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基于带标签CBMeMBer滤波器的低慢小群目标跟踪改进方法被引量：1: 1; 作者钟展鸣宋强 +2 位作者张月陈泽彬杨珺瑶《信号处理》北大核心 2025年第5期906-923,共18页; 群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤,具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法,随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中,现有的RFS... 展开更多; 关键词低慢小目标随机有限集群目标跟踪带标签势均衡多目标多伯努利滤波器全息凝视雷达; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于群结构集成势均衡多目标多伯努利滤波器的群目标跟踪算法被引量：1: 2; 作者梁潇洧杨超群 +2 位作者朱鑫潮莫磊曹向辉《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第11期2040-2049,共10页; 群目标跟踪已被广泛应用于作战对抗、自动驾驶、低空防御等各个军民领域。群目标是指由多个单目标组成,并以相同的速度或方向进行移动的一组或多组目标集群。鉴于随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波器在处理多目标数据关联方面的优... 展开更多; 关键词群目标跟踪势均衡多目标多伯努利滤波器邻接矩阵高斯分量随机有限集; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CBMeMBer滤波器的多攻击检测方法被引量：5: 3; 作者杨超群张恒《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第6期1033-1039,共7页; 对具有大量节点的信息物理系统(CPS)而言,多攻击的同时在线检测是一个颇具挑战性的问题。一方面,多个不同攻击者可采用不同的攻击策略与发动不同类型的攻击以规避检测;另一方面,CPS不仅需检测攻击的数目,还需同时检测出被每个攻击者攻... 展开更多; 关键词信息物理系统攻击检测势均衡多目标多伯努利滤波器随机有限集; 在线阅读下载PDF 职称材料

多机动目标GM-CBMeMBer跟踪算法被引量：3: 4; 作者陈金广王战马丽丽《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期7-12,共6页; 针对杂波环境下标准的势均衡多伯努利滤波器不能有效跟踪多机动目标的问题,本文提出了一种新的多机动目标跟踪算法。该方法将势均衡多伯努利滤波器与"当前"统计自适应模型相结合,对目标的运动状态矩阵进行扩维,改变了目标状... 展开更多; 关键词势均衡多伯努利滤波器机动目标 “当前”统计自适应模型目标跟踪概率假设密度滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法被引量：2: 5; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于带标签CBMeMBer滤波器的低慢小群目标跟踪改进方法被引量：1: 1; 作者钟展鸣宋强张月陈泽彬杨珺瑶; 机构中山大学电子与通信工程学院湖南科技大学计算机科学与工程学院; 出处《信号处理》北大核心 2025年第5期906-923,共18页; 基金国家自然科学基金(U2133216) 广东省科学技术厅先进智能感知技术重点实验室科技规划项目(2023B1212060024)。; 文摘群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤,具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法,随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中,现有的RFS滤波方法普遍未考虑群特性对跟踪的影响,也未考虑群目标起始与航迹信息提取的问题。为此,本文结合了群建模、带标签势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器以及自适应新生目标强度技术,提出一种针对低慢小群目标的跟踪方法。具体而言,本文首先通过虚拟领导-跟随者模型和无向图邻接矩阵对群目标结构进行建模;随后提出了一种三层优先级标签分配策略,改进了传统的带标签CBMeMBer滤波器,解决了标签冲突导致的轨迹混叠问题,提高了跟踪精度和算法运行效率;同时,设计了基于群目标场景与两点起始法的自适应新生目标强度算法,实现了RFS框架下群目标的自适应新生目标初始化;最后,仿真实验和基于全息凝视雷达的实测数据实验表明,所提方法在目标状态估计和轨迹质量方面表现优异,跟踪性能优于包括传统的带标签CBMeMBer滤波器在内的对比算法,且能有效避免轨迹交叉和混叠现象,充分展示了其在低慢小群目标精细化跟踪中的潜力和实际应用价值。; 关键词低慢小目标随机有限集群目标跟踪带标签势均衡多目标多伯努利滤波器全息凝视雷达; Keywords low,slow and small target random finite set group target tracking labeled Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli filter holographic staring radar; 分类号 TN957.5 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于群结构集成势均衡多目标多伯努利滤波器的群目标跟踪算法被引量：1: 2; 作者梁潇洧杨超群朱鑫潮莫磊曹向辉; 机构东南大学自动化学院东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室浙江大学信息与电子工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第11期2040-2049,共10页; 基金江苏省自然科学基金(BK20230827) 国家自然科学基金(62303109) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金(MCCSE2023B02)。; 文摘群目标跟踪已被广泛应用于作战对抗、自动驾驶、低空防御等各个军民领域。群目标是指由多个单目标组成,并以相同的速度或方向进行移动的一组或多组目标集群。