针对杂波环境下联合概率数据关联算法(joint probabilistic data association,JPDA)计算复杂度较高、实时性较差等问题,提出一种基于最大熵模糊聚类的JPDA算法。基于目标轨迹和量测之间的关联规则,采用最大熵模糊聚类算法实现量测与目...针对杂波环境下联合概率数据关联算法(joint probabilistic data association,JPDA)计算复杂度较高、实时性较差等问题,提出一种基于最大熵模糊聚类的JPDA算法。基于目标轨迹和量测之间的关联规则,采用最大熵模糊聚类算法实现量测与目标的初步数据关联,分析了公共量测对目标跟踪的影响,并引入了公共量测影响系数来修正关联概率,最后使用卡尔曼滤波算法对目标的状态估计进行预测,从而更新各个目标的状态。仿真结果表明,所提算法有效解决了在密集杂波环境中JPDA算法组合爆炸问题,极大缩短计算时间,提高了算法的实时性。展开更多
针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题,基于交互式多模型(IMM,Interacting Multiple Models)、联合概率数据互联(JPDA,Joint Probability Data Association)和分布式不敏卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)提出了预警机...针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题,基于交互式多模型(IMM,Interacting Multiple Models)、联合概率数据互联(JPDA,Joint Probability Data Association)和分布式不敏卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)提出了预警机雷达与地基雷达对目标进行协同跟踪的方法。该方法利用目标的状态估计和预测实时计算每部雷达的动态融合权值,预测目标的多普勒频率。当预警机雷达对目标的量测不存在且检测到目标进入预警机雷达多普勒盲区时,由预警机雷达对目标状态进行外推,以此产生虚拟量测,用虚拟量测与地基雷达协同跟踪对目标的融合估计状态进行更新;若预警机雷达对目标的量测不存在且目标不是进入多普勒盲区时,由地基雷达单独对目标的融合估计状态进行更新。当目标飞出预警机雷达多普勒盲区后,将预警机雷达对目标的状态估计再次与地基雷达进行关联,并根据动态权值融合更新目标状态。仿真结果表明,该方法能够改善多普勒盲区内多目标航迹的连续性和跟踪精度。展开更多
文摘针对杂波环境下联合概率数据关联算法(joint probabilistic data association,JPDA)计算复杂度较高、实时性较差等问题,提出一种基于最大熵模糊聚类的JPDA算法。基于目标轨迹和量测之间的关联规则,采用最大熵模糊聚类算法实现量测与目标的初步数据关联,分析了公共量测对目标跟踪的影响,并引入了公共量测影响系数来修正关联概率,最后使用卡尔曼滤波算法对目标的状态估计进行预测,从而更新各个目标的状态。仿真结果表明,所提算法有效解决了在密集杂波环境中JPDA算法组合爆炸问题,极大缩短计算时间,提高了算法的实时性。
文摘针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题,基于交互式多模型(IMM,Interacting Multiple Models)、联合概率数据互联(JPDA,Joint Probability Data Association)和分布式不敏卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)提出了预警机雷达与地基雷达对目标进行协同跟踪的方法。该方法利用目标的状态估计和预测实时计算每部雷达的动态融合权值,预测目标的多普勒频率。当预警机雷达对目标的量测不存在且检测到目标进入预警机雷达多普勒盲区时,由预警机雷达对目标状态进行外推,以此产生虚拟量测,用虚拟量测与地基雷达协同跟踪对目标的融合估计状态进行更新;若预警机雷达对目标的量测不存在且目标不是进入多普勒盲区时,由地基雷达单独对目标的融合估计状态进行更新。当目标飞出预警机雷达多普勒盲区后,将预警机雷达对目标的状态估计再次与地基雷达进行关联,并根据动态权值融合更新目标状态。仿真结果表明,该方法能够改善多普勒盲区内多目标航迹的连续性和跟踪精度。
