CN105353352A - 改进搜索策略的mm-pphdf机动多目标跟踪方法 - Google Patents

改进搜索策略的mm-pphdf机动多目标跟踪方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105353352A
CN105353352A CN201510791331.6A CN201510791331A CN105353352A CN 105353352 A CN105353352 A CN 105353352A CN 201510791331 A CN201510791331 A CN 201510791331A CN 105353352 A CN105353352 A CN 105353352A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
particle
omega
pphdf
radar
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201510791331.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105353352B (zh
Inventor
谭顺成
王国宏
吴巍
于洪波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Naval Aeronautical University
Original Assignee
Naval Aeronautical Engineering Institute of PLA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Naval Aeronautical Engineering Institute of PLA filed Critical Naval Aeronautical Engineering Institute of PLA
Priority to CN201510791331.6A priority Critical patent/CN105353352B/zh
Publication of CN105353352A publication Critical patent/CN105353352A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105353352B publication Critical patent/CN105353352B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • G01S13/56Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds for presence detection
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/66Radar-tracking systems; Analogous systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法,属于雷达数据处理领域。基于MM-PPHDF的机动多目标跟踪方法存在一个明显的缺陷,即当目标出现漏检时,重采样会造成粒子多样性的迅速退化,进而造成目标丢失的现象,因此该算法难以适应目标检测概率较低时的机动多目标跟踪。本发明提出的改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法立足于解决此类问题。本发明具有结构简单,计算快速,对强非线性非高斯系统具有良好的适应性等优点,实施例的实验仿真结果也表明本发明可以有效克服基于MM-PPHDF方法应用的局限性,因此本发明公开的改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法具有较强的工程应用价值和推广前景。

