多模型GM-CBMeMBer滤波器及航迹形成 被引量：12

1

作者 连峰 韩崇昭 李晨 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期336-347,共12页

提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的... 提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的假设条件下利用高斯混合(Gaussian mixture,GM)技术获得了该滤波器解析的递推形式—多模型GMCBMeMBer滤波器,并简要给出了它在非线性条件下的扩展卡尔曼(Extended Kalman,EK)滤波近似.仿真实验结果表明所建议的多模型GM-CBMeMBer滤波器能有效地对多个机动目标进行跟踪而单模型GM-CBMeMBer滤波器则会产生明显的航迹丢失和虚假航迹,并且对于信噪比较低的仿真场景,它的性能优于多模型高斯混合概率假设密度(GM probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器,接近于多模型高斯混合势概率假设密度(GM cardinalized PHD,GM-CPHD)滤波器. 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 势平衡多目标多伯努利滤波器 交互式多模型算法 高斯混合实现

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MM-CBMeMBer滤波器跟踪多机动目标 被引量：4

2

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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多普勒盲区下基于GM-CBMeMBer的多目标跟踪算法 被引量：8

3

作者 魏立兴 孙合敏 +2 位作者 吴卫华 罗沐阳 吴晓彪 《雷达科学与技术》 北大核心 2018年第5期559-566,共8页

在机载多普勒雷达多目标跟踪(MTT)过程中,多普勒盲区(DBZ)的存在易造成连续漏检,严重地影响目标跟踪性能。针对这一问题,提出了DBZ下基于高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer)的多目标跟踪算法。首先将带最小可检测速度(MDV)的检... 在机载多普勒雷达多目标跟踪(MTT)过程中,多普勒盲区(DBZ)的存在易造成连续漏检,严重地影响目标跟踪性能。针对这一问题,提出了DBZ下基于高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer)的多目标跟踪算法。首先将带最小可检测速度(MDV)的检测概率模型代入CBMeMBer更新公式中,然后推导了带MDV和多普勒信息的GM-CBMeMBer更新公式。仿真结果表明,相比未并入多普勒和MDV信息的GM-CBMeMBer,所提算法能有效改善DBZ条件下的多目标跟踪性能。 展开更多

关键词 多目标跟踪(MTT) 高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-cbmember) 多普勒盲区(DBZ) 最小可检测速度(MDV)

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自适应单点航迹起始的带标签GM-CBMeMBer滤波器 被引量：1

4

作者 魏立兴 孙合敏 +2 位作者 吴卫华 罗沐阳 吴晓彪 《电光与控制》 北大核心 2018年第9期78-83,87,共7页

针对高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer)滤波器局限于固定出生位置且不能提供航迹信息的缺陷,为有效利用机载多普勒雷达的多普勒信息,提出了自适应单点航迹起始的带标签GM-CBMeMBer滤波器。在预测步骤,该滤波器通过引入航迹标... 针对高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer)滤波器局限于固定出生位置且不能提供航迹信息的缺陷,为有效利用机载多普勒雷达的多普勒信息,提出了自适应单点航迹起始的带标签GM-CBMeMBer滤波器。在预测步骤,该滤波器通过引入航迹标签提供航迹信息,并选取可能对应新生目标的量测,根据转换的位置量测和多普勒量测分别得到新生目标初始状态的位置分量和速度分量;在更新步骤,依次使用转换的位置量测和多普勒量测序贯更新目标状态。仿真结果表明,所提算法航迹起始性能良好,并且能够有效提供航迹信息。 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机有限集 航迹起始 航迹标签 高斯混合势平衡多目标多伯努利

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基于双马尔可夫链的SMC-CBMeMBer滤波 被引量：3

