基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪 被引量：1

1

作者 袁常顺 王俊 +2 位作者 张耀天 毕严先 向洪 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2082-2090,共9页

基于随机有限集(RFS)的跳变马尔可夫系统(JMS)是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多... 基于随机有限集(RFS)的跳变马尔可夫系统(JMS)是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度(λ-GMPHD)滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。 展开更多

关键词 随机有限集 未知杂波密度 多机动目标跟踪 跳变马尔可夫系统 概率假设密度滤波

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一种强杂波密度环境下的多目标跟踪算法 被引量：3

2

作者 刘政玮 陈映 鲁耀兵 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2022年第2期16-22,共7页

针对传统基于随机集的多目标跟踪方法高斯混合概率假设密度滤波器在强杂波环境下,会出现目标数目过估计及目标状态估计误差急剧增大的问题,提出了一种适用于强杂波密度环境下的多目标跟踪算法。该算法在概率假设密度平滑器基础上,在预... 针对传统基于随机集的多目标跟踪方法高斯混合概率假设密度滤波器在强杂波环境下,会出现目标数目过估计及目标状态估计误差急剧增大的问题,提出了一种适用于强杂波密度环境下的多目标跟踪算法。该算法在概率假设密度平滑器基础上,在预测步通过量测与预测值之间的残差值确定椭圆门限值,从而获得与目标真实状态相近的量测值,降低了滤波器的时间复杂度;同时,在使用有效量测对高斯项进行更新的过程中,利用各高斯项的椭球门体积自适应调整更新公式中杂波强度参数,提高了多目标跟踪精度。仿真结果表明:该方法在强杂波密度环境下可有效降低计算时间并提高多目标跟踪精度。 展开更多

关键词 多目标跟踪 概率假设密度滤波器 强杂波密度 平滑器

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一种基于杂波稀疏度改进的杂波密度估计方法 被引量：1

3

作者 周福珍 唐新丰 +2 位作者 石义芳 彭冬亮 郭云飞 《无线电工程》 北大核心 2022年第3期376-383,共8页

在实际跟踪环境中,杂波测量空间分布特性往往是未知时变的,杂波密度通常被用来描述杂波测量的空间分布特性,是决定多目标自动跟踪性能的核心环境要素。现有的空间稀疏度的杂波密度估计方法(Spatial Clutter Measurement Density Estimat... 在实际跟踪环境中,杂波测量空间分布特性往往是未知时变的,杂波密度通常被用来描述杂波测量的空间分布特性,是决定多目标自动跟踪性能的核心环境要素。现有的空间稀疏度的杂波密度估计方法(Spatial Clutter Measurement Density Estimator,SCMDE)在多目标自动跟踪场景下的杂波密度估计偏差急剧增大。针对以上问题,提出了一种基于SCMDE改进的杂波自适应估计方法,通过计算以待估点为中心的超球体内测量来源于杂波的概率估计超球体内真实的杂波个数,消除超球体内目标测量带来杂波密度估计偏差,从而提升复杂环境下多目标自动跟踪的航迹管理性能。 展开更多

关键词 杂波密度估计 多目标跟踪 航迹管理 杂波概率 杂波稀疏度 数据关联

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基于杂波密度估计的联合概率数据互联算法

4

作者 汤添元 朱卫国 +1 位作者 张小红 于露 《现代电子技术》 2007年第7期22-24,共3页

联合概率数据互联(JPDA)算法能很好地解决密集环境下的多目标跟踪问题。在该算法基础上,人们又提出了多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)算法和一些基于JPDA的修正算法。在联合概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或... 联合概率数据互联(JPDA)算法能很好地解决密集环境下的多目标跟踪问题。在该算法基础上,人们又提出了多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)算法和一些基于JPDA的修正算法。在联合概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数),然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,提出了一种修正的联合概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。 展开更多

关键词 联合概率数据互联 杂波密度 目标跟踪 修正算法

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雷达杂波密度的非参数变换估计

5

作者 但尧 丁鹭飞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1989年第3期122-124,共3页