Description

改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法
技术领域
本发明涉及一种雷达数据处理方法,特别是涉及一种低检测概率情况下雷达对机动多目标的跟踪方法。
背景技术
电磁环境的日益复杂和各类飞行器的大量出现,给雷达的检测跟踪性能带来了严峻的挑战。同时,为了提高生存和突防能力,目标通常会随时进行一定的机动,其运动状态也会因不同的作战任务而变,进一步增大了雷达对其进行跟踪的困难。因此,实现复杂电磁环境下雷达对机动多目标的有效跟踪,对提高雷达作战效能和生存能力具有重要意义。目前基于粒子概率假设密度滤波(PPHDF)的多目标跟踪方法通过将量测和目标状态建模为随机集,可以在避免目标和量测之间的关联问题的同时对目标个数和目标状态进行估计,极大的降低了多目标跟踪算法的复杂性和计算量,因此在多目标跟踪领域得到广泛的关注,而PPHDF通过借鉴多模型粒子滤波(MMPF)的思想,形成了一种基于多模型粒子概率假设密度滤波(MM-PPHDF)的机动多目标跟踪方法。该方法主要通过以下步骤实现:
(1)将雷达接收机输出的目标回波信号进行A/D变换,送雷达数据处理计算机执行以下步骤;
(2)对目标运动模式进行预测,并利用预测的目标运动模式和相应的目标状态转移方程对已存在的粒子集进行预测;
(3)生成用于搜索新目标的搜索粒子集,将预测粒子集和搜索粒子集合成新的预测粒子集;
(4)利用新量测对预测粒子集粒子权重进行更新;
(5)对权重更新后的粒子集进行重采样,并得到目标个数和各目标状态估计。
基于MM-PPHDF的机动多目标跟踪方法存在一个比较明显的缺陷,即当目标出现漏检时,重采样会造成粒子多样性的迅速退化,进而造成目标丢失的现象。因此,该算法难以适应目标检测概率较低时的机动多目标跟踪。
发明内容
本发明的目的是提出一种改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法,解决一般的MM-PPHDF方法在检测概率较低情况下容易出现目标丢失的问题。
本发明提出的改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法的技术方案包括以下步骤:
步骤1:变量初始化
K是雷达关机时刻;
T是雷达扫描周期;
L0为代表1个目标的粒子数;
D0为目标出现的初始分布;
Jk为搜索新目标的粒子数;
Sk表示搜索1个消失目标的粒子数;
Lk为k时刻滤波器采用的粒子总数;
γk为平均目标出现概率;
PD为目标检测概率;
λk为平均每帧的杂波个数;
为k时刻估计的目标个数;
是目标初始运动模式概率;
m是目标运动模式概率转移矩阵;
为状态转移矩阵;
Gk为过程噪声分布矩阵;
Qk为过程噪声协方差;
Rk为量测噪声协方差;
步骤2:初始化粒子集,令k=0和对任意p∈{1,2,…,L0}
(1)根据目标初始运动模式概率初始化目标运动模式变量
(2)从初始分布D0中采样粒子其中表示粒子代表的目标状态,包含了目标的位置和速度信息;
(3)赋予粒子权重
步骤3:令k=k+1,获得k时刻的雷达量测
将雷达接收到的信号进行A/D变换,得到k时刻的雷达量测集送雷达数据处理计算机,其中表示k时刻雷达得到的第q个量测,包含了目标的距离量测多普勒速度量测以及方位量测等信息,而Mk则表示k时刻雷达得到的量测个数;
步骤4:已存在粒子集预测,若直接转步骤5,否则对任意p∈{1,2,…,Lk-1}
(1)根据上一时刻的目标运动模式变量和目标运动模式概率转移矩阵∏m预测当前时刻的目标运动模式变量
(2)根据选择目标状态状态转移矩阵,其中
F k ( 1 ) = 1 T 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 T 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
对应于目标匀速直线运动
F k ( j ) = 1 sin ( Ω k ( j ) T ) Ω k ( j ) 0 - 1 - cos ( Ω k ( j ) T ) Ω k ( j ) 0 cos ( Ω k ( j ) T ) 0 - sin ( Ω k ( j ) T ) 0 1 - cos ( Ω k ( j ) T ) Ω k ( j ) 1 sin ( Ω k ( j ) T ) Ω k ( j ) 0 sin ( Ω k ( j ) T ) 0 cos ( Ω k ( j ) T ) , j = 2 , 3
