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雷达目标联合跟踪与识别技术研究
作者: 郭尊华, 谢维信, 黄敬雄 主题: 目标识别, 目标跟踪, HRR量测 年份: 2012
摘要: 本文对雷达目标联合跟踪与识别技术研究的方法和进展进行了综合介绍,三种典型的算法分别是:基于雷达目标距离像序列的似然函数实现联合跟踪与识别,利用非线性滤波器实现实时的联合跟踪与识别,以及利用多传感器数据融合技术实现联合跟踪与识别。联合跟踪与识别技术可以应用目标类型知识改善跟踪可靠性,同时从跟踪中得到目标行为特性,提高目标识别概率。最后对联合检测、跟踪与识别技术做了评述。
顾及目标运动多信息特征的蚁群数据关联方法
作者: 康莉, 谢维信, 黄建军 主题: 蚁群算法, 数据关联, 目标跟踪 年份: 2011
摘要: 针对多目标跟踪的数据关联问题,提出一种将目标运动信息多特征进行融合的蚁群数据关联方法。首先,根据数据关联的具体问题,重新定义了蚁群数据关联方法中路径与路径长度两个概念。其次,考虑目标运动过程中的多种信息特征,即距离信息、方向信息以及灰度信息,将这三种信息特征有机融合,共同作为数据关联标准实现多目标的蚁群数据关联。在多目标跟踪实验中,论文采用ekf滤波方法对目标运动状态进行估计。仿真实验对两个目标交叉运动的情况进行了跟踪估计。实验结果表明,考虑多信息特征后的基于蚁群数据关联的方法在计算量相当的情况下,能较未考虑方向信息以及灰度信息的蚁群数据关联方法获得更高的正确关联率,算法的综合性能优于现有的数据关联方法。
一种用于三维空间杂波环境机动目标跟踪的数据互联方法
作者: 刘宗香, 谢维信, 黄敬雄 主题: 目标跟踪, 机动目标, 数据互联 年份: 2009
摘要: 目标跟踪过程中运动模型不准会导致预测中心不准,而预测中心不准会导致错误关联。为解决三维空间杂波环境下机动目标跟踪过程中数据互联问题,在数据关联时假定目标转弯率在一定范围内变化并且转弯方向是任意的,这样,预测中心为三维空间中的一曲面。在计算测量与目标间的关联度时,依据的是测量点距该曲面的距离。为了减少数据互联的计算量,该文提出了与特定测量相匹配的转弯率和转弯方向的计算方法。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,采用该文方法提高了数据正确关联率,降低了航迹丢失率,同时提高了状态估计的精度。
一种新的基于概率理论的概率数据互联滤波器
作者: 刘宗香, 谢维信, 黄敬雄 主题: 目标跟踪, 概率理论, 概率数据互联滤波器, 联合概率数据互联滤波器 年份: 2009
摘要: 该文从理论上分析了用于目标跟踪的概率数据互联滤波器(pdaf)和联合概率数据互联滤波器(jpdaf)存在的不足,提出了一种新的概率数据互联滤波器(npdaf)。npdaf在数据关联时基于概率理论:一个测量可能源于目标,也可能源于杂波,但其源于目标的概率与其源于杂波的概率之和应为1。同时,给出了跟踪过程中npdaf的数据互联模型及滤波器的实现方法。该实现方法首先计算测量与各目标的关联概率,然后用概率对跟踪滤波器的增益加以修正。仿真实验表明,在对多目标进行跟踪时npdaf的性能优于jpdaf。
基于unscented粒子滤波的红外弱小目标跟踪
作者: 康莉, 谢维信, 黄敬雄 主题: 目标跟踪, 信息处理, unscented卡尔曼滤波, 红外目标 年份: 2007
摘要: 为有效解决非线性环境中的红外弱小目标跟踪问题,提出基于unscented粒子滤波的目标跟踪算法。状态转移先验概率中未考虑当前测量对状态估计的作用,为克服传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波建议分布的缺点,采用ukf生成粒子滤波的建议分布(upf),并从中抽样粒子。由于考虑到当前观测值在状态后验估计中产生的影响,改善了目标状态估计的性能,且实验所需粒子数目大大少于传统粒子滤波算法所需粒子数目。用实际红外图像对所提算法做了仿真实验,结果表明,用该方法得到的状态估计结果优于用传统粒子滤波算法和用扩展卡尔曼滤波作为建议分布的粒子滤波算法获得的结果。
