检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2020年第9期37卷 1931-1943页

作者：陈辉李国财韩崇昭杜金瑞兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所陕西西安710049

针对复杂不确定性环境下不规则形状的多扩展目标跟踪问题,本文提出了一种基于高斯过程回归(GPR)模型的多扩展目标多伯努利(GPR–ETCBMeMBer)滤波算法.首先,在利用有限集统计理论(FISST)将多扩展目标的状态集与量测集分别建模为多伯努利... 详细信息

针对复杂不确定性环境下不规则形状的多扩展目标跟踪问题,本文提出了一种基于高斯过程回归(GPR)模型的多扩展目标多伯努利(GPR–ETCBMeMBer)滤波算法.首先,在利用有限集统计理论(FISST)将多扩展目标的状态集与量测集分别建模为多伯努利随机有限集(MBer RFS)和泊松随机有限集(Poisson RFS)的基础上,通过GPR方法建立多扩展目标随机超曲面的跟踪滤波模型.然后,基于容积卡尔曼滤波器(CKF)详细推导并提出GPR多扩展目标多伯努利滤波算法的高斯混合(GM)实现.最后,通过构造对星凸形多扩展目标和多群目标跟踪的仿真实验验证了本文所提算法的有效性.

关键词：多扩展目标跟踪随机超曲面高斯过程回归随机有限集多伯努利滤波器

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采用多伯努利滤波器的过采样点目标检测前跟踪

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光学精密工程 2015年第12期23卷 3446-3455页

作者：李淼龙云利李骏安玮周一宇国防科技大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

为了提高过采样体制下点目标的探测能力,提出了基于多伯努利滤波器的过采样点目标检测前跟踪方法。分析了时空过采样体制的成像过程,给出了时空过采样体制下的点目标成像模型,并将过采样观测过程等效建模为多个单采样线阵同时观测的过... 详细信息

为了提高过采样体制下点目标的探测能力,提出了基于多伯努利滤波器的过采样点目标检测前跟踪方法。分析了时空过采样体制的成像过程,给出了时空过采样体制下的点目标成像模型,并将过采样观测过程等效建模为多个单采样线阵同时观测的过程。利用提出的模型,将单采样条件下的图像处理方法自然地扩展到过采样条件下。然后,根据等效观测模型,给出了针对过采样点目标的多伯努利预测和更新过程,并用序贯蒙特卡罗的方式实现了该检测前跟踪方法。最后,通过仿真实验验证了本文算法的有效性。实验结果表明:本文提出的方法能够在图像信噪比≥3的条件下,有效检测和跟踪过采样体制下的多个点目标,目标估计误差≤0.25pixel;与单采样检测前跟踪相比,过采样检测前跟踪能够探测目标能量更弱的小目标。因此,本文方法能够满足高精度天基点目标检测跟踪的需求。

关键词：时空过采样系统点目标检测前跟踪多伯努利滤波器序贯蒙特卡罗法

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基于星凸形随机超曲面模型多扩展目标多伯努利滤波器

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自动化学报 2020年第5期46卷 909-922页

作者：陈辉杜金瑞韩崇昭兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所西安710049

针对复杂不确定性环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,提出了一种基于星凸形随机超曲面模型(Starconvex RHM)的多扩展目标多伯努利滤波算法.首先,在有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论框架下,采用多伯努利随机有限集(M... 详细信息

针对复杂不确定性环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,提出了一种基于星凸形随机超曲面模型(Starconvex RHM)的多扩展目标多伯努利滤波算法.首先,在有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论框架下,采用多伯努利随机有限集(MBer-RFS)和泊松RFS(Possion-RFS)分别描述多扩展目标的状态和观测,并给出扩展目标势均衡多目标多伯努利(ET-CBMeMBer)滤波器.其次,利用RHM去描述任意星凸形扩展目标的量测源分布,提出了容积卡尔曼高斯混合星凸形多扩展目标多伯努利滤波器.此外,本文给出了一种多扩展目标不规则形状估计性能的评价指标.最后,通过多扩展目标和具有形状突变的多群目标的跟踪仿真实验验证了本文方法的有效性.

