多传感器在线自适应加权融合跟踪算法 被引量：10

1

作者 胡士强 张天桥 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期117-120,共4页

针对多传感器机动目标的跟踪问题 ,提出了一种多传感器在线自适应加权融合跟踪算法 .该算法依据估计的各传感器的方差的变化 ,及时调整参与融合的各传感器的权系数 ,使融合系统的均方误差始终最小 ,从而能在线适应传感器性能改变 .仿真... 针对多传感器机动目标的跟踪问题 ,提出了一种多传感器在线自适应加权融合跟踪算法 .该算法依据估计的各传感器的方差的变化 ,及时调整参与融合的各传感器的权系数 ,使融合系统的均方误差始终最小 ,从而能在线适应传感器性能改变 .仿真结果表明 。 展开更多

关键词 数据融合 模糊推理 目标跟踪 多传感器 在线自适应加权融合跟踪算法 融合跟踪系统 空间飞行器

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自适应加权算术平均融合的分布式多伯努利目标跟踪

2

作者 陈泽铭 吴孙勇 +1 位作者 韦春玲 郑翔飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第9期1606-1614,共9页

针对固定融合权重忽略传感器性能不一致导致融合性能下降的问题,提出一种自适应加权算术平均融合的分布式多伯努利目标跟踪算法。首先定义与距离相关的检测概率时变模型和与杂波量测数量相关的杂波概率时变模型。其次,定义取决于检测概... 针对固定融合权重忽略传感器性能不一致导致融合性能下降的问题,提出一种自适应加权算术平均融合的分布式多伯努利目标跟踪算法。首先定义与距离相关的检测概率时变模型和与杂波量测数量相关的杂波概率时变模型。其次,定义取决于检测概率和杂波概率的传感器可信度,以衡量传感器中参与融合的数据可信程度。最终在势平衡多伯努利滤波器的框架下实现局部滤波,并将由可信度构成的自适应融合权重引入后验密度的算术平均融合中,从而实现自适应加权算术平均融合的分布式多目标跟踪算法。仿真实验表明,相比采用固定融合权重,所提自适应融合权重的跟踪算法对目标位置和数量的估计精度更高,融合性能更优。 展开更多

关键词 目标跟踪 自适应加权融合 分布式算法 多伯努利滤波器 传感器可信度

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多站被动式跟踪自适应融合算法 被引量：3

3

作者 丁振 潘泉 +1 位作者 张洪才 戴冠中 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期570-574,共5页

由于单站被动式跟踪稳定性差、动态过程时间长、估计偏差大，且对初值敏感，使得直接在各单站估计基础上做融合效果仍然很差，本文提出多“双站”新概念，推导完成了基于多“双站”的自适应融合算法，提高了系统跟踪精度，保证了算法的... 由于单站被动式跟踪稳定性差、动态过程时间长、估计偏差大，且对初值敏感，使得直接在各单站估计基础上做融合效果仍然很差，本文提出多“双站”新概念，推导完成了基于多“双站”的自适应融合算法，提高了系统跟踪精度，保证了算法的快速收敛以及算法的初值不敏感性，仿真结果证明了其正确性。 展开更多

关键词 被动式跟踪 自适应融合算法 多站数据融合

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基于改进自适应加权融合算法的土壤湿度监测研究 被引量：12

4

作者 王浩 董振振 +2 位作者 赵景波 唐勇伟 段杰 《中国农机化学报》 北大核心 2019年第1期152-155,共4页

传统方式进行土壤湿度采集的过程中往往会遇到环境复杂、信号弱、信号干扰较大等问题。为提高土壤湿度采集的精准度,提出一种基于数据级融合思路的改进多传感器自适应加权算法。通过建立改进的自适应加权融合算法模型,经过一系列推算,... 传统方式进行土壤湿度采集的过程中往往会遇到环境复杂、信号弱、信号干扰较大等问题。为提高土壤湿度采集的精准度,提出一种基于数据级融合思路的改进多传感器自适应加权算法。通过建立改进的自适应加权融合算法模型,经过一系列推算,得到系统的总均方误差表达式,然后通过获得的值选择每个传感器的最优方差值,通过计算获得每个传感器的方差的最优估计值。经过实地测试,通过使用5个相同的传感器对土壤湿度进行采集,各传感器回传信息有较为明显的差别,使用自适应加权融合算法得到融合结果的总体方差较大,对自适应加权融合算法进行改进后,得到的总体方差减小了400%左右。 展开更多