模糊数据互联滤波器及其在机动目标跟踪中的应用
作者: 刘宗香, 谢维信, 杨烜, 黄敬雄 主题: 目标跟踪, 概率数据互联滤波器, 模糊数据互联滤波器, 机动目标 年份: 2007
摘要: 为解决机动目标跟踪过程中的数据关联问题,提出了模糊数据互联滤波器,分析了其工作机理,并将其应用于机动目标跟踪中。与概率数据互联滤波器不同,在进行数据关联时,模糊数据互联滤波器假定目标当前转弯率在一定范围内取值,其预测中心不再是一个点,而是一线段;在计算测量的权重系数时,依据的是测量距该线段的距离。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,采用模糊数据互联滤波器降低了航迹丢失率。
机动目标跟踪中数据互联新方法
作者: 刘宗香, 黄敬雄, 谢维信, 杨烜 主题: 目标跟踪, 数据互联, 概率数据互联滤波器 年份: 2007
摘要: 为解决机动目标跟踪过程中的数据互联问题,该文提出了一种数据互联新方法。与概率数据互联滤波器不同,在进行数据互联时,该方法假定目标当前转弯率在某一范围内取值,这样其预测中心不再是一个点,而是一线段。在计算测量的权重系数时,采用的是测量距该线段的距离。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,该方法降低了航迹丢失率,提高了状态估计的精度。
一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法
作者: 康莉, 谢维信, 黄敬雄, 卢宗庆 主题: 双边滤波, 红外序列, 弱小目标, 目标检测, 目标跟踪 年份: 2008
摘要: 针对低信噪比下红外序列图像中弱小目标的检测与跟踪问题,提出了一种新的基于双边滤波的方法。首先将传统的二维双边滤波扩展为空-时三维双边滤波,由于同时利用了红外序列的空域信息和时域信息,该三维双边滤波能在抑制噪声的同时增强目标和背景之间的对比度。用其实现红外图像的预处理,再用门限分割检测出红外序列中的弱小目标。同时,用序贯蒙特卡洛方法对检测到的弱小目标进行跟踪。实验中,用实际红外序列图像对算法进行了验证,结果表明,在低信噪比下,所提算法能对红外弱小目标进行实时检测和跟踪。
一种新的红外弱小目标实时跟踪方法
作者: 康莉, 谢维信, 黄敬雄, 倪小慧 主题: 目标跟踪, 背景抑制, 最大熵, 模糊聚类 年份: 2012
摘要: 本文提出一种新的红外弱小目标实时跟踪方法。首先对红外图像作预处理,对基本的最大化背景预测方法进行改进, 从而有效地抑制背景,降低虚警概率;其次,采用最大熵模糊聚类方法对预处理后的红外目标进行跟踪。由于算法不需要对数据进行训练,因此算法执行时间短,精度高,是一种有效的实时跟踪方法。
一种基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法
作者: 康莉, 谢维信, 黄敬雄 主题: 目标跟踪, 数据关联, 蚁群算法, 信息素 年份: 2008
摘要: 针对多目标跟踪问题,提出基于蚁群算法的数据关联方法.首先将多目标跟踪问题描述为组合优化问题.利用蚁群算法解决组合优化问题的优势,在对其路径和路径长度概念重新定义的基础上,将其应用于选择多目标跟踪中的轨迹-观测关联集合.详细介绍了蚁群算法应用于数据关联问题的具体方法,建立了基于蚁群算法的数据关联模型.实验结果表明,论文提出的基于蚁群算法的数据关联方法是行之有效的.
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