基于高斯混合带势概率假设密度滤波器的未知杂波下多机动目标跟踪算法 被引量：8

1

作者 胡子军 张林让 +1 位作者 张鹏 王纯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期116-122,共7页

多模型的随机有限集(RFS)类方法是一类有效的多机动目标跟踪算法,但是现有算法都假定杂波统计特性先验已知,不适用于未知杂波背景。该文以高斯混合带势概率假设密度滤波器(GMCPHDF)为基础,提出一种未知杂波下的多机动目标跟踪算法。该... 多模型的随机有限集(RFS)类方法是一类有效的多机动目标跟踪算法,但是现有算法都假定杂波统计特性先验已知,不适用于未知杂波背景。该文以高斯混合带势概率假设密度滤波器(GMCPHDF)为基础,提出一种未知杂波下的多机动目标跟踪算法。该算法对目标和杂波分别独立建模,通过最优高斯(BFG)估计方法对真实目标的强度函数进行预测,从而使多目标强度函数独立于机动目标的运动模型,实现各时刻真实目标的强度函数、杂波源期望个数以及真实目标和杂波源的混合势分布的迭代。仿真结果表明,该算法能够有效地联合估计多机动目标状态以及杂波期望个数。 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 未知杂波 带势概率假设密度滤波器 最优高斯估计

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基于两点式数据关联算法的多机动目标跟踪 被引量：6

2

作者 李辉 张安 +2 位作者 赵敏 庞勤 沈莹 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期2125-2129,共5页

本文首先分析了两点式概率数据关联算法,在此基础上将其与交互式多模型算法结合起来提出了一种用于跟踪多机动目标的新算法.由于充分利用了两点式数据关联算法在关联精度和计算量上的优越性,所提出的新算法无论在跟踪精度方面,还是计算... 本文首先分析了两点式概率数据关联算法,在此基础上将其与交互式多模型算法结合起来提出了一种用于跟踪多机动目标的新算法.由于充分利用了两点式数据关联算法在关联精度和计算量上的优越性,所提出的新算法无论在跟踪精度方面,还是计算量上都有很大的改善.理论分析与仿真结果验证了该算法优于传统的交互式多模型联合数据关联算法. 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 两点式数据关联 交互式多模型两点数据关联

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MM-CBMeMBer滤波器跟踪多机动目标 被引量：4

3

作者 熊波 甘露 《雷达学报（中英文）》 2012年第3期238-245,共8页

多模型(Multiple Model,MM)概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波器能同时估计机动目标个数及状态,但其序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,SMC)实现运用粒子聚类算法提取目标状态,不仅引入额外计算量,且可能导致目... 多模型(Multiple Model,MM)概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波器能同时估计机动目标个数及状态,但其序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,SMC)实现运用粒子聚类算法提取目标状态,不仅引入额外计算量,且可能导致目标丢失。针对这一问题,该文提出一种基于多模型的势平衡无偏多目标多伯努利(Multiple Model Cardinality Balanced Multiple target Multi-Bernoulli,MM-CBMeMBer)滤波器,在每次扫描杂波数低于20,检测概率大于0.9的环境中,该方法利用一组伯努利参数近似机动目标状态的后验概率,并通过对伯努利参数的简单运算估计出目标状态,有效地避免了常规聚类算法。仿真结果表明,该方法与多模型概率假设密度滤波器相比,表征估计误差的最优子模型分配距离明显降低。 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 概率假设密度(Probability Hypothesis Density PHD) 势平衡无偏多目标多伯努利(Cardinality'Balanced multiple target Multi—Bernoulli CBMeMBer) 多模型(multiple Model MM) 序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo SMC)

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标签随机有限集下多机动目标跟踪快速实现

4

作者 刁丹丹 房亮 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2023年第6期503-512,共10页

