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基于概率假设密度滤波平滑器的检测前跟踪算法被引量：13: 2012年; 基于概率假设密度滤波(PHD)的检测前跟踪(TBD)技术可以有效解决未知弱小多目标检测问题。PHD-TBD算法粒子权重计算受量测噪声影响明显,导致目标数估计存在起伏现象,制约了PHD-TBD算法性能。对PHD-TBD技术进行研究,引进概率假设密度滤波平滑器,提出基于平滑的PHD-TBD算法。该算法对当前帧目标数估计时,综合利用前向递推和后向平滑结果对粒子权重进行更新,在一定程度上克服了随机量测噪声的影响。通过仿真验证,该算法能够有效发现目标,准确估计目标数目和位置,性能有较大提高。; 林再平周一宇安玮徐洋; 关键词：传感器检测前跟踪概率假设密度滤波

改进的概率假设密度滤波多目标检测前跟踪算法被引量：20: 2012年; 基于概率假设密度滤波(Probability Hypothesis Density,PHD)的检测前跟踪(Track before detect,TBD)技术可以有效解决未知目标数的弱小点目标检测前跟踪问题.文章针对现有PHD-TBD算法存在目标数估计不准、目标发现延时较久的问题进行研究.从标准PHD滤波出发,更为合理地推导出PHD-TBD算法的粒子权重更新计算表达式,实现对目标数的准确估计;同时利用贝叶斯滤波理论,推导出基于量测的新生粒子概率密度采样函数,完成对目标的快速发现.仿真实验表明,与现有的PHD-TBD相比,改进算法能够适应目标扩散情况,准确估计目标数目,并实现对目标的快速发现和位置准确估计.; 林再平周一宇安玮; 关键词：检测前跟踪概率假设密度滤波

基于随机有限集的中段弹道目标群星载红外像平面跟踪方法被引量：5: 2010年; 弹道目标进入中段飞行时释放弹头及大量诱饵形成密集目标群,对星载红外像平面的目标跟踪提出新的挑战.针对像平面对目标群各目标分辨个数的时变性,及各目标像平面轨迹非线性程度强的特点,提出基于随机有限集的目标群像平面跟踪方法.随机有限集为最优贝叶斯多目标跟踪提供统一的理论基础,但直接递推多目标后验分布计算量大,概率假设密度为多目标后验概率分布的一阶矩,在随机有限集框架下递推概率假设密度为现实可行的次优多目标跟踪方法.采用序贯蒙特卡罗方法实现多目标概率假设密度递推跟踪滤波,计算所有粒子权值之和估计目标数目,以k-m eans方法对粒子集进行聚类提取各目标的状态;最后构建天基光学星座对中段弹道目标群的跟踪仿真场景,在不同交接跟踪任务、虚警率和目标个数条件下进行对比分析和仿真验证.结果表明,该方法能同时跟踪星载红外像平面上动态变化目标群各目标的状态和数目.; 林两魁许丹盛卫东安玮徐晖; 关键词：概率假设密度

基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪新算法被引量：13: 2013年; 基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)检测前跟踪(Track before detect,TBD)算法能有效解决未知目标数的弱小目标检测跟踪.文章深入研究了CPHD算法,从标准CPHD滤波的粒子权重更新出发,结合检测前跟踪的实际,合理地推导出CPHD-TBD算法的粒子权重更新表达式;分析了CPHD滤波目标势分布的物理意义,实现了目标势分布更新计算在检测前跟踪的应用.将CPHD滤波和TBD进行有效结合,提出了基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪算法,并给出其详细实现步骤.仿真实验证明提出的CPHD-TBD算法与现有概率假设密度检测前跟踪(PHD-TBD)算法相比,能更详细地传递目标分布信息,从本质上改变了PHD-TBD对目标数估计的方式,能更准确稳定估计目标数,实现了对目标的发现和状态准确估计,性能明显更优.; 林再平周一宇安玮; 关键词：检测前跟踪

