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多传感器多目标跟踪的JPDA算法 被引量:16
1
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
2
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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纯方位被动多传感器多目标跟踪算法 被引量:4
3
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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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
4
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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神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用 被引量:1
5
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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小波分析在多传感器多目标跟踪的航迹相关算法中的应用
6
作者 马霞 宋文彬 吴必富 《电讯技术》 2005年第5期139-142,共4页
在多传感器多目标融合跟踪系统中,航迹关联是对目标进行连续跟踪最重要的关键技术。在融合中心,对多传感器获得的目标航迹数据进行航迹关联处理,判断哪些航迹数据源于同一个目标。利用小波分析的方法提取航迹信号的趋势项信息,再结合传... 在多传感器多目标融合跟踪系统中,航迹关联是对目标进行连续跟踪最重要的关键技术。在融合中心,对多传感器获得的目标航迹数据进行航迹关联处理,判断哪些航迹数据源于同一个目标。利用小波分析的方法提取航迹信号的趋势项信息,再结合传统的航迹关联处理方法对这些趋势信号进行关联判决。仿真实验表明这种方法是可行的。 展开更多
关键词 多传感器多目标跟踪系统 航迹关联 小波分析 数据融合
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分布式多传感器多目标跟踪方法综述 被引量:20
7
作者 曾雅俊 王俊 +2 位作者 魏少明 孙进平 雷鹏 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期197-213,共17页
多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题,其通过融合多个局部传感器数据,提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类,其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强,... 多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题,其通过融合多个局部传感器数据,提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类,其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强,广泛应用于军事、民用领域。该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术,主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件,重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联,并给出仿真结果。最后,该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题,并指出了其未来发展趋势。 展开更多
关键词 分布式多传感器多目标跟踪 目标跟踪 传感器配准 航迹关联 数据融合
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基于最优划分的多传感器多目标跟踪NNJPDA算法
8
作者 侯蒙 王睿 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第4期39-42,共4页
传统的最邻近联合概率数据关联算法(NNJPDA)不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的最邻近联合概率数据关联算法,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划分,然... 传统的最邻近联合概率数据关联算法(NNJPDA)不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的最邻近联合概率数据关联算法,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划分,然后采用NNJPDA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、附加计算量小等优点。 展开更多
关键词 多传感器多目标跟踪 极大似然估计 最邻近联合概率数据关联 位置融合
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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:8
9
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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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
10
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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多传感器跟踪多目标的数据关联 被引量:1
11
作者 谢美华 王正明 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2000年第6期1-7,共7页
讨论多传感器多目标 (MSMT)跟踪的数据关联与数据融合方法 ,首先通过增加测元实现单传感器的数据关联 ;其次 ,应用整数规划法进行扫描关联 ,并将此方法推广到航迹关联 ;最后 ,运用样条函数表示弹道参数 ,解决了计算量问题。该方法简单明... 讨论多传感器多目标 (MSMT)跟踪的数据关联与数据融合方法 ,首先通过增加测元实现单传感器的数据关联 ;其次 ,应用整数规划法进行扫描关联 ,并将此方法推广到航迹关联 ;最后 ,运用样条函数表示弹道参数 ,解决了计算量问题。该方法简单明了 ,关联正确率高 ,计算量小 ,同时充分利用了测量信息。 展开更多
关键词 数据处理 样条函数 数据融合 数据关联 多传感器多目标跟踪
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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
12
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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双波段红外传感器目标跟踪集中式航迹起始方法 被引量:1
13
作者 赵辉 孔祥维 吴新建 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1431-1434,共4页
