国家教育部博士点基金(20104408120001)
- 作品数：8 被引量：23H指数：3
- 相关作者：谢维信刘宗香王品李良群李鹏飞更多>>
- 相关机构：深圳大学中国人民解放军防空兵指挥学院西安电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 航向角辅助的高斯混合PHD模糊滤波方法被引量：3
- 2011年
- 为了更好的解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题,针对高斯混合概率假设密度滤波器(GMPHD)的局限性,提出了非线性条件下的航向角辅助的GMPHD滤波算法。本文给出采用测量数据计算航向角的方法,将航向角与观测向量组成复合观测向量,在跟踪过程中提高了对目标位置的估计精度;利用测量数据生成新目标密度,提高了目标数的估计精度;同时,本文在非线性高斯条件下,将求容积卡尔曼滤波(CKF)引入计算目标状态的预测和更新分布,取得了很好的效果;最后利用模糊方法确定了各个目标的运动轨迹。实验结果表明,本文提出的算法不但能给出目标的运动轨迹而且在目标的位置、速度和目标数的估计精度上都有明显的提高。
- 王品谢维信刘宗香郭栋
- 关键词：多目标跟踪概率假设密度滤波
- 非均匀稀疏采样环境的改进高斯粒子滤波方法被引量：1
- 2013年
- 粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法。在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀疏采样观测数据进行有效处理的原因,通过引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善高斯粒子滤波器在时间更新阶段预测粒子和预测协方差估计的准确性,从而提高观测更新阶段重要性密度函数的估计精度,实现对目标状态的精确估计。实验结果表明,对于一维非线性非高斯例子,提出方法要稍好于传统的PF、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF);而对于实际的非均匀稀疏采样观测样本,提出方法要远好于PF、APF和GPF,能够有效对目标进行状态估计。
- 李良群谢维信
- 一种基于模糊推理的JPDAF新方法被引量：1
- 2011年
- 多目标跟踪中的数据关联一直是信息融合领域的难点和热点问题,针对杂波环境下多目标跟踪中的数据关联问题,提出了一种基于模糊推理的JPDAF新方法。该方法中,首先详细分析了杂波环境多目标观测数据的特点,定义了多目标环境下的标准化新息变量及新息的一阶微分变量;然后将其作为模糊推理的两个输入变量,通过设计合适的模糊隶属度函数和模糊推理规则,自适应计算目标观测的关联概率来代替传统联合概率数据关联滤波器(JPDAF)中的关联概率,实现对多个目标的有效跟踪。实验结果表明,提出方法的目标跟踪性能要好于传统的JPDAF和Fitzgerald's方法,在实时性方面,提出方法也要远好于传统的JPDAF方法,接近Fitzgerald's方法,能够有效对多目标进行关联跟踪。
- 李良群谢维信
- 关键词：多目标跟踪模糊推理数据关联
- 分布式传感器网络中一种新的模糊航迹关联算法被引量：4
- 2011年
- 为了有效提高分布式传感器网络中航迹关联的计算速度,本文提出了一种基于临时航迹和航迹可信度的模糊航迹关联算法。该算法首先利用来自同一局部航迹的两个点迹形成临时航迹,再采用临时航迹与系统航迹关联;同时引入航迹可信度,当多条系统航迹与一条临时航迹关联时,选取加权关联度最大的系统航迹与该临时航迹关联。将该算法用于一个航迹关联的仿真实验中,与传统的模糊航迹关联算法相比,仿真结果表明该算法在保证关联正确率的前提下,提高了航迹关联速度和融合结果的性能,是一种有效的航迹关联方法。
- 范恩谢维信刘宗香李鹏飞
- 关键词：航迹关联
- 基于模糊逻辑的自适应α-β滤波新算法被引量：1
- 2013年
- 针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,基于模糊逻辑推理,提出了一种新的自适应α-β滤波算法。详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,将标准化新息和新息的一阶微分作为模糊推理的两个输入变量,并同时引入时间间隔、目标速度等因素,设计输入变量的调整因子,自适应获取滤波器参数。实验结果表明,提出的算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能优良,且易于工程实现。
- 李良群谢维信张智超
- 关键词：被动传感器模糊逻辑机动目标跟踪自适应Α-Β滤波
- 一种具有信息保持能力的GM-PHD滤波器被引量：8
- 2013年
- 概率假设密度(PHD)滤波器是解决虚警、漏检和目标数未知情况下多目标跟踪问题的新方法.然而在该滤波器中已存在的目标一旦在某个时刻不能被传感器检测到,漏检目标的大量信息会被滤波器丢弃.为解决漏检目标的信息丢失问题,对PHD滤波器的预测和更新方程进行了修正,提出了一种具有信息保持能力的PHD滤波器.在此基础上提出了适用于线性高斯模型的修正PHD滤波器高斯混合(GM)实现算法.仿真实验结果表明,与现有的PHD滤波器相比,在存在漏检的情况下所提出的GM-PHD滤波器能够提供更好的多目标跟踪能力.
- 刘宗香谢维信王品余友
- 关键词：多目标跟踪概率假设密度滤波器
- 几种面向弹道目标跟踪算法的性能评估被引量：3
- 2012年
- 提出一种非线性滤波器性能的评估方法.在导弹系数未知的情况下,研究二维弹道目标动力学模型,推导相应的Cramer-Rao下界.分析扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、积分卡尔曼滤波器和容积卡尔曼滤波器,基于推导出的Cramer-Rao下界,通过仿真实验比较这4种非线性滤波的性能.理论与实验结果表明,扩展卡尔曼滤波的实时性能最好,但跟踪精度较差;容积卡尔曼滤波器在跟踪的速度和精度方面都有较好的表现.
- 王品谢维信刘宗香李鹏飞
- 关键词：信息处理技术非线性滤波器无迹卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波
- A Novel Improved Truncated Unscented Kalman Filtering Algorithm
- For the conventional truncated unscented Kalman filtering(TUKF) algorithm requires the measurement to be a bij...
- Chao HouLiang-qun Li