关键词 土壤湿度监测 数据级融合 多传感器 改进自适应加权融合算法

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基于颜色和边缘特征自适应融合的人脸跟踪算法 被引量：8

5

作者 周平平 万洪林 +1 位作者 刘慧 李天平 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期837-842,共6页

针对传统的基于颜色直方图跟踪算法不能精确跟踪的缺陷,提出了一种基于粒子滤波的自适应融合多特征的人脸跟踪算法.该方法首先在视频序列中提取人脸的肤色和边缘特征,并以加权颜色直方图和边缘直方图描述人脸特征;然后采用自适应融合方... 针对传统的基于颜色直方图跟踪算法不能精确跟踪的缺陷,提出了一种基于粒子滤波的自适应融合多特征的人脸跟踪算法.该方法首先在视频序列中提取人脸的肤色和边缘特征,并以加权颜色直方图和边缘直方图描述人脸特征;然后采用自适应融合方法计算粒子集权重.这种自适应融合方法,有效地增强了人脸跟踪的可靠性.实验结果表明,在视频人脸存在类肤色以及光照变化等复杂背景下,该方法改善了跟踪效果并且具有较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 人脸跟踪 粒子滤波 加权颜色直方图 边缘方向直方图 自适应融合方法

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基于竞争融合区域建议网络的在线行人跟踪算法研究 被引量：3

6

作者 王兵兵 王莹 +3 位作者 陈治昌 杨邦杰 高万林 王敏娟 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期331-338,379,共9页

针对复杂背景下行人跟踪任务的深度学习网络模型和在线行人跟踪算法问题,在多层竞争融合模型目标检测预训练区域建议网络基础上,结合长期和短期并存的在线学习更新策略,实现行人跟踪任务。预训练网络的特征提取过程以VGG16为主干网络,... 针对复杂背景下行人跟踪任务的深度学习网络模型和在线行人跟踪算法问题,在多层竞争融合模型目标检测预训练区域建议网络基础上,结合长期和短期并存的在线学习更新策略,实现行人跟踪任务。预训练网络的特征提取过程以VGG16为主干网络,将提取的特征投入多层竞争融合区域建议网络中,进而生成定位更准确的候选目标。在线跟踪算法使用预训练过的区域建议网络初始化参数值,选取第1帧500个正样本和5000个负样本对区域建议网络进行微调,建立长期和短期更新的帧索引集,通过正负样本对区域建议网络进行更新,最终实现在线行人跟踪算法。在公开数据集Caltech、ETH、PETS2009和Venice上对本文模型进行实验验证,结果表明,竞争融合区域建议网络在行人跟踪任务中性能优越,在几个环境背景较复杂的行人数据集中改进的方法均取得了很好的效果。 展开更多

关键词 行人跟踪 区域建议网络 在线学习算法 竞争融合模型

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基于自适应加权与LZW的WSNs层次式数据融合算法 被引量：2

7

作者 张志伟 王新才 +1 位作者 吉爱国 谢磊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1193-1196,共4页

为了兼顾提高数据采集精度与效率的同时有效降低传感器节点能耗,提出了一种基于自适应加权与LZW的层次式数据融合算法。传感器簇头节点对传感器节点发送的数据进行自适应加权处理,估计出均方误差最小时的值,簇头节点将处理后的数据采用... 为了兼顾提高数据采集精度与效率的同时有效降低传感器节点能耗,提出了一种基于自适应加权与LZW的层次式数据融合算法。传感器簇头节点对传感器节点发送的数据进行自适应加权处理,估计出均方误差最小时的值,簇头节点将处理后的数据采用LZW算法以一定的信息量压缩后再进行数据的传输。仿真表明,该层次式融合算法提高了数据采集的精度并有效降低了网络的能耗,延长了无线传感器网络的生命周期。 展开更多

