一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法

复杂环境下的多目标视频跟踪是计算机视觉领域的一个难点,有效处理目标间遮挡是 解决多目标跟踪问题的关键。提出了一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法,计算每个目标 的光流速度概率直方图,反映其运动统计信息;综合使用外观、运动、颜色信息构造新的像 素距离表达,借助分阶段分类思想及K均值聚类技术进行遮挡分割,得到准确的运动前景 像素;在粒子滤波器跟踪框架下,使用概率外观模型进行多目标跟踪,更好地处理动态遮挡 问题。实验表明,所提算法解决了复杂环境下的多目标跟踪问题。     

采用目标假设的三被动式传感器数据关联算法

被动式传感器目标跟踪是多传感器多目标跟踪领域的一个重要研究方向。针对三被动式传感器多目标定位系统全局最优数据关联的三维分配问题，在允许传感器漏检和虚警的情况下，通过分析拉格朗日松弛算法，提出一种假定真实目标的快速收敛算法。该算法通过粗关联假定真实目标并重新修改代价矩阵，然后进行细关联，使得拉格朗日松弛算法在保证关联精度的前提下有效地提高了收敛速度。理论分析和实验结果表明，该算法提高了数据关联的速度,并在一定程度上提高了关联准确率。     

地面多目标跟踪滤波技术

介绍了地面运动目标的跟踪滤波算法。计算机仿真及真实雷达环境的多目标跟踪表明，采用本文提出的多目标跟踪处理算法进行地面目标的跟踪，跟踪精度和实时性都能满足要求，该方法是有效和可行的。     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如，对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为，就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中，数据关联是很重要的部分，它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联，从而更新车辆的轨迹，完成跟踪过程。在此背景下，提出了一种新的数据关联算法，即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明，该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题，在精度以及运行效率方面都有所提高。     

概率数据关联算法在目标跟踪中的应用

数据关联是现代目标跟踪系统中的一个重要组成部分。由于测量来源的不确定性，密集环境中的目标跟踪比较困难。溉率数据关联（PDA）算法能很好地处理目标跟踪并在很多领域得到了广泛的应用。仿真结果表明了概率数据关联算法的有效性。     

典型复杂微动目标的建模和检测

针对战场典型复杂微动目标的检测问题,提出了一种基于能量聚焦的微动目标检测方法。首先对3种复杂微动目标雷达回波的微多普勒特性进行了建模和仿真,分析了回波多普勒的频域和时频域特性,提取了雷达回波多普勒时频分析数据的能量聚焦特性,并提出了一种基于能量聚焦的广义似然比微动目标检测器。数值仿真表明,在不同的信噪比和虚警概率条件下,该检测器均可实现对3种复杂微动目标的有效检测。     

多站无源定位系统中的机动目标跟踪算法

针对多站测向无源定位系统提出了一种杂波环境下机动目标的被动跟踪算法———ＣＭＩＭＭＰＤＦ 算法。该算法首先用转换测量的卡尔曼滤波（ＣＭＫＦ）替代了传统的扩展卡尔曼滤波,克服 了后者精度不高易发散的缺点,并将其结合交互多模型（ＩＭＭ）算法及概率数据关联（ＰＤＦ）算法,有效 地完成了多站无源定位系统对杂波环境下机动目标的跟踪。仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种利用运动补偿的改进JPDA-UKF算法

在恒虚警条件下,针对传统的航海雷达模拟器目标跟踪采用的基于不敏卡尔曼滤波的联合概率数据互联算法(JPDA-UKF)发散、复杂度高和实时性差的问题,提出了一种利用运动补偿的笛卡尔坐标下改进的JPDA-UKF滤波方法。该算法引入相邻周期回波间运动补偿提取的目标量测可信度矩阵,限制进入跟踪门相交区域中的虚假量测数量,并将软跟踪门技术应用于滑窗逻辑法实现航迹管理。仿真结果表明,所提方法径向速度误差比传统的JPDA-UKF算法与自适应的α-β滤波算法分别降低10%和20%,目标获得稳定航迹后径向速度归一化均方根误差(RMSE)比上述两种方法分别具有约10 dB和15 dB的性能优势,算法的复杂度符合真实雷达的边扫描边跟踪的实时处理。     

基于回波数据压缩的MIMO-SAR成像方法

针对多发多收合成孔径雷达（MIMO-SAR）高分辨成像的回波数据量过大问题,提出了一种基于数据压缩的MIMO-SAR成像方法。通过对MIMO-SAR回波数据的分析,补偿了由于MIMO雷达收发分置导致的相位误差;其次利用距离徙动算法(RMA)对回波数据进行预处理并分析了其稀疏性;然后针对预处理后的回波数据进行压缩传输,在接收端利用压缩感知重构算法获得回波数据在距离多普勒域的稀疏表示并进行成像处理。仿真结果表明,所提方法可以在大幅压缩MIMO-SAR回波数据的基础上实现准确成像。     

结合匈牙利指派和改进粒子滤波的多目标跟踪算法

使用汽车雷达进行多目标跟踪时，为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果，提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波(Particle Filter with Kalman Importance Sampling，PF-KIS)算法。首先，将航迹关联分解为聚类和指派，通过密度聚类筛选并整合有效目标，经过匈牙利指派得到目标和航迹的最佳匹配关系，避免产生多余联合事件，提高关联效率；其次，以卡尔曼滤波的结果作为粒子滤波的先验，使采样粒子分布更合理，提高估计精度，进而改善非线性跟踪能力。实验表明，算法平均航迹关联正确率约为95%；非线性场景误差约为卡尔曼滤波的1/2，有效地改善了非线性场景跟踪能力。     