鉴于随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波器在处理多目标数据关联方面的优势,现有的群目标跟踪算法大多基于RFS滤波器。然而,这些滤波器在对群目标进行跟踪时大多忽略了各目标之间的关联、依赖关系等问题,为此,提出了一种基于群结构集成的势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器的群目标跟踪算法。具体而言,首先通过邻接矩阵对目标群结构进行估计,即将群目标看作无向图,利用各目标之间的距离来估计群目标的邻接矩阵,进而将群目标划分为多个子群。并根据各子群中目标的运动状态,将其划分为群中心和群成员两种类别,分别建立了运动方程。而后在预测步骤中,利用估计的群结构来对目标状态进行预测。特别地,在滤波器的高斯混合实现步骤中,多个高斯分量被用来拟合相对应的各伯努利分量,但过多高斯分量的存在会降低对群目标状态估计的准确性,从而降低群结构估计的准确性,因此,在状态提取阶段,本文所提算法对高斯分量进行修剪,即对更新步骤后的每个伯努利分量中所包含的高斯分量进行筛选,只保留一个权重最大的高斯分量。最后,仿真结果表明,本文所提算法实现了对群目标的稳定跟踪,且跟踪性能优于传统的CBMeMBer滤波器。; 关键词群目标跟踪势均衡多目标多伯努利滤波器邻接矩阵高斯分量随机有限集; Keywords group target tracking CBMeMBer filter adjacency matrix Gaussian component random finite sets; 分类号 TP14 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CBMeMBer滤波器的多攻击检测方法被引量：5: 3; 作者杨超群张恒; 机构南京电子技术研究所江苏海洋大学计算机工程学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第6期1033-1039,共7页; 基金江苏省“双创博士”项目(202030033) 浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放课题资助项目(ICT2022B49) +1 种基金江苏省杰出青年基金项目(BK20200049)。; 文摘对具有大量节点的信息物理系统(CPS)而言,多攻击的同时在线检测是一个颇具挑战性的问题。一方面,多个不同攻击者可采用不同的攻击策略与发动不同类型的攻击以规避检测;另一方面,CPS不仅需检测攻击的数目,还需同时检测出被每个攻击者攻击的节点。为此,提出了一种基于随机有限集的多攻击检测方法。通过采用多伯努利随机集对攻击行为和CPS检测机制进行建模,并使用势均衡多目标多伯努利滤波器对模型滤波,所提方法可实现对CPS中多攻击的同时在线检测。; 关键词信息物理系统攻击检测势均衡多目标多伯努利滤波器随机有限集; Keywords Cyber physical system attack detection cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli filter random finite set; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多机动目标GM-CBMeMBer跟踪算法被引量：3: 4; 作者陈金广王战马丽丽; 机构西安工程大学计算机科学学院; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期7-12,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61201118) 中国博士后科学基金项目(2103M532020) +1 种基金西安工程大学学科建设项目; 文摘针对杂波环境下标准的势均衡多伯努利滤波器不能有效跟踪多机动目标的问题,本文提出了一种新的多机动目标跟踪算法。该方法将势均衡多伯努利滤波器与"当前"统计自适应模型相结合,对目标的运动状态矩阵进行扩维,改变了目标状态转移矩阵和过程噪声方差,增加控制矩阵,实现目标加速度的自适应调整,从而使新算法能够适应目标运动状态的变化。仿真结果表明,在机动条件下,新算法能有效地跟踪多机动目标,而且跟踪精度较高。; 关键词势均衡多伯努利滤波器机动目标 “当前”统计自适应模型目标跟踪概率假设密度滤波; Keywords CBMeMBer filter maneuvering targets adaptive current statistical model target tracking probability hypothesis density filter; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法被引量：2: 5; 作者董青胡建旺吉兵; 机构陆军工程大学石家庄校区; 出处《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第11期107-111,共5页; 文摘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。; 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; Keywords cardinality balanced multi-target multi-bernoulli multiple target tracking adaptive filter measurement noise; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于带标签CBMeMBer滤波器的低慢小群目标跟踪改进方法	钟展鸣宋强张月陈泽彬杨珺瑶	《信号处理》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于群结构集成势均衡多目标多伯努利滤波器的群目标跟踪算法	梁潇洧杨超群朱鑫潮莫磊曹向辉	《信号处理》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于CBMeMBer滤波器的多攻击检测方法	杨超群张恒	《控制工程》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多机动目标GM-CBMeMBer跟踪算法	陈金广王战马丽丽	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法	董青胡建旺吉兵	《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料