关键词 无线传感器网络 层次式数据融合 自适应加权 LZW(Lemple-Ziv-Welch)算法

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融合Transformer的轻量化无人机目标跟踪算法

8

作者 卢丹 侯娜 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第11期3352-3359,共8页

针对传统的目标跟踪算法在无人机场景下的计算量大、实时性差等问题,提出一种基于孪生网络融合Transformer的轻量化算法(SiamTMA)。通过在孪生网络目标跟踪方法上融合Transformer编解码器模块和自适应加权融合算法,帮助模型更好地建模... 针对传统的目标跟踪算法在无人机场景下的计算量大、实时性差等问题,提出一种基于孪生网络融合Transformer的轻量化算法(SiamTMA)。通过在孪生网络目标跟踪方法上融合Transformer编解码器模块和自适应加权融合算法,帮助模型更好地建模目标的运动轨迹,提高目标跟踪的准确率和鲁棒性;引入轻量化的主干网络MobileNetV2,使算法在保持较高的准确性同时可以在计算资源有限的无人机设备上运行。在目标跟踪标准数据集OTB100、UAV123及VOT2018上进行对比实验评估,结果表明,与传统的目标跟踪算法相比,SiamTMA在无人机场景中展现出更优越的性能。 展开更多

关键词 无人机 孪生网络 轻量化网络 注意力机制 自适应加权 特征融合 视觉跟踪

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自适应特征融合的相关滤波跟踪算法 被引量：6

9

作者 李彪 孙瑾 +1 位作者 李星达 李扬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期208-218,共11页

为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法。在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测。然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,... 为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法。在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测。然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,进而基于尺度池方法,采用多通道特征实现目标的尺度估计。模型的高置信度更新由两个响应图的平均峰值相关能量(APCE)实现。与五种主流相关滤波跟踪算法在两个基准数据集上进行对比实验,实验结果表明在快速运动、复杂背景、光照变化、尺度变化等复杂跟踪场景下,该算法表现出较好的准确性和稳健性。 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波 特征融合 自适应加权

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一种自适应色彩融合的Mean-Shift跟踪算法 被引量：1

10

作者 王玉全 夏桂华 赵国良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第9期2875-2877,2880,共4页

针对现有的Mean-Shift算法使用单纯的颜色特征不能适应光线及背景的变化,易受颜色相近物体干扰的问题,提出了自适应色彩融合方法来提高跟踪性能。对背景以极坐标的形式进行不等间隔采样,以融合后的目标直方图与背景直方图具有最小相似... 针对现有的Mean-Shift算法使用单纯的颜色特征不能适应光线及背景的变化,易受颜色相近物体干扰的问题,提出了自适应色彩融合方法来提高跟踪性能。对背景以极坐标的形式进行不等间隔采样,以融合后的目标直方图与背景直方图具有最小相似性为原则搜索色调与饱和度的最佳线性融合系数;考虑背景与目标的渐变,跟踪过程中在最佳融合系数的自适应调整邻域内调整融合系数;能够有效处理相似物体和颜色相近的大背景带来的干扰。视频序列跟踪结果表明,提出的方法能够实时、稳定地进行跟踪。 展开更多

关键词 目标跟踪 MEAN-SHIFT跟踪算法 自适应色彩融合 不等间隔采样 计算机视觉

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自适应跟踪与多特征融合的目标跟踪算法 被引量：2

11

作者 王子超 崔荣成 +2 位作者 温蜜 张凯 何蔚 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第10期2844-2851,共8页