对雷达杂波密度进行非参数估计时用变换方法可提高估计精度。本文讨论了一维和多维杂波密度的变换估计,并给出估计实例。

关键词 雷达 杂波密度 非参数 变换法 估计

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基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器 被引量：1

6

作者 陆小科 张志国 +1 位作者 孙进平 孙伟 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1748-1755,共8页

针对高杂波密度场景下,传统多传感器多目标多伯努利(MS-MeMBer)滤波器存在的量测划分假设质量下降、势估计结果出现偏差等问题,提出了一种基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器。首先,通过将杂波量测集的影响引入到更新过程中,优化... 针对高杂波密度场景下,传统多传感器多目标多伯努利(MS-MeMBer)滤波器存在的量测划分假设质量下降、势估计结果出现偏差等问题,提出了一种基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器。首先,通过将杂波量测集的影响引入到更新过程中,优化了目标量测集的权重,并给出了杂波场景下的单目标多传感器似然函数。然后,通过两步贪婪划分机制,得到了改进的多传感器量测划分假设。通过仿真将所提方法与传统MS-MeMBer滤波器进行了比较,实验结果表明:在高杂波密度场景下,改进MS-MeMBer滤波器具有更优的多目标跟踪性能。 展开更多

关键词 多目标跟踪 多传感器多目标多伯努利(MS-MeMBer)滤波器 杂波量测集 量测划分假设 高杂波密度

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密集杂波环境下基于两点量测和Viterbi的PDA算法研究

7

作者 王海鹏 丛瑜 何友 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期189-192,共4页

为了更好地解决密集杂波环境下的目标跟踪问题,弥补密集杂波环境下概率数据互联算法(PDA)误关联概率偏高的不足,在对现有的Viterbi数据互联算法进行深入分析的基础上,给出了一种计算两个量测之间互联概率的表达式,提出了一种基于两点量... 为了更好地解决密集杂波环境下的目标跟踪问题,弥补密集杂波环境下概率数据互联算法(PDA)误关联概率偏高的不足,在对现有的Viterbi数据互联算法进行深入分析的基础上,给出了一种计算两个量测之间互联概率的表达式,提出了一种基于两点量测的Viterbi数据互联算法(TM-VDA)。仿真验证,TM-VDA能够很好地完成对目标的跟踪,特别是在密集杂波环境下误跟踪率较PDA大大降低。 展开更多

关键词 Viterbi概率数据互联 数据互联 杂波密度 误关联概率

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重拖尾海杂波下基于MCSEAPHD目标跟踪算法

8

作者 何苗苗 郭云飞 +1 位作者 周硕 石义芳 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2023年第3期56-64,共9页

针对重拖尾海杂波下的对海探测问题,提出了一种基于多帧杂波稀疏度估计和幅值辅助概率假设密度的海面目标跟踪算法。首先,提出重拖尾海杂波下的多帧杂波稀疏度估计技术,利用高斯混合后验强度和多帧杂波累积剔除源自幸存目标和新生目标... 针对重拖尾海杂波下的对海探测问题,提出了一种基于多帧杂波稀疏度估计和幅值辅助概率假设密度的海面目标跟踪算法。首先,提出重拖尾海杂波下的多帧杂波稀疏度估计技术,利用高斯混合后验强度和多帧杂波累积剔除源自幸存目标和新生目标的测量,实时估计空间分布未知且时变的重拖尾海杂波密度;然后,将杂波密度估计参数传递到跟踪器中,并建立带幅值的量测似然函数,在概率假设密度算法框架下进行状态更新,并将更新后的高斯混合后验强度用于下一帧的杂波密度与目标状态估计;最后,进行了仿真试验,仿真结果验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 海面目标跟踪 幅值信息 重拖尾杂波 杂波密度估计 概率假设密度

