多传感器数据融合系统中两种新的航迹相关算法 被引量：46

1

作者 何友 陆大 +1 位作者 彭应宁 高志永 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第9期10-14,19,共6页

本文提出两种适合于分布式多传感器数据融合的序贯航迹相关算法，对这两种序贯航迹相关准则进行了严格的数学推导和描述，研究了航迹相关质量设计和多义性处理方法，井通过仿真把它们与两个经典方法进行了比较．仿真结果表明，在密集目... 本文提出两种适合于分布式多传感器数据融合的序贯航迹相关算法，对这两种序贯航迹相关准则进行了严格的数学推导和描述，研究了航迹相关质量设计和多义性处理方法，井通过仿真把它们与两个经典方法进行了比较．仿真结果表明，在密集目标环境下和／或交叉、分岔及机动航迹较多的场合，两种序贯航迹相关算法的性能与传统方法相比获得了明显的改善，其正确相关率与传统方法相比提高了约百分之三十． 展开更多

关键词 信息融合 多传感器 多目标跟踪 雷达跟踪系统

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基于全局最优的被动多传感器多目标轨迹关联算法 被引量：14

2

作者 盛卫东 林两魁 +1 位作者 安玮 周一宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1621-1625,共5页

多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关... 多目标轨迹关联问题是天基光学跟踪系统的核心和难点之一。传统的分布式轨迹关联方法基于目标的3维轨迹信息,不适用于被动传感器的2维轨迹关联问题。为此,该文以倾角差为统计检验量,建立轨迹统计检验模型,提出基于全局最优思想的轨迹关联算法,并用密集多目标场景进行算法的蒙特卡罗仿真。结果表明,该轨迹关联算法性能优良,可以有效完成密集目标环境下的被动多传感器多目标轨迹关联任务。 展开更多

关键词 多传感器多目标 轨迹关联 倾角差统计量 全局最优

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多传感器多目标跟踪的JPDA算法 被引量：16

3

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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集中式多传感器概率最近邻域算法 被引量：8

4

作者 王海鹏 熊伟 +1 位作者 何友 王岩 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2500-2507,共8页

本文以对算法实时性要求较高的实际场合为背景研究了集中式多传感器多目标跟踪问题,理论分析了该环境下现有经典算法的优缺点;在此基础上,研究了基于概率最近邻域算法的集中式多传感器多目标跟踪算法:提出了并行处理结构的集中式多传感... 本文以对算法实时性要求较高的实际场合为背景研究了集中式多传感器多目标跟踪问题,理论分析了该环境下现有经典算法的优缺点;在此基础上,研究了基于概率最近邻域算法的集中式多传感器多目标跟踪算法:提出了并行处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法,该算法首先利用概率最近邻域算法中最近邻量测源自目标的概率完成多目标数据互联,在各传感器送来的观测数据中获取一个与各目标航迹统计距离最小的量测,然后利用各个量测的统计距离以及其源于目标的概率将这些量测整合为一个等效量测,最后获得融合中心的状态估计;提出了顺序处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法,该算法利用离目标最近的量测源于目标的概率判断各传感器是否应参与融合中心的状态估计过程,降低了计算量。蒙特卡罗仿真结果表明:与经典的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比,上述两种算法的耗时降低了50%以上,且在跟踪背景杂波适中的情况下能够有效跟踪目标。为了进一步验证上述两种算法的有效性和实用性,本文采用实测数据对算法进行验证,实测数据的处理结果表明在对算法实时性要求较高的实际场合下并行和顺序两种处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法的性能均优于顺序多传感器联合概率数据互联算法。 展开更多

关键词 集中式 概率最近邻域 多传感器多目标 性能分析

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基于Kohonen神经网络的多传感器多目标跟踪方法 被引量：9

5

作者 陈小惠 王建华 黄国建 《中国造船》 EI CSCD 北大核心 2000年第4期66-71,共6页

本文描述了一个 N维 Kohonen神经网络和算法 ,提出了多传感器多目标跟踪 ( MSMTT)的 Kohonen神经网络方法。仿真研究表明该方法的有效性 ,可提高目标跟踪的速度和精度。