5

作者 刘江义 王春平 王暐 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1686-1691,共6页

大部分多目标跟踪滤波器都是假设目标及其量测符合隐式马尔可夫链(hidden Markov chain,HMC)模型,而HMC模型隐含的独立性假定在很多实际应用中是无效的,双马尔可夫链(pairwise Markov chain,PMC)模型相对于H MC模型更具有普适性。已有... 大部分多目标跟踪滤波器都是假设目标及其量测符合隐式马尔可夫链(hidden Markov chain,HMC)模型,而HMC模型隐含的独立性假定在很多实际应用中是无效的,双马尔可夫链(pairwise Markov chain,PMC)模型相对于H MC模型更具有普适性。已有的基于PMC模型的势均衡多目标多伯努利(cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波的高斯混合实现仅适用于线性高斯系统,针对基于PMC模型的非线性多目标跟踪系统,将每一条假设航迹的伯努利随机有限集用一组加权粒子来近似,提出了基于PMC模型的势均衡多目标多伯努利滤波的序贯蒙特卡罗(sequential Monte Carlo,SMC)方法实现(SMC-PMC-CBMeMBer)滤波。仿真实验结果验证了SMC-PMC-CBMeMBer算法的有效性,在基于PMC模型的非线性多目标跟踪系统中,SMC-PMC-CBMeMBer算法性能优于基于HMC模型的SMC-CBMeMBer滤波器和基于PMC模型的SMC-PHD滤波器。 展开更多

关键词 双马尔可夫链 势均衡多目标多伯努利 序贯蒙特卡罗

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基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法 被引量：2

6

作者 董青 胡建旺 吉兵 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第11期107-111,共5页

针对目标跟踪系统下量测噪声统计特性不准确甚至难以获取的问题,提出一种量测噪声统计特性自适应的高斯混合势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Target Multi-Bernoulli,GM-CBMeMBer)滤波算法。该算法引入Sage-Husa自适... 针对目标跟踪系统下量测噪声统计特性不准确甚至难以获取的问题,提出一种量测噪声统计特性自适应的高斯混合势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Target Multi-Bernoulli,GM-CBMeMBer)滤波算法。该算法引入Sage-Husa自适应滤波器的思想,利用遗忘因子对量测噪声协方差误差进行修正;建立检验统计量,判断算法敛散性;若滤波发散,则采用有偏估计方法来保证算法收敛性。仿真结果表明在非时变、时变量测噪声方差未知情况下,改进算法的跟踪性能优于传统的GM-CBMeMBer滤波算法,对量测噪声的变化具有较强的适应能力。 展开更多

关键词 势均衡多目标多伯努利 多目标跟踪 自适应滤波器 量测噪声

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杂波未知条件下基于箱粒子滤波的CBMeMBer算法 被引量：2

7

作者 董青 胡建旺 +1 位作者 吉兵 张浩 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期103-108,共6页

针对杂波未知条件下,传统的势均衡多目标多伯努利滤波器(CBMeMBer)的序贯蒙特卡洛实现跟踪精度不高,且所需粒子数目过大,导致跟踪效率低下的问题,引入区间分析理论,提出了杂波未知条件下基于箱粒子滤波技术的CBMeMBer算法。该算法构建... 针对杂波未知条件下,传统的势均衡多目标多伯努利滤波器(CBMeMBer)的序贯蒙特卡洛实现跟踪精度不高,且所需粒子数目过大,导致跟踪效率低下的问题,引入区间分析理论,提出了杂波未知条件下基于箱粒子滤波技术的CBMeMBer算法。该算法构建目标和杂波的混合状态空间模型,基于箱粒子滤波技术,建立杂波模型,推导出目标预测、更新方程,用多目标箱粒子CBMeMBer递推表达式估计目标状态。仿真实验表明,在杂波模型先验已知或未知条件下,所提算法既保证了目标跟踪精度,又大幅度提高了算法的执行速率。 展开更多

关键词 多目标跟踪 箱粒子 杂波未知 区间分析 势均衡多目标多伯努利

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基于变分贝叶斯势均衡多目标多伯努利滤波的多扩展目标跟踪算法 被引量：22

8

作者 李翠芸 王荣 姬红兵 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期187-195,共9页

由于传统多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能急剧下降,本文提出一种基于变分贝叶斯的势均衡多目标多伯努利滤波(VB--CBMe MBer)跟踪算法,并给出了高斯混合实现.该算法在未知量测噪声协方差的情况下,将量测看成随机... 由于传统多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能急剧下降,本文提出一种基于变分贝叶斯的势均衡多目标多伯努利滤波(VB--CBMe MBer)跟踪算法,并给出了高斯混合实现.该算法在未知量测噪声协方差的情况下,将量测看成随机分布在扩展目标上的量测产生点所产生,利用变分贝叶斯方法近似地求出各量测产生点状态和量测噪声协方差的联合概率密度,并给出其递归形式以估计量测产生点,继而将得到的量测产生点状态进行聚类得到扩展目标的状态.仿真实验表明,所提算法可以自适应地跟踪未知数目、未知量测噪声协方差的多扩展目标.其跟踪精度与传统的CBMe MBer跟踪算法相比,有明显提高. 展开更多