对应于目标坐标转动,其中
Ω k ( 2 ) = - α m ( x · k - 1 p ) 2 + ( y · k - 1 p ) 2 , Ω k ( 3 ) = α m ( x · k - 1 p ) 2 + ( y · k - 1 p ) 2
分别对应于顺时针坐标转动和逆时针坐标转动,αm>0是一个典型的机动加速度;
(3)利用粒子的状态进行一步预测
x k , k - 1 p = F k - 1 ( m k | k - 1 p ) x k - 1 p + G k v k
得到粒子其中
G k = T 2 / 2 0 T 0 0 T 2 / 2 0 T
为过程噪声分布矩阵,vk为过程噪声,其噪声协方差为Qk
(4)赋予粒子权重 w k | k - 1 p = w k - 1 p ;
步骤5:生成搜索新目标的粒子集,对任意p∈{Lk-1+Ik+1,…,Lk-1+Ik+Jk}
(1)根据目标初始运动模式概率初始化目标运动模式变量
(2)根据初始分布D0采样“新生”粒子
(3)赋予粒子权重 w k | k - 1 p = γ k / ( J k + I k ) ;
步骤6:生成消失目标预测粒子集
(1)若k≤2,令Ik=0,直接转步骤7,否则定义集合
X d i s , k - 2 = Δ { x d i s , k - 2 n | n = 1 , 2 , ... , N d i s , k - 1 }
其中,表示k-2时刻存在而k-1时刻消失的第n个目标的状态,Ndis,k-1表示消失的目标数;
(2)若令Ik=0,直接转步骤7,否则令Ik=Ndis,k-1Sk,对任意根据估计的目标运动模式和相应的状态转移方程进行一步预测
x p r e , k - 1 n = F k ( m ^ k - 2 , n ) x d i s , k - 2 n
(3)对任意n∈{1,2,…,Ndis,k-1}和任意p∈{Lk-1+(n-1)Sk+1,…,Lk-1+nSk},令 m k | k - 1 p = m ^ k - 2 , n , 利用进行一步预测
x k | k - 1 p = F k ( m k | k - 1 p ) x p r e , k - 1 n + G k v k
得到粒子并赋予该粒子权重 w k | k - 1 p = γ k / ( J k + I k ) ;
步骤7:更新
对任意p∈{1,2,…,Lk-1+Ik+Jk},利用量测集Zk对粒子权重进行更新
w k | k p = [ 1 - P D + Σ z ∈ Z k ψ k , z ( x k | k - 1 p ) λ k + C k ( z ) ] w k | k - 1 p
其中
ψ k , z ( x k | k - 1 p ) = P D g k ( z | x k | k - 1 p )
C k ( z ) = Σ p = 1 L k - 1 + I k + J k ψ k , z ( x k | k - 1 p ) w k | k - 1 p
gk(z|x)为量测似然函数;
步骤8:重采样
(1)计算所有粒子的权重和
N ^ k | k = Σ p = 1 L k - 1 + I k + J k w k | k p
(2)对粒子集进行重采样,得到新的粒子集 { x k p , m k p , w k p / N ^ k | k } p = 1 L k , 其中 N ^ k = R o u n d ( N ^ k | k ) , L k = N ^ k L 0 , Round(x)表示取与x最接近的整数;步骤9:目标状态和运动模式估计
(1)若直接转步骤10,否则采用聚类分析的方法将粒子集划分为个类 { x ′ k , n p , m k , n ′ p } p = 1 L k , n , n = 1 , 2 , ... , N ^ k , 其中 { x ′ k , n p , m k , n ′ p } ∈ { x k p , m k p } p = 1 L k , Lk,n表示第n个类包含的粒子数,满足 Σ n = 1 N ^ k L k , n = L k ;
(2)估计目标状态
x ^ k , n = 1 L k , n Σ p = 1 L k , n x ′ k , n p , n = 1 , 2 , ... , N ^ k
(3)估计目标的运动模式
m ^ k , n = arg m m a x [ N u m ( { m k , n ′ p } p = 1 L k , n , m ) ]