针对传统δ-GLMB(δ-Generalized Labeled Multi-Bernoulli)滤波和δ-JGLMB(δ-Joint Generalized Labeled Multi-Bernoulli)滤波计算复杂度较高和实际场景中目标机动的问题,文中提出了IMM-δ-FGLMB(Interactive Multi-modelδ-GLMB)滤... 针对传统δ-GLMB(δ-Generalized Labeled Multi-Bernoulli)滤波和δ-JGLMB(δ-Joint Generalized Labeled Multi-Bernoulli)滤波计算复杂度较高和实际场景中目标机动的问题,文中提出了IMM-δ-FGLMB(Interactive Multi-modelδ-GLMB)滤波和IMM-δ-FJGLMB(Interactive Multi-modelδ-JGLMB)滤波两种跟踪算法。在滤波新生阶段提出量测驱动Bernoulli成分筛选过程(Measurement Driven for Filtrate the Bernoulli Components,MDFBC),通过利用量测信息来对新生的Bernoulli成分进行粗筛,去除无贡献的新生Bernoulli成分,进而为算法减少计算量。在滤波的预测阶段,通过利用多个模型对机动目标的状态进行交互式预测,从而避免使用单个模型进行状态预测时出现的模型失配问题。实验验证了所提算法在多机动目标跟踪和计算效率方面的优良性能。 展开更多

关键词 多机动目标追踪 δ-GLMB滤波 δ-JGLMB滤波 δ-FJGLMB滤波 交互式多模型算法

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机动多目标跟踪神经网络方法

5

作者 黄继红 鲁宏伟 《计算机与数字工程》 2003年第4期15-19,共5页

本文介绍基于神经网络的机动多目标跟踪方法 ,从跟踪的起始、跟踪维持以及跟踪终结等各个方面 ,提出了完整的算法。

关键词 机动多目标跟踪 神经网络 CV模型 CA模型 BP算法

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一种密集多回波环境下的机动多目标跟踪起始算法 被引量：2

6

作者 敬忠良 周宏仁 王培德 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1989年第11期A580-A587,共8页

本文研究密集多回波环境下的机动多目标跟踪起始问题。文中首先提出主跟踪子空间和边缘跟踪子空间的定义与性质,接着修正Bayes轨迹确定方法BTC,并将其与具有残差滤波的修正概率数据关联滤波算法MPDAF-RF有机地结合起来,提出一种适合高... 本文研究密集多回波环境下的机动多目标跟踪起始问题。文中首先提出主跟踪子空间和边缘跟踪子空间的定义与性质,接着修正Bayes轨迹确定方法BTC,并将其与具有残差滤波的修正概率数据关联滤波算法MPDAF-RF有机地结合起来,提出一种适合高密集多回波环境的机动多目环跟踪起始方法——“全邻”Bayes跟踪起始算法ABTI。Monte Carlo仿真表明,本文所给出的算法不仅克服了一类概率数据关联滤波方法没有跟踪起始机理的缺陷,而且辨别目标与虚警的能力很强,不失为解决高密集多回波环境下机动多目标跟踪起始的有效方法。 展开更多

关键词 多目标跟踪 跟踪起始 BAYES估计

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交互式箱粒子标签多伯努利机动目标跟踪算法 被引量：3

7

作者 蔡如华 杨标 +1 位作者 吴孙勇 孙希延 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2448-2460,共13页

针对多机动目标追踪问题,将交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)思想与箱粒子标签多伯努利滤波器(Box-labeled multi-bernoulli filter,Box-LMB)相结合,提出交互式箱粒子标签多伯努利滤波器(IMM-Box-LMB)算法.该算法首先通过... 针对多机动目标追踪问题,将交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)思想与箱粒子标签多伯努利滤波器(Box-labeled multi-bernoulli filter,Box-LMB)相结合,提出交互式箱粒子标签多伯努利滤波器(IMM-Box-LMB)算法.该算法首先通过扩展多目标状态,引入模型匹配概率变量,并利用量测信息在预测阶段更新模型匹配概率,进而使用交互式多模型算法对每个箱粒子状态进行混合估计.其次,在更新阶段提出二次收缩算法,通过二次收缩算法使更新后的箱粒子具有更大的区间和存活概率,也更加接近真实目标位置,从而达到提升后续时刻箱粒子多样性的目的.仿真结果表明,二次收缩算法能够有效地提升箱粒子的多样性.将二次收缩算法应用于IMM-Box-LMB算法,能够在不同信噪比下稳定准确地估计机动目标的个数.相同条件下,与匀速直线运动(Constant velocity,CV)模型下的Box-LMB算法相比,IMM-Box-LMB算法能够对多机动目标的数目以及状态进行更加有效的估计. 展开更多