基于ITSM的多攻击点目标优先级排序被引量：6: 2010年; 针对多攻击点目标优先级排序问题,首先建立了基于属性测度线性加权的目标优先级排序模型;然后通过对战术重要性标绘的改进,提出了一种新的目标优先级排序算法,并将其扩展到多点攻击场景。单点攻击和多点攻击不同场景下仿真实验表明,所提算法明确反映了各属性测度与目标优先级的非线性关系,较之多属性测度线性加权法和战术重要性标绘更加适应实际战场态势需求。; 王博吴京许丹安玮; 关键词：传感器网络

一种红外多传感器对中段弹道空间邻近目标的联合超分辨弹道估计方法被引量：2: 2010年; 分析红外焦平面(IRFRA)对中段弹道空间邻近目标(CSO)的成像特点,指出星载红外传感器为实现对空间邻近目标的跟踪必须对其进行超分辨。提出了一种中段弹道空间邻近目标联合超分辨与弹道估计新方法。该方法结合红外焦平面成像模型和中段弹道动力学模型,使得能够同时利用红外多传感器的多帧信息,基于最小二乘准则建立联合超分辨弹道估计目标函数,并分析选择各目标的起始状态参数作为模型参数。针对目标函数的高维非线性特点,推导最小化意义下等价的降维目标函数,采用量子粒子群优化算法最优化该降维目标函数直接求解模型参数,进而计算出各目标的弹道和辐射强度,实现中段弹道空间邻近目标的联合超分辨与弹道估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且相比于传统的先单传感器单帧超分辨、然后多传感器多帧测角数据关联与滤波方法,新方法在避免数据关联复杂问题的同时,其弹道估计精度更高、分辨能力更强。; 林两魁安玮徐晖; 关键词：超分辨粒子群优化

天基光学传感器网络目标定位精度分析被引量：19: 2011年; 针对天基光学传感器网络对目标的定位精度分析难题,提出一种基于多因素分析的目标定位精度分析方法。首先,根据目标到光学传感器像平面的转换关系,建立目标观测模型。其次,分析目标定位过程中的各种误差源,通过引入地惯坐标系下的目标视线矢量作为中间变量,推导出目标三维位置、目标视线矢量以及目标像平面位置三者之间的误差传递矩阵。在此基础上,根据最小二乘准则建立多颗星观测时的目标定位精度理论分析模型。不同条件下的理论定位精度以及蒙特卡罗(Monte-Carlo)仿真结果验证了该理论分析模型的有效性,部分结论可以为传感器调度等工程应用提供参考。; 盛卫东龙云利周一宇; 关键词：传感器

基于概率假设密度滤波的中段弹道目标群红外多传感器组跟踪方法被引量：4: 2011年; 分析低轨光学星座对中段弹道目标群进行组跟踪的必要性,提出了一种红外多传感器对中段弹道目标群的组跟踪新方法。该方法以概率假设密度滤波对目标群进行像平面跟踪,剔除杂波、估计目标状态和个数;以图像配准方法调整帧间目标状态估计,提高像平面目标跟踪稳定性;最后依据像平面目标跟踪结果提取目标群在像平面的质心量测,运用不敏卡尔曼滤波(UKF)以多传感器序贯滤波方式对目标群进行融合质心组跟踪。结果表明,新方法适应杂波能力强,对目标群的质心组跟踪精度优于传统方法,且有效实现中段弹道目标群的星载红外像平面稳定跟踪。; 林两魁徐晖龙云利安玮谢恺; 关键词：概率假设密度

基于可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗方法的空间邻近目标红外像平面分辨被引量：5: 2011年; 空间邻近目标在红外像平面的成像相互交叠,形成簇状像斑,为实现对各目标的有效跟踪与识别,必须对其进行分辨。提出了基于可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的空间邻近目标红外像平面分辨方法。在对多点源目标的红外像平面成像建模基础上,建立了基于贝叶斯推理的空间邻近目标红外像平面分辨框架,以可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗方法实现了待估参数后验分布的计算,联合检测和估计出目标个数、各目标像平面投影位置和辐射强度参数。以中段弹道空间邻近目标的天基红外监视为例进行了仿真分析,结果表明,该方法能有效地分辨空间邻近目标中的目标个数和各目标投影位置和辐射强度。; 林两魁徐晖许丹安玮; 关键词：信号处理

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武器装备预研基金(9140A21041110KG0148)

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