其中函数表示集合中元素m的个数;
步骤10:重复步骤3~步骤8,直至雷达关机。
和背景技术相比,本发明的有益效果说明:
本发明提出的改进搜索策略的MM-PPHDF多目标跟踪方法,可以解决一般的MM-PPHDF方法在目标检测概率较低的情况下容易出现目标丢失的问题,提高了MM-PPHDF算法的适应范围。
附图说明
附图1是本发明提出的改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法的整体流程图;
附图2是本发明实施例中三个机动目标的真实轨迹示意图;
附图3是本发明实施例中改进搜索策略的MM-PPHDF方法跟踪机动多目标的效果展示,附图中星号“*”表示目标的真实位置,圆圈“o”表示估计的目标状态;
附图4是本发明实施例中一般的MM-PPHDF方法跟踪机动多目标的效果展示,附图中星号“*”表示目标的真实位置,圆圈“o”表示估计的目标状态。
具体实施方式
下面结合附图对本发明提出的改进搜索策略的MM-PPHDF方法进行详细描述。
不失一般性,设置一个二维的仿真场景,监测区域S=[-60km,60km]×[-60km,60km],总仿真时间K=50s。假设目标都服从以下3种运动模型中的一种:匀速直线运动模式,顺时针坐标转动模式和逆时针坐标转动模式,目标初始运动模式概率 可在3种运动模式之间自由转换,各种运动模型之间的转换可描述为3态的1阶Markov链,模式概率转移矩阵
Π m = 0.9 0.05 0.05 0.4 0.5 0.1 0.4 0.1 0.5
机动加速度αm=1.08。目标可在监测区域内随机出现和消失,平均目标出现概率γk=0.2,目标出现的初始分布D0服从均值为x0和协方差为Qb的正态分布,这里取x0=[30km0.2km/s30km-0.1km/s]T和Qb=diag([1km0.5km/s1km0.5km/s]),x方向和y方向过程噪声的标准差均为0.01km,目标持续存在的概率为ek|k-1=0.95且与目标状态无关。雷达位于点(0km,-10km),检测概率为PD=0.75,平均每帧的杂波个数为λk=4,且在整个监测区域内均匀分布,距离量测误差标准差、多普勒速度量测误差标准差和方位角量测误差标准差分别为0.2km、0.04km/s和0.0087rad,雷达采样间隔T=1s;代表1个目标的粒子数L0=3000,搜索新目标的粒子数Jk=4000,搜索1个消失目标的粒子数Sk=1000。
其步骤如附图1所示。
(1)根据以上仿真条件进行变量初始化
状态转移矩阵、过程噪声分布矩阵和过程噪声协方差分别
F k = 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 , G k = 1 / 2 0 1 0 0 1 / 2 0 1 , Q k = 0.01 / 3 0 0 0.01 / 3
雷达量测方程为
z k = r k d k θ k = x k 2 + ( y k + 10 ) 2 x k x · k + ( y k + 10 ) y · k x k 2 + ( y k + 10 ) 2 arctan ( y k + 10 x k ) + W k
其中Wk为相互独立的零均值高斯白噪声,其协方差为
R k = 0.2 2 0 0 0 0.04 2 0 0 0 0.0087 2
(2)按发明内容部分步骤2所述的方法进行粒子集初始化;
(3)按发明内容部分步骤3所述的方法获得当前时刻雷达量测;
(4)按发明内容部分步骤4所述的方法对已存在粒子集进行一步预测;
(5)按发明内容部分步骤5所述的方法生成搜索新目标的粒子集;
(6)按发明内容部分步骤6所述的方法生成消失目标预测粒子集;
(7)按发明内容部分步骤7所述的方法对预测粒子集进行权重更新;
(8)按发明内容部分步骤8所述的方法对权重更新后的粒子集进行重采样,得到目标个数估计;
(9)按发明内容部分步骤9所述的方法得到目标的状态和运动模式估计;
(10)循环执行发明内容部分步骤3~步骤8,直至雷达关机。
实施例条件中,在目标检测概率PD=0.75的情况下,本发明提出的改进搜索策略的MM-PPHDF方法仍能实现杂波环境下对机动多目标的有效跟踪(见附图3),而MM-PPHDF方法一开始可以检测到目标存在,但是当雷达出现漏检时随即丢失目标(见附图4),因此本发明方法可以明显改善MM-PPHDF方法在目标检测概率较低情况下的多机动目标跟踪性能(附图3和附图4对比)。