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修正的概率数据互联算法 被引量：11

9

作者 熊伟 张晶炜 何友 《海军航空工程学院学报》 2004年第3期309-311,324,共4页

阐明了概率数据互联(PDA)算法能很好地解决密集环境下的目标跟踪问题,在该算法基础上,人们又提出了联合概率数据互联(JPDA)算法和一些基于PDA的修正算法.在概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望... 阐明了概率数据互联(PDA)算法能很好地解决密集环境下的目标跟踪问题,在该算法基础上,人们又提出了联合概率数据互联(JPDA)算法和一些基于PDA的修正算法.在概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数).然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的.针对这一问题,文中提出了一种修正的概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果.最后,给出了算法的仿真分析. 展开更多

关键词 概率数据互联 杂波密度 目标跟踪

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基于Viterbi的一种单目标跟踪算法

10

作者 王海鹏 孔挺 +1 位作者 何友 李莹 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第4期9-12,16,共5页

在深入分析Viterbi算法的基础上,对现存的基于Viterbi的数据关联算法作出了一定的修正,提出了一种改进的基于Viterbi的单目标数据互联算法(IVDA),有效地完成了对单目标的跟踪,并解决了PDA算法在目标检测概率较低时误跟踪率偏高和杂波密... 在深入分析Viterbi算法的基础上,对现存的基于Viterbi的数据关联算法作出了一定的修正,提出了一种改进的基于Viterbi的单目标数据互联算法(IVDA),有效地完成了对单目标的跟踪,并解决了PDA算法在目标检测概率较低时误跟踪率偏高和杂波密度参数在实际中难以获取的问题,最后通过仿真验证了结论的正确性。 展开更多

关键词 VITERBI 单目标跟踪 数据互联 目标检测概率 杂波密度参数

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基于协同探测数据融合的水下多目标跟踪 被引量：3

11

作者 郭龙祥 虞涵钧 +3 位作者 生雪莉 韩笑 郝豪言 陈洋 《水下无人系统学报》 北大核心 2018年第5期387-394,共8页

在高杂波密度的水下环境中,若只利用局部传感器来跟踪多个目标,会产生较高的虚警,而且跟踪效果受限于传感器本身性能。为此文中基于分布式数据融合模型,首先在各个无人平台上利用联合概率数据关联(JPDA)形成局部航迹,然后再用匈牙利算... 在高杂波密度的水下环境中,若只利用局部传感器来跟踪多个目标,会产生较高的虚警,而且跟踪效果受限于传感器本身性能。为此文中基于分布式数据融合模型,首先在各个无人平台上利用联合概率数据关联(JPDA)形成局部航迹,然后再用匈牙利算法实现对关联矩阵的最优分配从而达到航迹的实时关联,最后通过凸组合融合算法形成全局航迹。仿真结果表明,经过此方法完成的多目标跟踪结果具有更好的可靠性,其跟踪精度基本在两站跟踪精度之间且具有较低的跟踪误差,适合在未知基站估计精度的系统中获得更为可信的估计结果。 展开更多

关键词 水下多目标跟踪 高杂波密度 分布式数据融合 联合概率数据关联 匈牙利算法 凸组合融合

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基于GM-PHD的多目标跟踪算法仿真及影响因素 被引量：6

12

作者 赵一倩 朱红鹏 +1 位作者 孙璐 柳超 《太赫兹科学与电子信息学报》 2017年第3期382-387,共6页

基于有限集统计学理论的多目标跟踪技术具备严格的贝叶斯理论解释基础,可以同时完成目标数目及状态的估计,并避免了复杂的数据关联过程。基于高斯混合概率假设密度滤波器(GM-PHD)实现了对数目时变目标的跟踪,准确估计出了每一时刻目标... 基于有限集统计学理论的多目标跟踪技术具备严格的贝叶斯理论解释基础,可以同时完成目标数目及状态的估计,并避免了复杂的数据关联过程。基于高斯混合概率假设密度滤波器(GM-PHD)实现了对数目时变目标的跟踪,准确估计出了每一时刻目标的数目。在此基础上进一步分析了目标生存概率ps、目标检测概率pd以及杂波密度λc等因素对跟踪效果的影响,为GM-PHD滤波器在多目标跟踪的实际应用中各参数的取值提供了有益的参考。 展开更多

关键词 高斯混合概率假设密度滤波器 检测概率 存活概率 杂波密度 最优子模式分配距离

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