关键词 数据融合 多传感器 多目标跟踪 神经网络 舰船

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一个快速的被动式传感器数据关联算法 被引量：12

6

作者 王明辉 游志胜 +2 位作者 赵荣椿 张建州 冯子亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第12期45-47,44,共4页

本文针对仅能获得关于目标角度信息的被动式传感器、且允许传感器漏检、虚警、以及监视空域目标位置和数量未知的静态数据关联问题 ,提出了一个基于空间交点属性强度的快速数据关联算法 .与现有算法相比 ,本方法较好地改进了数据关联算... 本文针对仅能获得关于目标角度信息的被动式传感器、且允许传感器漏检、虚警、以及监视空域目标位置和数量未知的静态数据关联问题 ,提出了一个基于空间交点属性强度的快速数据关联算法 .与现有算法相比 ,本方法较好地改进了数据关联算法的精度和运算速度 .最后 ,通过仿真实验给以验证 . 展开更多

关键词 多目标跟踪 数据关联 被动式传感器 MTMST 算法

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分布式多传感器多目标跟踪融合算法 被引量：10

7

作者 陈小惠 万德钧 王庆 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2003年第3期1-5,共5页

在多传感器多目标跟踪系统中,通常采用分布式融合方法和集中式融合方法。分布式融合方法具有结构简单、计算量小等优点,采用分布式融合方法更为广泛。对分布式多传感多目标跟踪融合方法、关联和估计算法进行了分析和综述,并重点讨论了... 在多传感器多目标跟踪系统中,通常采用分布式融合方法和集中式融合方法。分布式融合方法具有结构简单、计算量小等优点,采用分布式融合方法更为广泛。对分布式多传感多目标跟踪融合方法、关联和估计算法进行了分析和综述,并重点讨论了传统的关联算法和神经网络、模糊技术关联算法,指出了有待进一步研究的方向。 展开更多

关键词 多传感器 多目标跟踪 数据融合

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基于多传感器多目标特征信息的模糊数据关联算法 被引量：8

8

作者 刘源 谢维信 +1 位作者 杜文吉 李隐锋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第12期18-23,共6页

本文针对高干扰环境下测量数据的不确定性，提出了多传感器多目标特征信息融合的数据关联模糊逻辑推理方法。研究了基于最陡下降法构造全模糊模型关联系统的自学习算法，以及多个主传感器数据融合对模糊关联系统性能的改善。其基本思想... 本文针对高干扰环境下测量数据的不确定性，提出了多传感器多目标特征信息融合的数据关联模糊逻辑推理方法。研究了基于最陡下降法构造全模糊模型关联系统的自学习算法，以及多个主传感器数据融合对模糊关联系统性能的改善。其基本思想是通过融合多种特征信息进行模糊逻辑推理，改善数据关联质量的同时，不增加整个目标跟踪系统的复杂性。理论分析和应用举例都证明了模糊逻辑系统融合多种数据形式解决关联问题的能力。 展开更多

关键词 多传感器 多目标跟踪 模糊集合 数据融合

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分布序贯最近邻多目标跟踪算法 被引量：3

9

作者 戴筠 王建海 +1 位作者 方振和 李英 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第7期11-14,共4页

本文提出了一种分布序贯最近邻多目标跟踪数据关联算法，它是基于最小统计间距的最近邻算法，该方法和多数决策逻辑一起作用，可解决多传感器密集多目标跟踪问题，计算机模拟了几个典型的例子，说明了该方法的可行性。

关键词 多传感器 多目标跟踪 数据相关 算法 数据融合

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多传感器多目标跟踪算法性能分析 被引量：5

10

作者 张晶炜 刘永 熊伟 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2004年第3期36-39,共4页