关键词：多扩展目标跟踪随机超曲面模型多伯努利滤波器容积卡尔曼

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基于多伯努利滤波器的多扩展目标跟踪方法研究

基于多伯努利滤波器的多扩展目标跟踪方法研究

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作者：杜金瑞兰州理工大学

学位级别：硕士

随着传感器技术的飞速发展以及目标跟踪任务的复杂度不断提高,目标占据传感器多个分辨单元的情况愈加普遍,扩展目标跟踪(Extended target tracking,ETT)问题越来越受到国内外学者的关注。在许多实际应用中,迫切需要跟踪多个扩展目标,由... 详细信息

随着传感器技术的飞速发展以及目标跟踪任务的复杂度不断提高,目标占据传感器多个分辨单元的情况愈加普遍,扩展目标跟踪(Extended target tracking,ETT)问题越来越受到国内外学者的关注。在许多实际应用中,迫切需要跟踪多个扩展目标,由于一个扩展目标可能对应多个量测,这使得目标与量测之间的关联关系更加不明确,进一步加大了多目标跟踪问题求解的难度。近年来,基于随机有限集(Random finite set,RFS)的多目标跟踪方法因其避免了复杂的数据关联问题而广受关注。本文正是在这一理论框架下,基于势均衡多目标多伯努利滤波器(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli filter,CBMe MBer F),研究了复杂环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,具体工作如下:(1)针对复杂不确定性环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,提出了一种基于随机超曲面模型(Random hypersurface model,RHM)的多扩展目标多伯努利滤波算法。首先,在有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论框架下,采用多伯努利RFS和泊松RFS分别描述多扩展目标的状态和观测。其次,采用RHM建立描述扩展目标状态(包括运动参数和不规则形状参数)与量测之间关系的伪量测方程,继而详细推导了基于RHM容积卡尔曼高斯混合多扩展目标多伯努利滤波器的实现过程。另外,本文建立了适用于多扩展目标跟踪环境下不规则形状的估计性能评价体系。最后,多扩展目标和多群目标的跟踪仿真实验验证了本文所提算法的有效性。(2)基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)的方法对星凸形扩展目标量测建模,提出了基于GPR的星凸形多扩展目标多伯努利滤波算法。不同于星凸形RHM采用径向函数的傅里叶级数描述,GPR通过径向函数的均值函数和协方差函数对星凸形目标进行建模。首先,详细分析了高斯过程(GP)及GPR的相关理论知识,继而采用GPR方法建立了非线性量测模型;其次,利用扩展卡尔曼滤波算法求解量测似然函数,并详细推导了基于GPR的多扩展目标CBMe MBer滤波算法的高斯混合实现过程;最后,设置杂波环境下多个不同的星凸形扩展目标仿真场景进行实验,仿真结果表明,所提算法能够同时较为准确地估计多个扩展目标的形状、运动状态以及目标数,从而验证了算法的有效性。

关键词：多扩展目标跟踪多伯努利滤波器随机超曲面模型高斯过程回归

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基于随机有限集滤波器的可分辨群目标跟踪技术研究综述

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信号处理 2024年第10期40卷 1763-1772页

作者：杨超群徐梦蝶梁潇洧朱鑫潮张恒曹向辉东南大学自动化学院江苏南京210096 浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310030 江苏海洋大学计算机工程学院江苏连云港222005

群目标跟踪在救灾搜救、海陆防御和战场作战等领域展现出广阔的应用前景。与传统多目标跟踪不同,群目标跟踪不仅涉及对多个个体目标的跟踪,还涉及对一个群体目标的跟踪。在群体中各个子目标需要同步运动以避免碰撞,同时群体中的子目标... 详细信息