关键词 多机动目标追踪 交互式多模 标签多伯努利滤波 箱粒子滤波 收缩算法

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自行高炮射击指挥雷达的多机动目标跟踪软件 被引量：1

8

作者 徐振来 尹锦荣 《现代雷达》 CSCD 北大核心 1997年第5期59-66,共8页

已经研制完成的自行高炮射击指挥雷达的多机动目标跟踪软件,采用了机动加速度突变模型、回波动态分区和整体相关、多准则模糊决策关联、航迹的模糊起始以及可靠性设计等新技术,在实际应用中显示了优良的性能。

关键词 多机动目标跟踪 机动目标模型 雷达跟踪系统

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杂波环境中多机动目标自适应跟踪算法

9

作者 任桂和 彭冬亮 薛安克 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第9期329-333,共5页

针对多杂波多机动目标环境引起的跟踪误差和实时性问题,提出了一种结合IMMPDA和改进的IMMJPDA的自适应多机动目标跟踪算法,在跟踪过程中根据目标之间的距离来选择IMMPDA和改进的IMMJPDA算法中的一种跟踪方法,其中改进的IMMJPDA算法是根... 针对多杂波多机动目标环境引起的跟踪误差和实时性问题,提出了一种结合IMMPDA和改进的IMMJPDA的自适应多机动目标跟踪算法,在跟踪过程中根据目标之间的距离来选择IMMPDA和改进的IMMJPDA算法中的一种跟踪方法,其中改进的IMMJPDA算法是根据每个模型产生的关联矩阵取并集产生关联矩阵。自适应多机动目标跟踪算法能在有效地提高跟踪实时性的同时,减小目标机动时位置误差的超调。通过蒙特卡罗仿真表明,算法是有效的。 展开更多

关键词 自适应 交互多模型 多机动目标跟踪 概率数据关联 修正联合概率数据关联

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基于MMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法 被引量：6

10

作者 杨威 付耀文 +1 位作者 黎湘 龙建乾 《中国科学：信息科学》 CSCD 2012年第7期893-906,共14页

针对场景中存在新目标出现、旧目标消失(即目标数目变化)和密集杂波的复杂情形,利用多模型概率假设密度滤波器(MMPHDF)在多机动目标联合检测与跟踪上的优势,加入类别辅助信息,提出了一种多机动目标联合检测、跟踪与分类算法.该算法的基... 针对场景中存在新目标出现、旧目标消失(即目标数目变化)和密集杂波的复杂情形,利用多模型概率假设密度滤波器(MMPHDF)在多机动目标联合检测与跟踪上的优势,加入类别辅助信息,提出了一种多机动目标联合检测、跟踪与分类算法.该算法的基本思想是在MMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,从而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态后,对目标属性信息进行更新,更为精确的目标数目及状态估计又保证了目标分类性能.本文给出了该算法的粒子实现方法.仿真结果验证了上述结论. 展开更多

关键词 有限集统计学理论 多机动目标联合检测与跟踪 联合目标跟踪与分类 多机动目标联合检测 跟踪与分类 类别辅助目标跟踪 目标跟踪 分类 非线性滤波

原文传递

一种机载地面侦察雷达多机动目标跟踪方法 被引量：3

11

作者 宋万忠 《电讯技术》 北大核心 2003年第3期59-62,共4页

介绍了地面多机动目标跟踪系统的一种实现方法 ,提出了跟踪系统目标模型的建立、跟踪坐标系的选择、跟踪起始和跟踪终结以及数据关联和跟踪维持的方法 ,最后给出了试验结果。

关键词 侦察雷达 多机动目标跟踪 卡尔曼滤波 跟踪坐标系 状态估计 数据关联

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用于机动目标跟踪的多模型算法进展 被引量：4

12

作者 许江湖 张永胜 嵇成新 《火控雷达技术》 2001年第4期27-30,共4页

对多模型算法的发展过程进行了简单的回顾和评述 ,通过分析固定结构多模型算法的局限性 ,得出变结构多模型算法的使用时机。

关键词 多模型算法 机动目标跟踪 固定结构多模型算法 局限性分析

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