航迹起始做为多目标跟踪技术中的关键问题,得到了广泛的重视和研究。雷达跟踪系统的航迹起始技术已经非常成熟、完善了。然而对于双波段红外传感器跟踪系统,由于各个波段的红外传感器对特定的目标表现出不同的检测特性。在研究雷达跟踪... 航迹起始做为多目标跟踪技术中的关键问题,得到了广泛的重视和研究。雷达跟踪系统的航迹起始技术已经非常成熟、完善了。然而对于双波段红外传感器跟踪系统,由于各个波段的红外传感器对特定的目标表现出不同的检测特性。在研究雷达跟踪系统时采用的目标探测概率趋近1的假设是不成立的。所以,将分布式航迹起始,然后进行航迹互联的方法原封不动的应用到双红外系统中是否可行需要进一步讨论。提出了一种适合于双波段红外传感器的集中式航迹起始方法,理论推导和仿真试验都表明与分布式航迹起始方法相比,在稀疏噪声、传感器探测概率不高的情况下,这种集中式航迹起始方法具有更好的性能。 展开更多
关键词 多传感器多目标跟踪 航迹起始 航迹互联 改进Hough变换航迹起始
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一种基于HMM的多传感器多目标快速跟踪算法 被引量:4
14
作者 李士民 郭立 朱嘉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期84-87,共4页
在分布式多传感器系统中 ,一种基于隐Morkov模型的检测与跟踪算法得到了应用。该算法的优点在于适用于机动目标模型 ,且对目标的观测噪声未加任何限制。但由于该模型中所采用的Viterbi算法计算量大 ,实时性较差 ,因此提出了一种自适应... 在分布式多传感器系统中 ,一种基于隐Morkov模型的检测与跟踪算法得到了应用。该算法的优点在于适用于机动目标模型 ,且对目标的观测噪声未加任何限制。但由于该模型中所采用的Viterbi算法计算量大 ,实时性较差 ,因此提出了一种自适应算法以减少Viterbi算法中的冗余状态 ,有效地克服了其计算量大的缺点。实验表明 ,在相同的多目标跟踪仿真环境下 ,自适应Viterbi算法可以有效提高计算速度 。 展开更多
关键词 多传感器多目标快速跟踪算法 卡尔曼滤波 隐马尔可夫模型
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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
15
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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一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法 被引量:2
16
作者 申屠晗 李凯斌 +2 位作者 荣英佼 李彦欣 郭云飞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期4168-4177,共10页
针对多传感器观测数据质量不同且未知时,多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题,该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIUGM-PHD。首先基于多传感器融合一致性度... 针对多传感器观测数据质量不同且未知时,多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题,该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIUGM-PHD。首先基于多传感器融合一致性度量,提出一种用于在线评估各传感器跟踪结果质量的方法;然后对多传感器迭代融合顺序进行优化,最后构建相应的多传感器GM-PHD融合跟踪算法。为了解决多传感器自适应顺序迭代融合无法体现传感器质量差距的问题,提出了一种自适应带权伪量测迭代更新GM-PHD跟踪算法PAIU-GMPHD。仿真结果表明,与常规多传感器迭代更新GM-PHD跟踪算法相比,所提算法能够获得鲁棒性更好、精度更高的跟踪结果。 展开更多
关键词 多传感器多目标跟踪 随机有限集 自适应融合 高斯混合概率假设密度滤波器 量测迭代更新
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基于矩阵遗传的传感器管理算法 被引量:4
17
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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基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法
18
作者 管旭军 芮国胜 +1 位作者 周旭 张玉玲 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期542-545,539,共5页
研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合... 研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合概率数据互联算法,依次处理最佳划分中各传感器源于同一目标的量测,在此基础上通过不敏卡尔曼滤波(UKF)解决非线性系统中的目标跟踪问题。最后给出了该算法与MSJPDA/EKF算法的仿真比较,结果表明该算法具有更高的稳定性和跟踪精度。 展开更多
关键词 多传感器多目标跟踪 非线性 S-D分配 不敏卡尔曼滤波
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基于区分度增量和CPCRLB的传感器管理算法
19
作者 徐瑞阳 冯新喜 +1 位作者 孔云波 鹿传国 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第9期138-140,144,共4页
针对传感器管理中存在的能量和资源有限问题,提出了一种基于区分度增量和条件后验克拉美—罗界(CPCRLB)的传感器管理算法,首先推导了CPCRLB在无源传感器粒子滤波情况下计算公式,然后采用条件后验CPCRLB作为矩阵遗传的适应值对传感器分... 针对传感器管理中存在的能量和资源有限问题,提出了一种基于区分度增量和条件后验克拉美—罗界(CPCRLB)的传感器管理算法,首先推导了CPCRLB在无源传感器粒子滤波情况下计算公式,然后采用条件后验CPCRLB作为矩阵遗传的适应值对传感器分配方案进行选择,同时计算每个目标的区分度增量,合理分配传感器资源。仿真结果表明:该算法能较好地实现传感器的分配,并降低了整个跟踪过程中的能耗。 展开更多
关键词 传感器管理 多传感器多目标跟踪 区分度增量 条件后验克拉美—罗界 矩阵遗传算法
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基于贪婪量测划分的隐身目标跟踪MS-LMB滤波器
20
作者 孙进平 代贝宁 张玉涛 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1290-1298,共9页
针对隐身目标的跟踪,本文将贪婪量测划分的方法应用于多传感器标签多伯努利(MS-LMB)滤波器中,较好地解决了低检测概率下的多雷达跟踪问题.传统的MS-LMB滤波器一般采用吉布斯采样来解决量测划分问题.当雷达网中多数雷达对隐身目标的检测... 针对隐身目标的跟踪,本文将贪婪量测划分的方法应用于多传感器标签多伯努利(MS-LMB)滤波器中,较好地解决了低检测概率下的多雷达跟踪问题.传统的MS-LMB滤波器一般采用吉布斯采样来解决量测划分问题.当雷达网中多数雷达对隐身目标的检测概率较低而处于漏检状态时,目标的似然权值将偏小而很难被吉布斯采样获取,从而难以准确估计隐身目标的状态.贪婪量测划分机制由于单独考虑了包含漏检项的量测集,可有效解决此问题.仿真实验结果表明,在隐身目标的跟踪中,采用贪婪量测划分的MS-LMB滤波器的滤波性能明显优于采用吉布斯采样的MS-LMB滤波器的性能. 展开更多
关键词 隐身目标跟踪 多传感器多目标跟踪 MS-LMB滤波器 量测划分假设
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