群目标跟踪在救灾搜救、海陆防御和战场作战等领域展现出广阔的应用前景。与传统多目标跟踪不同,群目标跟踪不仅涉及对多个个体目标的跟踪,还涉及对一个群体目标的跟踪。在群体中各个子目标需要同步运动以避免碰撞,同时群体中的子目标数量和群结构还将随着时间推移而改变。根据子目标数量和传感器分辨率的不同,群目标跟踪问题包含可分辨、不可分辨、部分可分辨以及部分不可分辨群目标跟踪等多个类别。其中,可分辨群目标跟踪问题需要同时对群体结构、群内子目标交互和数目进行估计。现有研究主要关注基于传统数据关联和随机有限集滤波器的可分辨群目标跟踪方法,其中,基于随机有限集滤波器的方法通过将多个目标状态联合建模成随机有限集,缓解了数据关联问题,从而可更好地适应跟踪场景。为更好地展示群目标跟踪方法的研究进展,综述了近年来基于随机有限集滤波器的可分辨群目标跟踪的若干代表性方法,包括基于多目标多伯努利滤波器、基于标签随机有限集滤波器和基于泊松多伯努利混合滤波器的群目标跟踪方法。这些方法在处理可分辨群目标跟踪问题时展示出了显著的优势。最后,探讨了存在的问题和未来的发展方向。

关键词：群目标跟踪可分辨群目标跟踪随机有限集多伯努利滤波器

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图像目标检测前跟踪的广义多伯努利滤波算法

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红外与毫米波学报 2018年第3期37卷 371-377,384页

作者：石志广周剑雄张焱国防科技大学电子科学学院ATR实验室湖南长沙410073

针对目标影响区域重叠时的图像目标检测前跟踪问题,推导了基于多伯努利滤波器的多目标联合检测与跟踪算法.在分析多个目标叠加条件下观测似然函数的基础上,利用预测得到的目标状态对观测似然函数进行估计,从而消除目标叠加对观测更新带... 详细信息

针对目标影响区域重叠时的图像目标检测前跟踪问题,推导了基于多伯努利滤波器的多目标联合检测与跟踪算法.在分析多个目标叠加条件下观测似然函数的基础上,利用预测得到的目标状态对观测似然函数进行估计,从而消除目标叠加对观测更新带来的影响.该方法在目标预测与跟踪阶段皆保持了目标状态的多伯努利分布特性,是较为严格意义上的多伯努利多目标滤波器,可应用于一般图像观测条件下(目标重叠或非重叠)的目标检测前跟踪.给出了该算法的实现步骤,并通过加标签的方法,更准确地实现目标轨迹提取和虚假目标剔除,最后通过计算机仿真实验验证了所提算法的有效性.

关键词：多伯努利滤波器检测前跟踪重叠目标

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星凸形多扩展目标跟踪中的传感器控制方法

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控制理论与应用 2020年第12期37卷 2627-2637页

作者：陈辉李国财韩崇昭杜金瑞兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 西安交通大学自动化科学与工程学院陕西西安710049

针对多扩展目标跟踪中的传感器控制问题,本文基于有限集统计(FISST)理论与随机超曲面模型(RHM),利用多伯努利(MBer)滤波器提出有效的传感器控制策略.首先,文中给出多扩展目标跟踪中基于信息论联合目标形状估计优化和目标运动状态估计优... 详细信息

针对多扩展目标跟踪中的传感器控制问题,本文基于有限集统计(FISST)理论与随机超曲面模型(RHM),利用多伯努利(MBer)滤波器提出有效的传感器控制策略.首先,文中给出多扩展目标跟踪中基于信息论联合目标形状估计优化和目标运动状态估计优化的传感器控制方法的求解思路.其次,给出RHM容积卡尔曼高斯混合(GM)势均衡多扩展目标多伯努利滤波算法的具体实现过程.然后,结合GM密度间的柯西施瓦兹(Cauchy-Schwarz)散度提出相应的传感器控制决策方法.此外,详细推导了扩展目标势的后验期望(PENET)的GM实现,并提出以GM–PENET为评价函数的传感器控制方法.最后,通过构造随机星凸形多扩展目标的跟踪优化仿真实验验证了本文所提传感器控制方法的有效性.