多假设与联合概率数据互联算法都能很好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题。随后 ,人们在此基础上又将单传感器多假设、联合概率数据互联算法推广至集中式多传感器系统与分布式多传感器系统。近来 ,也有文献提出将广义S D分配算法动态... 多假设与联合概率数据互联算法都能很好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题。随后 ,人们在此基础上又将单传感器多假设、联合概率数据互联算法推广至集中式多传感器系统与分布式多传感器系统。近来 ,也有文献提出将广义S D分配算法动态化 ,实时地应用到集中式多传感器系统对杂波中的多目标进行跟踪。这些算法各有特点 ,因而它们在不同的情况下 ,算法的跟踪精度、实时性等方面各有优劣。然而 ,至今尚未见到有文献对这些算法在统一环境下进行分类比较 ,文中假定多种典型的多目标运动环境 ,对上述算法在这些环境下进行仿真实验 。 展开更多

关键词 多传感器 目标跟踪 概率数据互联算法 S-D分配算法

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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

11

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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集中式多传感器无极联合概率数据互联算法 被引量：4

12

作者 管旭军 周旭 芮国胜 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期2602-2606,共5页

针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中,首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递,在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测... 针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中,首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递,在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测点迹与航迹互联,最后推广至顺序结构。由于无极卡尔曼滤波器可以获得比扩展卡尔曼滤波算法更高精度的近似,因此能减少非线性模型线性化引起的近似误差对联合概率数据互联概率及状态估计的影响,与基于扩展卡尔曼滤波器思想的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比,该算法具有更高的跟踪精度和稳定性,最后通过仿真结果验证了该算法的优越性。 展开更多

关键词 无极卡尔曼滤波器 联合概率数据互联 多传感器 多目标 非线性

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分布式多传感器数据融合中的双门限航迹相关算法 被引量：29

13

作者 何友 彭应宁 +1 位作者 陆大(纟金) 高志永 《电子科学学刊》 CSCD 1997年第6期721-728,共8页

本文提出两种适合于分布式多传感器数据融合的双门限航迹相关算法.文中对这两种双门限航迹相关准则进行了详细的描述,研究了航迹相关质量设计、多义性处理和漏相关概率的估计方法,并通过仿真将它们与两个经典方法进行了比较.仿真结果表... 本文提出两种适合于分布式多传感器数据融合的双门限航迹相关算法.文中对这两种双门限航迹相关准则进行了详细的描述,研究了航迹相关质量设计、多义性处理和漏相关概率的估计方法,并通过仿真将它们与两个经典方法进行了比较.仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔和机动航迹较多的场合,双门限航迹相关算法的性能明显优于传统方法,其正确相关率比传统方法提高了大约35％. 展开更多

关键词 信息融合 及迹相关 多传感器 信号检测

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一种有效的不同类型传感器多目标跟踪融合算法 被引量：4

14

作者 陈小惠 万德钧 王庆 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2003年第1期10-14,共5页

提出了不同类型传感器多目标跟踪的一种改进的分层融合算法,该算法不仅适合于不同类型同步数据融合,而且适合于不同类型传感器异步数据融合。仿真结果显示了该融合算法的有效性。

关键词 多传感器 多目标跟踪 数据融合 并行算法

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一种改进的多传感器粒子PHD滤波近似算法 被引量：4

15

作者 欧阳成 姬红兵 杨金龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期50-55,共6页

概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波是一种有效的多目标跟踪算法。传统的PHD滤波只适用于单传感器,多传感器PHD滤波虽然理论上可行,但计算复杂度过高,实际中只能对其进行近似处理。迭代更新近似算法虽然简单易行,但... 概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波是一种有效的多目标跟踪算法。传统的PHD滤波只适用于单传感器,多传感器PHD滤波虽然理论上可行,但计算复杂度过高,实际中只能对其进行近似处理。迭代更新近似算法虽然简单易行,但滤波结果与参与更新的传感器顺序有很大关系,而乘积形式的多传感器PHD滤波近似算法由于存在缩放比例失衡问题,无法应用于工程实际。针对以上问题,提出了一种改进算法,先采用乘积形式计算联合似然,再采用求和形式计算缩放比例。仿真结果表明,该算法能够有效解决缩放比例失衡问题,在滤波性能和目标数估计方面均优于传统的迭代更新近似算法,具有良好的工程应用前景。 展开更多