Staple算法采用固定权重与学习率的方式,导致其在物体模糊等场景下跟踪精度低。为此,提出一种自适应跟踪与多特征融合的目标跟踪算法(adp-Staple)。特征融合与跟踪过程中引入两种不同置信因子提升跟踪精度,特征提取过程引入主成分分析... Staple算法采用固定权重与学习率的方式,导致其在物体模糊等场景下跟踪精度低。为此,提出一种自适应跟踪与多特征融合的目标跟踪算法(adp-Staple)。特征融合与跟踪过程中引入两种不同置信因子提升跟踪精度,特征提取过程引入主成分分析降维技术提升跟踪速度。在OTB-50与OTB-100数据集上进行对比实验,其结果表明,adp-Staple算法较传统Staple算法有更好的跟踪效果,在运动模糊等场景中有更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波 Staple算法 自适应跟踪策略 自适应多特征融合

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结合学习率调整的自适应特征融合相关滤波跟踪算法 被引量：6

12

作者 成悦 李建增 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2210-2213,共4页

针对单一特征存在的缺陷和目标快速变化时易跟丢的问题,提出了一种结合学习率调整的自适应特征融合相关滤波跟踪算法。采用互补的梯度特征和颜色特征进行特征融合,通过计算滤波响应的大小来决定下一帧在融合特征中各自所占的权重,凸显... 针对单一特征存在的缺陷和目标快速变化时易跟丢的问题,提出了一种结合学习率调整的自适应特征融合相关滤波跟踪算法。采用互补的梯度特征和颜色特征进行特征融合,通过计算滤波响应的大小来决定下一帧在融合特征中各自所占的权重,凸显优势特征,使目标与背景更具区分度;提取目标后需要更新滤波器,为了避免滤波器跟不上目标变化的情况发生,引入学习率调整机制,使滤波器更新速度能够随目标外观变化进行在线调整。相较同类特征融合算法,提出的算法准确高效,且对于快速形变目标的鲁棒性更强。实验证明,该算法在精度和成功率上都比现有相关滤波算法更优,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波 特征融合 自适应加权 学习率

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一种多尺度估计和自适应响应融合目标跟踪算法

13

作者 孙德刚 白荣雪 +2 位作者 王超 高天学 胡正平 《机床与液压》 北大核心 2022年第9期127-134,共8页

针对相关滤波跟踪框架中深度特征跟踪优势受限和计算存储存在冗余等问题,提出一种多尺度估计和自适应响应融合目标跟踪算法。该算法通过调整高斯标签参数,充分发挥手工特征准确性和深度特征鲁棒性优势,并学习连续域卷积算子融合多分辨... 针对相关滤波跟踪框架中深度特征跟踪优势受限和计算存储存在冗余等问题,提出一种多尺度估计和自适应响应融合目标跟踪算法。该算法通过调整高斯标签参数,充分发挥手工特征准确性和深度特征鲁棒性优势,并学习连续域卷积算子融合多分辨率特征;为了减少计算和样本的冗余,通过分解卷积操作对特征进行有监督降维来减少模型参数,采用基于高斯混合模型的动态样本融合,并使用模糊稀疏的模型更新机制提高模型有效性;根据预测质量评估标准,进行自适应响应融合。实验结果表明:该算法在目标发生遮挡、形变和快速运动等多种情况下,具有较好的跟踪有效性。 展开更多

关键词 目标跟踪算法 相关滤波 多尺度估计 自适应响应融合

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基于相对波动的自适应信号融合算法 被引量：4

14

作者 潘作舟 孟宗 +2 位作者 张光雅 石颖 樊凤杰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期799-805,共7页

针对传统随机加权算法在目标信号为变量时,总均方误差远大于信号为常量时的情况,提出了一种改进的自适应随机加权算法。该算法利用所采信号的相对波动值自适应地调整当前采集信号与历史采集信号间的比例关系,得到更加接近真值的估计值... 针对传统随机加权算法在目标信号为变量时,总均方误差远大于信号为常量时的情况,提出了一种改进的自适应随机加权算法。该算法利用所采信号的相对波动值自适应地调整当前采集信号与历史采集信号间的比例关系,得到更加接近真值的估计值。由于相对波动值可以根据信号变化情况自主调整,因此可以和传统的随机加权算法进行良好的结合。数值模拟证明了所提融合方法的有效性。 展开更多

