动评估方法。首先,通过构建采用多尺度特征提取的深度残差网络(multi-scale feature ext... 飞行训练质量评估是飞行员日常飞行训练的重要组成部分,针对传统飞行训练质量评估方法评估效率低、主观性强等问题,提出了一种基于机动动作识别的自动评估方法。首先,通过构建采用多尺度特征提取的深度残差网络(multi-scale feature extraction deep residual network,MSDRN),实现了战术机动动作的准确识别,克服了传统机动动作识别方法识别准确度低的问题。然后,针对不同类型的战术机动动作,构建了飞行质量评估指标体系,在具体评估时,根据动作识别结果自动选择评估指标,并采用基于博弈论的组合赋权法计算并获得评估结果,由此构建了基于机动动作类型识别的飞行员飞行训练质量自动评估方法。所构建的动作识别方法相较于利用传统的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)、残差神经网络(residual neural network,ResNet)构建的分类器,识别准确度分别提升了16.2%和3.5%,识别计算时间相比ResNet缩短了23.9%。所提出的整个飞行训练质量自动评估方法摆脱了飞行员训练过程对飞行教官的严重依赖,实现了飞行训练质量的自动化快速评估,且评估结果更具科学性,从而为飞行训练质量评估提供了一种全新的方法。 展开更多
关键词 机动识别 多尺度特征 深度残差网络 博弈论 飞行训练评估
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目标机动时刻估计的声特征变化显著性检验方法 被引量：1
9
作者 唐建生 靳云姬 江向东 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期270-273,共4页
通过实时检测目标辐射噪声中的特征变化实现对目标机动时刻的估计。通过实验数据的统计分析,指出在一种平稳航行状态下目标辐射噪声特征的估计值符合正态分布,据此提出目标特征变化的显著性检验方法,实现目标机动时刻的在线估计。定义... 通过实时检测目标辐射噪声中的特征变化实现对目标机动时刻的估计。通过实验数据的统计分析,指出在一种平稳航行状态下目标辐射噪声特征的估计值符合正态分布,据此提出目标特征变化的显著性检验方法,实现目标机动时刻的在线估计。定义不同特征对目标运动状态的区分度,利用区分度最大的特征进行目标机动时刻估计,以提高算法效率。实验结果表明,该方法可以有效减少目标机动时刻的估计滞后时间。 展开更多
关键词 目标机动 时刻估计 声特征变化 显著性检验
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