关键词 多传感器 多目标跟踪 随机有限集 概率假设密度滤波

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一种基于GA的多传感器多目标数据关联算法 被引量：2

16

作者 朱嘉 郭立 +1 位作者 王宁 钱健民 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第5期540-546,共7页

研究了漏检情况下多传感器多目标检测中的数据关联问题，并将其描述为数学规划中组合最优化问题． 当传感器数大于等于３ 时，该问题的求解是ＮＰ的． 文中提出了一种基于ＧＡ（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ） 的数据关联算法，... 研究了漏检情况下多传感器多目标检测中的数据关联问题，并将其描述为数学规划中组合最优化问题． 当传感器数大于等于３ 时，该问题的求解是ＮＰ的． 文中提出了一种基于ＧＡ（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ） 的数据关联算法，仿真实验表明，该算法具有较高的关联成功率，并能优化求解的目标个数，提高多传感器系统的检测概率． 展开更多

关键词 多传感器 多目标 数据关联 遗传算法 多目标检测

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多传感器多目标分布跟踪中数据关联的快速算法 被引量：7

17

作者 崔宁周 谢维信 余雄南 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第6期62-66,共5页

本文提出了一种基于局部估计融合的多传感器多目标（ＭＳＭＴ）数据关联算法，它包括粗关联和精关联两个过程．本文首先将单传感器中基于２－３树搜索的关联算法［１］推广到ＭＳＭＴ情况，在粗关联基础上，给出了主传感器位置估计与其... 本文提出了一种基于局部估计融合的多传感器多目标（ＭＳＭＴ）数据关联算法，它包括粗关联和精关联两个过程．本文首先将单传感器中基于２－３树搜索的关联算法［１］推广到ＭＳＭＴ情况，在粗关联基础上，给出了主传感器位置估计与其它传感器位置估计之间的关系，通过最近邻联合概率数据关联算法（ＮＮＪＰＤＡ）完成了二者局部估计之间的精关联．最终将所有来自同一目标的局部估计相融合获得全局估计．与已有的分布ＪＰＤＡ算法相比，本文算法在性能基本接近的情况下有效地减小了运算量． 展开更多

关键词 多传感器 多目标跟踪 数据处理 数据融合

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主被动声呐多目标航迹关联的双门限算法研究 被引量：3

18

作者 陈小惠 邰滢滢 +1 位作者 万德钧 王庆 《华东船舶工业学院学报》 2002年第6期1-5,共5页

主被动声呐航迹关联在军事多传感器数据融合方面是一个重要研究课题 ,本文基于统计理论提出了双门限主被动声呐航迹关联算法 ,推导了双门限阀值的选取 。

关键词 多目标航迹关联 双门限算法 多传感器 多目标跟踪 数据融合 水下目标探测 仿真 主动声呐 被动声呐

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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

19

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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多传感器数据融合中的多目标静态数据关联 被引量：3

20

作者 刘锋 梁继民 刘泽民 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1997年第8期13-16,33,共5页

本文研究了无杂波和漏检的情况下三种不同类型、不同位置的传感器对数目未知的目标进行检测时的静态数据关联问题.这一问题可以通过对测量划分的联合似然函数的极大化来解决,通常可将其转化为三维匹配问题,但其求解的复杂度是NP的.本文... 本文研究了无杂波和漏检的情况下三种不同类型、不同位置的传感器对数目未知的目标进行检测时的静态数据关联问题.这一问题可以通过对测量划分的联合似然函数的极大化来解决,通常可将其转化为三维匹配问题,但其求解的复杂度是NP的.本文提出了一种基于遗传算法的优化算法,来解决三维匹配问题,实验结果表明这种算法具有很高的关联成功率. 展开更多

关键词 多传感器 多目标跟踪 数据相关 匹配 算法

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