关键词：多扩展目标跟踪随机超曲面模型传感器控制多伯努利滤波器

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基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法

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系统工程与电子技术 2021年第9期43卷 2430-2438页

作者：吴孙勇邹宝红薛秋条孙希延王力桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西信息科学实验中心广西桂林541004

针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival,DOA)跟踪问题,提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先,利用多伯努利随机有限集(random finite set,RFS)描述状态过程的随机性,并直接利用... 详细信息

针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival,DOA)跟踪问题,提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先,利用多伯努利随机有限集(random finite set,RFS)描述状态过程的随机性,并直接利用从传感器阵列中获得单快拍量测。其次,采用空间平滑技术对单快拍量测进行处理,得到伪协方差矩阵,并进行奇异值分解。最后,用多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)谱函数作为伪似然函数进行多伯努利DOA跟踪。仿真结果表明,该算法能实时有效跟踪单快拍量测下的时变信源DOA状态,且能准确估计信源个数。

关键词：波达方向跟踪多伯努利滤波器空间平滑伪似然函数

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Geodesic流多伯努利检测前跟踪方法

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电子学报 2020年第7期48卷 1375-1379页

作者：柳超孙进平袁常顺王子微北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 海军92853部队辽宁葫芦岛125106 北京航空航天大学杭州创新研究院浙江杭州310051

由于粒子退化,基于粒子滤波的多伯努利检测前跟踪滤波器对多目标后验密度的估计不准确,导致量测非相参积累的效果不理想.为此,将Geodesic粒子流引入多伯努利检测前跟踪算法,以提升后验密度估计的准确度.此外,合并航迹时利用目标的航向信... 详细信息

由于粒子退化,基于粒子滤波的多伯努利检测前跟踪滤波器对多目标后验密度的估计不准确,导致量测非相参积累的效果不理想.为此,将Geodesic粒子流引入多伯努利检测前跟踪算法,以提升后验密度估计的准确度.此外,合并航迹时利用目标的航向信息,从而降低航迹交叉时不同目标的航迹被错误合并的概率.通过Rayleigh杂波中Swerling 1型起伏目标的检测及跟踪结果证明了所提算法的性能.

关键词：检测前跟踪多伯努利滤波器粒子流航迹合并

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脉冲噪声下多伯努利滤波的单声矢量DOA跟踪

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信号处理 2020年第1期36卷 139-148页

作者：吴孙勇赵君董续东薛秋条廖桂生桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西信息科学实验中心广西桂林541004 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071

针对单声矢量传感器(Acoustic vector sensor,AVS)脉冲噪声环境下的多声源波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪问题,利用α稳定分布能更好地建模脉冲噪声的性质,提出α稳定分布下的多伯努利DOA跟踪算法。由于α稳定分布不具有有限... 详细信息

针对单声矢量传感器(Acoustic vector sensor,AVS)脉冲噪声环境下的多声源波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪问题,利用α稳定分布能更好地建模脉冲噪声的性质,提出α稳定分布下的多伯努利DOA跟踪算法。由于α稳定分布不具有有限协方差,该算法采用分数低阶距(Fractional Lower Order Moment,FLOM)代替协方差矩阵,对FLOM进行特征分解构造噪声子空间,生成FLOM-MUSIC空间谱函数作为多伯努利滤波器的伪似然函数,并对其指数加权,改善了传统似然函数的发散和平坦问题,使得粒子的重采样更有效。该算法的优点是不需要预先知道声源个数,利用先验信息和当前量测信息可以直接对当前声源进行跟踪。仿真结果表明,该算法能有效跟踪脉冲噪声环境下单一AVS声源的数目和状态。

关键词：声矢量传感器波达方向跟踪多伯努利滤波器粒子滤波

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