关键词 计量学 多传感器信号融合 随机加权算法 自适应 相对波动 故障诊断

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一种基于概率神经网络多信息融合的移动目标跟踪算法 被引量：4

15

作者 王昊 张波 田蔚风 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期564-564,共1页

采用概率神经网络（PNN）实现了对图像序列中移动目标——人头的跟踪．由于采用单一特征信息的跟踪算法在复杂环境中往往失效，故以头部的颜色信息模板和头部轮廓的梯度信息模板作为跟踪依据，并通过改变PNN的结构实现了图像信息的融合... 采用概率神经网络（PNN）实现了对图像序列中移动目标——人头的跟踪．由于采用单一特征信息的跟踪算法在复杂环境中往往失效，故以头部的颜色信息模板和头部轮廓的梯度信息模板作为跟踪依据，并通过改变PNN的结构实现了图像信息的融合以及自适应模板修正．实验结果表明，基于PNN的算法在处理目标的旋转和遮挡时有着良好的效果，且具有简单、跟踪鲁棒性好等特点． 展开更多

关键词 目标跟踪算法 概率神经网络 移动目标 多信息融合 信息模板 自适应模板 复杂环境 特征信息

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基于多区域的随机蕨在线目标跟踪算法 被引量：2

16

作者 李婷 赵文杰 杨帅 《红外技术》 CSCD 北大核心 2016年第11期953-959,共7页

原始的随机森林跟踪算法,是以像素点的灰度值作为检测特征,在目标发生遮挡和旋转时,容易产生跟踪漂移,为此本文提出了一种基于多区域融合的随机蕨在线目标跟踪算法。首先将目标候选区域划分为多个子区域,然后采用基于积分图的随机蕨分... 原始的随机森林跟踪算法,是以像素点的灰度值作为检测特征,在目标发生遮挡和旋转时,容易产生跟踪漂移,为此本文提出了一种基于多区域融合的随机蕨在线目标跟踪算法。首先将目标候选区域划分为多个子区域,然后采用基于积分图的随机蕨分类器对每个子区域的候选图像块进行分类,在跟踪过程中自适应地融合子区域分类结果以剔除被遮挡子区域对目标跟踪结果的影响,同时更新随机蕨特征和子区域图像块的选择。结合对TLD算法部分模块的改进,通过对不同视频序列进行测试,实验结果显示本文算法在跟踪大小320 pixel×240 pixel的视频序列时,跟踪速度达到20~30 frame/s左右,目标中心位置误差在30 pixels时,算法准确率可达到80%以上。 展开更多

关键词 目标跟踪 随机蕨算法 多区域融合 目标在线模型

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机动目标跟踪的自适应网格交互多模算法改进 被引量：1

17

作者 杨盘洪 赵建安 +1 位作者 朱军祥 杨静 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z3期2067-2070,共4页

在机动目标跟踪的多传感器数据融合算法中,针对自适应网格交互多模算法(AGIMM)存在的不足,本文提出了两方面的改进:(1)在网格中心和网格距离的计算中用当前时刻的预测概率代替前一时刻的后验概率,以减小误差;(2)模式集的选择,通过实时... 在机动目标跟踪的多传感器数据融合算法中,针对自适应网格交互多模算法(AGIMM)存在的不足,本文提出了两方面的改进:(1)在网格中心和网格距离的计算中用当前时刻的预测概率代替前一时刻的后验概率,以减小误差;(2)模式集的选择,通过实时扩增的期望模式集E优化当前模式集M,使其更接近于目标真实运动模型。 展开更多

关键词 多传感器数据融合 机动目标跟踪 自适应网格 算法改进

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基于相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法