Claims (1)

1.改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法,其特征包括以下步骤:
步骤1:变量初始化
K是雷达关机时刻;
T是雷达扫描周期;
L0为代表1个目标的粒子数;
D0为目标出现的初始分布;
Jk为搜索新目标的粒子数;
Sk表示搜索1个消失目标的粒子数;
Lk为k时刻滤波器采用的粒子总数;
γk为平均目标出现概率;
PD为目标检测概率;
λk为平均每帧的杂波个数;
为k时刻估计的目标个数;
是目标初始运动模式概率;
m是目标运动模式概率转移矩阵;
为状态转移矩阵;
Gk为过程噪声分布矩阵;
Qk为过程噪声协方差;
Rk为量测噪声协方差;
步骤2:初始化粒子集,令k=0和对任意p∈{1,2,…,L0}
(1)根据目标初始运动模式概率初始化目标运动模式变量
(2)从初始分布D0中采样粒子其中表示粒子代表的目标状态,包含了目标的位置和速度信息;
(3)赋予粒子权重
步骤3:令k=k+1,获得k时刻的雷达量测
将雷达接收到的信号进行A/D变换,得到k时刻的雷达量测集送雷达数据处理计算机,其中表示k时刻雷达得到的第q个量测,包含了目标的距离量测多普勒速度量测以及方位量测等信息,而Mk则表示k时刻雷达得到的量测个数;
步骤4:已存在粒子集预测,若直接转步骤5,否则对任意p∈{1,2,…,Lk-1}
(1)根据上一时刻的目标运动模式变量和目标运动模式概率转移矩阵∏m预测当前时刻的目标运动模式变量
(2)根据选择目标状态状态转移矩阵,其中
F k ( 1 ) = 1 T 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 T 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
对应于目标匀速直线运动
F k ( j ) = 1 sin ( Ω k ( j ) T ) Ω k ( j ) 0 - 1 - cos ( Ω k ( j ) T ) Ω k ( j ) 0 cos ( Ω k ( j ) T ) 0 - sin ( Ω k ( j ) T ) 0 1 - cos ( Ω k ( j ) T ) Ω k ( j ) 1 sin ( Ω k ( j ) T ) Ω k ( j ) 0 sin ( Ω k ( j ) T ) 0 cos ( Ω k ( j ) T ) , j = 2 , 3
对应于目标坐标转动,其中
Ω k ( 2 ) = - α m ( x · k - 1 p ) 2 + ( y · k - 1 p ) 2 , Ω k ( 3 ) = α m ( x · k - 1 p ) 2 + ( y · k - 1 p ) 2
分别对应于顺时针坐标转动和逆时针坐标转动,αm>0是一个典型的机动加速度;
(3)利用粒子的状态进行一步预测
x k , k - 1 p = F k - 1 ( m k | k - 1 p ) x k - 1 p + G k v k
得到粒子其中
G k = T 2 / 2 0 T 0 0 T 2 / 2 0 T
为过程噪声分布矩阵,vk为过程噪声,其噪声协方差为Qk
(4)赋予粒子权重 w k | k - 1 p = w k - 1 p ;
步骤5:生成搜索新目标的粒子集,对任意p∈{Lk-1+Ik+1,…,Lk-1+Ik+Jk}
(1)根据目标初始运动模式概率初始化目标运动模式变量
(2)根据初始分布D0采样“新生”粒子
(3)赋予粒子权重 w k | k - 1 p = γ k / ( J k + I k ) ;
步骤6:生成消失目标预测粒子集
(1)若k≤2,令Ik=0,直接转步骤7,否则定义集合
X d i s , k - 2 = Δ { x d i s , k - 2 n | n = 1 , 2 , ... , N d i s , k - 1 }
其中,表示k-2时刻存在而k-1时刻消失的第n个目标的状态,Ndis,k-1表示消失的目标数;
(2)若令Ik=0,直接转步骤7,否则令Ik=Ndisk-1Sk,对任意根据估计的目标运动模式和相应的状态转移方程进行一步预测
x p r e , k - 1 n = F k - 1 ( m ^ k - 2 , n ) x d i s , k - 2 n
(3)对任意n∈{1,2,…,Ndis,k-1}和任意p∈{Lk-1+(n-1)Sk+1,…,Lk-1+nSk},令 m k | k - 1 p = m ^ k - 2 , n , 利用进行一步预测
x k | k - 1 p = F k ( m k | k - 1 p ) x p r e , k - 1 n + G k v k
得到粒子并赋予该粒子权重
步骤7:更新
对任意p∈{1,2,…,Lk-1+Ik+Jk},利用量测集Zk对粒子权重进行更新
w k | k p = [ 1 - P D + Σ z ∈ Z k ψ k , z ( x k | k - 1 p ) λ k + C k ( z ) ] w k | k - 1 p
其中
ψ k , z ( x k | k - 1 p ) = P D g k ( z | x k | k - 1 p )
C k ( z ) = Σ p = 1 L k - 1 + I k + J k ψ k , z ( x k | k - 1 p ) w k | k - 1 p
gk(z|x)为量测似然函数;
步骤8:重采样
(1)计算所有粒子的权重和
N ^ k | k = Σ p = 1 L k - 1 + I k + J k w k | k p
(2)对粒子集进行重采样,得到新的粒子集 { x k p , m k p , w k p / N ^ k | k } p = 1 L k , 其中 N ^ k = R o u n d ( N ^ k | k ) , L k = N ^ k L 0 , Round(x)表示取与x最接近的整数;
步骤9:目标状态和运动模式估计
(1)若直接转步骤10,否则采用聚类分析的方法将粒子集划分为个类 { x k , n ′ p , m k , n ′ p } p = 1 L k , n , n = 1 , 2 , ... , N ^ k , 其中 { x k , n ′ p , m k , n ′ p } ∈ { x k p , m k p } p = 1 L k , Lk,n表示第n个类包含的粒子数,满足 Σ n = 1 N ^ k L k , n = L k ;
(2)估计目标状态
x ^ k , n = 1 L k , n Σ p = 1 L k , n x k , n ′ p , n = 1 , 2 , ... , N ^ k
(3)估计目标的运动模式
m ^ k , n = arg m m a x [ N u m ( { m k , n ′ p } p = 1 L k , n , m ) ]
其中函数表示集合中元素m的个数;
步骤10:重复步骤3~步骤8,直至雷达关机。
CN201510791331.6A 2015-11-17 2015-11-17 改进搜索策略的mm‑pphdf机动多目标跟踪方法 Active CN105353352B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510791331.6A CN105353352B (zh) 2015-11-17 2015-11-17 改进搜索策略的mm‑pphdf机动多目标跟踪方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510791331.6A CN105353352B (zh) 2015-11-17 2015-11-17 改进搜索策略的mm‑pphdf机动多目标跟踪方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105353352A true CN105353352A (zh) 2016-02-24
CN105353352B CN105353352B (zh) 2017-08-25