关键词 多扩展目标 变分贝叶斯 势均衡多目标多伯努利滤波 随机有限集 目标跟踪

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低检测率条件下改进的势均衡多目标多伯努利算法+ 被引量：1

9

作者 马丽丽 王战 陈金广 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期273-276,286,共5页

标准势均衡多目标多伯努利算法在低检测率下对目标数目估计过少。针对该问题,提出一种改进的势均衡多目标多伯努利算法。通过在上一时刻滤波过程中对某些特定的高斯项进行修正和保存,将修正后的高斯项合并到更新后的高斯项中,用到下一... 标准势均衡多目标多伯努利算法在低检测率下对目标数目估计过少。针对该问题,提出一种改进的势均衡多目标多伯努利算法。通过在上一时刻滤波过程中对某些特定的高斯项进行修正和保存,将修正后的高斯项合并到更新后的高斯项中,用到下一时刻的滤波步骤中,以削减低检测率带来的影响。仿真实验结果表明,在低检测率下,改进算法能够在一定程度上解决目标数目估计过少的问题,提高算法的目标跟踪精度。 展开更多

关键词 势均衡多目标多伯努利算法 低检测率 目标跟踪 状态估计 随机有限集

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学生t混合势均衡多目标多伯努利滤波器 被引量：2

10

作者 陈树新 洪磊 +2 位作者 吴昊 刘卓崴 岳龙华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2457-2463,共7页

在有重尾的过程噪声和量测噪声的影响下,高斯混合势均衡多目标多伯努利滤波器(GM-CBMeMBer)的滤波性能会明显下降。针对上述问题,该文提出一种新的学生t混合势均衡多目标多伯努利滤波器(STM-CBMeMBer)。该滤波器将过程噪声和量测噪声近... 在有重尾的过程噪声和量测噪声的影响下,高斯混合势均衡多目标多伯努利滤波器(GM-CBMeMBer)的滤波性能会明显下降。针对上述问题,该文提出一种新的学生t混合势均衡多目标多伯努利滤波器(STM-CBMeMBer)。该滤波器将过程噪声和量测噪声近似为学生t分布,并用学生t混合模型来近似多目标的先验强度。从理论上推导出学生t混合形式的预测强度和后验强度,建立了势均衡多目标多伯努利滤波器的闭式递推框架。仿真结果表明,在重尾的过程噪声和量测噪声存在的环境中,该滤波器能有效抑制其干扰,相比于传统方法,具有更高的跟踪精度。 展开更多

关键词 多目标跟踪 重尾噪声 势均衡多目标多伯努利 学生t分布 闭式递推框架

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基于多普勒与微多普勒联合利用的弱小目标检测与估计方法 被引量：4

11

作者 宋志勇 许云涛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期4083-4091,共9页

近年来,无人机(UAVs)等低慢小目标对现有低空空域管理带来了巨大挑战。这类目标由于其飞行高度低、飞行速度慢及雷达散射截面(RCS)面积小,导致其回波信噪比(SNR)低,传统基于目标多普勒信息的检测估计方法检测概率低,参数估计不准确。对... 近年来,无人机(UAVs)等低慢小目标对现有低空空域管理带来了巨大挑战。这类目标由于其飞行高度低、飞行速度慢及雷达散射截面(RCS)面积小,导致其回波信噪比(SNR)低,传统基于目标多普勒信息的检测估计方法检测概率低,参数估计不准确。对于无人机类低慢小目标的检测估计,除了可以利用目标径向运动产生的多普勒信息外,还可以利用目标微动部件产生的微多普勒信息,通过有效聚集因微动而分散在多个多普勒单元格内的能量,可望实现目标信噪比的提升。该文针对旋翼类低慢小目标,充分挖掘目标回波中蕴含的多普勒信息和微多普勒信息,在随机集框架下对旋翼无人机目标的多普勒和微多普勒信息进行联合建模,提出一种基于(CBMeMBer)滤波器的多普勒和微多普勒联合检测估计方法,利用贝叶斯估计实现了目标多普勒信息和微多普勒信息的有效积累和融合利用,可以提高雷达低慢小目标的检测估计性能。仿真试验表明,该方法可实现对旋翼无人机目标的稳定检测与状态估计,相比于仅利用目标多普勒信息的传统检测方法,检测灵敏度提高了2 dB。 展开更多

关键词 信号检测 微多普勒 参数估计 cbmember滤波器

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