18

作者 刘翔 侯志强 +1 位作者 余旺盛 黄安奇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第9期2849-2852,共4页

针对传统窗宽固定不变的Mean-Shift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小变化这一问题,提出了一种基于目标相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法。首先利用目标与背景的特征显著性,提高跟踪算法空间定位准确性;然后利用局部穷搜索的方法,... 针对传统窗宽固定不变的Mean-Shift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小变化这一问题,提出了一种基于目标相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法。首先利用目标与背景的特征显著性,提高跟踪算法空间定位准确性;然后利用局部穷搜索的方法,计算目标模型与每一帧目标跟踪中心点附近一定区域的相似性;最后通过统计分析前后帧相似像素点数目变化,确定目标尺度变化情况,从而建立一种自适应更新带宽准则,提高算法对目标尺度变化的自适应性。实验结果表明,改进的算法可以有效地提高Mean-Shift跟踪算法空间和尺度定位准确性。 展开更多

关键词 视觉跟踪 均值漂移算法 显著性加权 自适应带宽

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基于多信息融合的Mean-Shift跟踪算法

19

作者 郭瑞峰 张文辉 +1 位作者 刘娜 彭战奎 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第11期151-154,共4页

针对Mean-Shift跟踪算法存在的问题,提出一种以Mean-Shift跟踪器为框架,结合在线学习检测器以及Kalman滤波器的动态目标跟踪算法。利用Mean-Shift跟踪器跟踪目标物,引入在线学习检测器可以在跟踪器跟踪目标失败后,快速检测目标并更新目... 针对Mean-Shift跟踪算法存在的问题,提出一种以Mean-Shift跟踪器为框架,结合在线学习检测器以及Kalman滤波器的动态目标跟踪算法。利用Mean-Shift跟踪器跟踪目标物,引入在线学习检测器可以在跟踪器跟踪目标失败后,快速检测目标并更新目标模板,通过引入Kalman滤波器能够提高跟踪精度以及检测器的检测速度,最后将三者信息融合,实现对目标物长时间有效跟踪。实验结果中目标重叠度和每秒传输帧数分别在0.70和18帧/s以上,表明:所提算法具有跟踪精度高、实时性强等优点,能够有效解决光照变化,部分遮挡或全部遮挡等导致目标物跟踪丢失的问题。 展开更多

关键词 目标跟踪 MEAN-SHIFT算法 在线学习 检测器 多信息融合

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基于双基地阵元级数据融合的声源定位算法 被引量：1

20

作者 李秀坤 王集 于歌 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2007-2013,共7页

针对双基地声呐系统中,利用几何关系构建定位方程求解定位方式在多目标时存在定位模糊的现象,本文利用阵元级数据融合提出了一种目标定位算法。利用双基地系统中目标时延和方位的耦合关系,将接收数据近似地表示成广义方位估计的模型,实... 针对双基地声呐系统中,利用几何关系构建定位方程求解定位方式在多目标时存在定位模糊的现象,本文利用阵元级数据融合提出了一种目标定位算法。利用双基地系统中目标时延和方位的耦合关系,将接收数据近似地表示成广义方位估计的模型,实现对时延和方位的同时补偿,将定位问题转换为空间谱估计问题。通过添加虚拟源的方式改进了经典的最小方差无偏估计算法权值的计算方法,得到了旁瓣更低的增强型最小方差无偏估计算法,使得该算法在多目标情况下也不存在定位模糊现象,从而可以省去后续的数据关联等步骤。数值仿真结果表明:相比于基于方位估计的双基地定位算法,本文利用双基地阵元级数据融合提出的算法在单目标和双目标情况下获得了更高的定位精度,在一定信噪比条件下定位误差较经典方法低5 dB。数值仿真和分析展示了本文所提方法在双基地声呐中的应用潜力。 展开更多

关键词 双基地声呐 声源定位算法 空间谱估计 数据融合 最小方差无偏估计算法 定位方程 旁瓣抑制 自适应加权

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