Family

ID=55329353

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510791331.6A Active CN105353352B (zh) 2015-11-17 2015-11-17 改进搜索策略的mm‑pphdf机动多目标跟踪方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105353352B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106772357A (zh) * 2016-11-23 2017-05-31 谭顺成 信噪比未知条件下的ai‑phd滤波器
CN107037423A (zh) * 2016-11-09 2017-08-11 谭顺成 结合幅值信息的phd滤波多目标跟踪方法
CN107703496A (zh) * 2017-10-12 2018-02-16 桂林电子科技大学 一种交互式多模伯努利滤波的机动弱目标检测前跟踪方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101980044A (zh) * 2010-01-22 2011-02-23 西安电子科技大学 未知测量噪声分布下的多目标跟踪方法
CN103902819A (zh) * 2014-03-21 2014-07-02 哈尔滨工程大学 基于变分滤波的粒子优化概率假设密度多目标跟踪方法
CN104019816A (zh) * 2014-05-30 2014-09-03 西北工业大学 基于全局时空相关的概率假设密度滤波器航迹提取方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101980044A (zh) * 2010-01-22 2011-02-23 西安电子科技大学 未知测量噪声分布下的多目标跟踪方法
CN103902819A (zh) * 2014-03-21 2014-07-02 哈尔滨工程大学 基于变分滤波的粒子优化概率假设密度多目标跟踪方法
CN104019816A (zh) * 2014-05-30 2014-09-03 西北工业大学 基于全局时空相关的概率假设密度滤波器航迹提取方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
K. PUNITHAKUMAR: "A Multiple Model Probability Hypothesis Density Filter for Tracking Maneuvering Targets", 《PROCEEDINGS OF SPIE》 *
TAN SHUNCHENG等: "Joint range ambiguity resolving and multiple maneuvering targets tracking in clutter via MMPHDF-DA", 《SCIENCE CHINA INFORMATION SCIENCES》 *
欧阳成等: "改进的多模型粒子PHD和CPHD滤波算法", 《自动化学报》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107037423A (zh) * 2016-11-09 2017-08-11 谭顺成 结合幅值信息的phd滤波多目标跟踪方法
CN106772357A (zh) * 2016-11-23 2017-05-31 谭顺成 信噪比未知条件下的ai‑phd滤波器
CN107703496A (zh) * 2017-10-12 2018-02-16 桂林电子科技大学 一种交互式多模伯努利滤波的机动弱目标检测前跟踪方法
CN107703496B (zh) * 2017-10-12 2021-04-30 桂林电子科技大学 一种交互式多模伯努利滤波的机动弱目标检测前跟踪方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105353352B (zh) 2017-08-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102621542B (zh) 基于多模粒子滤波和数据关联的机动微弱目标检测前跟踪方法
CN105301584A (zh) 同时解距离模糊的ipphdf机动多目标跟踪方法
CN101975575B (zh) 基于粒子滤波的被动传感器多目标跟踪方法
CN102147463B (zh) 一种群智雷达海杂波预报系统及方法
CN105372659A (zh) 道路交通监控多目标探测跟踪方法及跟踪系统
CN105699964A (zh) 一种基于汽车防撞雷达的道路多目标跟踪方法
CN104730511A (zh) 星凸模型下的势概率假设密度多扩展目标跟踪方法
CN104714225B (zh) 一种基于广义似然比的动态规划检测前跟踪方法
CN105093215A (zh) 基于多普勒信息的雷达对低空慢速小目标的跟踪方法
CN102866388B (zh) 一种空时自适应处理中的自适应权值迭代计算方法
CN103529424B (zh) 一种基于rfid及ukf实现室内目标快速跟踪的方法
CN105093198A (zh) 一种分布式外辐射源雷达组网探测的航迹融合方法
CN106054169A (zh) 基于跟踪信息的多站雷达信号融合检测方法
CN105844217A (zh) 一种基于量测驱动新生目标强度估计的phd多目标跟踪方法
CN105353352A (zh) 改进搜索策略的mm-pphdf机动多目标跟踪方法
CN106199581A (zh) 一种随机集理论下的多机动目标跟踪方法
CN105549004B (zh) 解距离测量模糊的impm‑pphdf方法
CN105913080A (zh) 基于随机矩阵的机动非椭圆扩展目标的联合跟踪与分类方法
CN106019253A (zh) 基于箱粒子cphd的多扩展目标跟踪方法
CN102928836B (zh) 一种地面目标跟踪方法
CN105353353A (zh) 多重搜索粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪方法
CN108010066A (zh) 基于红外目标灰度互相关和角度信息的多假设跟踪方法
CN102621543B (zh) 基于粒子滤波和航迹管理的微弱目标检测前跟踪方法
CN102183746B (zh) 一种雷达海上目标检测系统及方法
CN106772357A (zh) 信噪比未知条件下的ai‑phd滤波器

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20190627

Address after: 264001 scientific research office, two Road 188, Zhifu District, Yantai, Shandong

Patentee after: Naval Aviation University of PLA

Address before: 264001 scientific research department, 188 road two, Zhifu District, Yantai, Shandong

Patentee before: Naval Aeronautical Engineering Institute PLA