多源置信综合的雷达与ESM协同跟踪方法

跟踪空间邻近目标时,仅依靠运动学信息不足以实现可靠的数据关联,而基于动目标指示器（Moving Target Indicator,MTI）雷达和电子支援措施（Electronic Support Measurement,ESM）的多源异类传感器数据融合可以通过提升数据关联性能达到改善跟踪性能的目的。通过构建基于五种成比例再分配规则（Five Proportional Conflict Redistribution Rules,PCR5）置信度量的数据关联策略,将目标运动学信息和属性信息结合做多特征推理,解决异类传感器数据的不确定性和不一致性;利用Dempster-Shafer（DS）证据理论方法进行属性融合更新,完成属性信息在时间序列上的相干积累,实现空间邻近目标的可靠跟踪。该方法从数据关联和状态估计两方面联合进行改进,通过引入属性信息提升数据关联的正确性,从而提升跟踪性能,实现多源异类信息下的协同跟踪。仿真表明,相比于仅雷达跟踪、雷达和ESM序惯跟踪等方案,该方法可有效提升跟踪精度和关联性能。     

一种改进重采样的粒子滤波算法

粒子滤波算法中重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但重采样会导致粒子多样 性的损失。针对这一问题,对基本重采样算法进行了改进。改进算法首先按基本重采样思想 找到权值大的粒子进行复制,然后借鉴遗传算法进行交叉和变异操作,其中变异由变异尺 度因子和粒子集的均值来实现。利用改进重采样的粒子滤波算法对经典纯方位目标跟踪问题 进行了仿真,仿真结果表明,改进算法具有更好的跟踪精度。     

基于数字波束形成的自动跟踪系统

针对多目标测控问题，提出了一种实用的利用基于圆阵的数字波束形成技术来实现目标跟踪的系统。在系统实际工作于噪声和干扰环境中时，为避免计算梯度时可能出现的数值突变，提出了一种修正的梯度跟踪自适应算法，可靠地实现了权值更新，并对各阵元输出进行加权合并，以获得最大信号输出，同时实现对目标方位角和俯仰角的自动捕获和跟踪，且跟踪迅速、正确、稳定。仿真结果表明了所提出的方案的正确性。     

一种MIMO中继系统的自适应自干扰消除方法

为节省频率资源,全双工中继一般采用相同的频率接收和发射信号。由于收发天线之间无法充分隔离,接收天线容易受到自身发射天线的回波干扰。针对宽带全双工多输入多输出（MIMO）中继的自干扰问题,提出了一种基于梯度下降自适应算法的自干扰消除方法。该方法利用中继反馈的已知信号进行自干扰信道估计,并产生一个对自干扰信号的估计信号,从而在接收端将干扰抑制。仿真结果表明,该方法在自适应滤波器的跟踪性能、收敛分布和不同MIMO配置下的均方误差（MSE）性能等方面均取得良好效果。     

全空域球面相控阵测控系统的一种过顶跟踪方法

针对球面相控阵天线在跟踪高仰角过顶的动态目标时因方位角跳变引起的跟踪中断问题，提出了一种基于坐标系旋转的过顶跟踪方法。仿真表明，该方法很好地满足了相控阵天线角跟踪设计需要，能有效解决球面阵天线高仰角的跟踪过顶问题。目前，该方法已经成功应用于工程项目。     

利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换（DCT）矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。     

一种机载地面侦察雷达多机动目标跟踪方法

加拿大经济学家巴伯(C.L.Barber)提出的有效保护率概念是对整个产业征税后实际保护程度的一个有效分析工具。但一些不符合现实的假设条件限制了有效保护理论的适用范围。一些著作也就这方面的问题作过探讨,本文在综合一些学者观点的基础上逐步放宽了其所假设的限制条件,使这一理论更加完善,更具现实指导意义。并在此基础上对中国关税结构的优化问题进行简要的分析。     

多站制CW雷达目标动态模拟器设计

针对多站制连续波（CW）雷达工作特点,设计了一种CW雷达目标动态模拟器,满足多站连续 波测 量系统动态模拟联试的需求。采用高性能CPCI工控机作为模拟器硬件平台,信号处理单元 以CPCI板卡为载体,模拟控制信息依据弹道数据生成。模拟器通过控制测距信号的时间延迟 ,实现目标距离变化的模拟;通过载波频移控制,实现目标速度的模拟;通过数控衰减器控 制模拟信号的幅度,实现目标信号强弱的模拟。通过多站制测量系统动态模拟联试,验证了 模拟器的有效性和距离与速度的相关性。     

基于卡尔曼滤波的三星时差运动目标定位技术

针对三星时差无源定位体制的特点,研究空中运动目标辐射源定位技术。在匀 速直线运动目标模型下,通过改变地球方程参数,利用牛顿迭代算法给出目标的瞬时初始定 位点,并在此基础上利用不敏卡尔曼滤波对运动目标进行跟踪定位。仿真验证表明 ,利用三星时差测量体制和相关滤波算法,可以有效实现空中运动目标的跟踪定位,精度优 于5 km;同时在精确初始值的引导下,滤波算法收敛速度更快,定位精度更高,航迹更 为连续。