RFS的多目标跟踪算法及其在外辐射源雷达中的应用
两种外辐射源雷达跟踪算法性能分析
近年 来 ， 源 雷达 由于其 良好 的“ 无 四抗 ” 能力而成 为各 国争 相研究 的 重点ｌ ． ＿ 无源 雷达 又称 为外辐 射 源雷 １ ］ 达， 是指 本身不 发射 电磁 波信号 ， 是利用 第 三方照 射源 发射 或 目标 自身 辐射 的 电磁波信 号来 对 目标进行 探 而 测 和跟踪 的雷 达． 者研 究 的外 辐 射源雷 达【。 用调频 广播 电台作为 照射 源 ， 于前 者． 笔 利 属 主要对 外辐 射源 雷 达 跟踪 算 法 的性 能 进 行 研 究 ， 据 Ｔ ） Ｔ ｍｅＯｆＡｒｉａ） 位 原 理 ， 别 结 合 Ｅ Ｆ（ ｔｎ ｅ ｌ ｎ 依 （Ａ（ ｉ ｒ １定 ｖ 分 Ｋ Ｅｘｅ ｄ ｄ Ｋａｍａ Ｆｌ ｒ 和 Ｐ （ ａｔ ｌ Ｆｌ ｒ 算法 对 目标进行 跟 踪． ＫＦ算法 是 一 种经 典 的非 线性 滤 波算 法 ， 过对 非 线 ｉｅ） ｔ Ｆ Ｐ ｒｉ ｅ ｉ ｅ） ｃ ｔ Ｅ 通 性方 程线 性化来 进行 非线 性滤 波 ；Ｐ Ｆ是基 于递 归蒙 特卡 洛方 法的非 线性 非 高斯滤 波算 法 ， 由于 能够解 决 非 线性非 高斯 问题 而成 为近年 研究 的热 点． 者对 两种算 法在 高斯 噪声 、 笔 闪烁 噪声 环境 下 以及 在 电 台不 同布 站 形式下 的跟 踪性 能进行 了分 析 ， 对 两者 的计算 时间进 行 了 比较 ． 并
ａｇ ｒｔ ｍ ｓａ ｄ ｔ ｉ ａｃ ｌｔｏ ｔ ｅ ａ ｅ ｓ ｕ ｉｄ， ａ ａ ｔ ｓ ｔ ａ ａｆｃ ｔ ｒ ｃ ｎ ｅ ｉｉ ｎ ｌｄｉｇ ｇｌ ｔ ｌｏ ｉｈ ｎ ｈｅｒ ｃ ｌｕａ ｉｎ ｉ ｒ ｔ ｄｅ ｍ ｎｄ ｆｃｏｒ ｈ ｔ ｆｅ ｔ ｈｅ ｔａ ｋｉｇ ｐｒｃｓｏｎ ｉｃｕ ｎ ｉ ｎ ｎ ｉｅ ａ ｄ ｓｔ－ ｅ ｌｙ ｎ ｒ ｓ ｉｃ ｓ ｄ．Ｓ ｍｕｌｔ ｅ ｕ ｔ ｎ ｅ ｌ ａ ａｓ ｏｗ ｈ ｔｔ ｅＰＦ ｓｍｏｒ ｄａ ｔｖ ｏ ｏ ｓ ｎ ｉｅ ｄ ｐｏ ｉ ｇ ａｅａｌｏ ｄｓ ｕｓｅ ｉ ａ ｉ ｒ ｓ ｌｓａ ｄ ｒ ａ ｔ ｈ ｏｎ ｄ ｔ ａ ｈ ｉ ｅａ ｐ ｉｅｔ ｇ ｉｔｎ ｉｅｅ ｉ ｎ ｅ ．Ｎｅ ｅ ｔ ｅｅ ｓ ｔ ｅ ＥＫＦ ａ ａｉｆ ｅ ｌｔｍｅ ｐｒ ｃ ｓ ｉｇ．Ｍ ｏ ｅ ｖ ｒ ｅ ｓ ｎａ ｅ ｓｔ－ ｌｎ ｏ ｓ ｎｖｒ ｍ ｎｔ ｏ ｖ ｒｈ ｌｓ ， ｈ ｃ ｎ ｓ ｔｓ ｙ ｙ ａ ｉ ｏ ｅ ｓｎ ｒ ｏ ｅ ，ａ ｒ ａ ｏ ｂｌ ｉｅ
基于随机有限集的多目标跟踪算法综述
收 稿 日期 ：２０１５—０３－２５
修 回 日期 ：２０１５—０５－１２
基金项 目：国家 自然科学基金（６１１０２１６８）
作者简介 ：吴卫华（１９８７一 ），男 ，湖南邵阳人 ，博士生 ，研究方向为多
源 信 息 融 合 。
有限 、时变数 目的 目标 与量 测集合 实 质难 以用经典 算 法 中采用 的随机变量 （ＲＶ）进行建模 。
中图分类号 ：ＴＰ３９１ 文献标志码 ：Ａ 文章编号 ：１６７１—６３７Ｘ（２０１６ Ｊ０３—０００１—０６
Ｍ ｕｌｔｉ－ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｒａｎｄｏｍ Ｆｉｎｉｔｅ Ｓｅｔ：ａ Ｓｕｒｖｅｙ
ＷＵ Ｗｅｉ－ｈｕａ， ＪＩＡＮＧ Ｊｉｎｇ， ＦＥＮＧ Ｘｕｎ， ＬＩＵ Ｃｈｏｎｇ－ｙａｎｇ， ＱＩＮ Ｘｉｎｇ
Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｄｅｎｓｉｔｙ （ＰＨＤ），ｃａｒｄｉｎａｌｉｚｅｄ ＰＨＤ ａｎｄቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｍｕｌｔｉ－ｔａｒｇｅｔ ｍｕｌｔｉ－Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ ｆ ｉｌｔｅｒ，ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｉｓ
雷达信号处理中的多目标跟踪算法研究
雷达信号处理中的多目标跟踪算法研究雷达信号处理是一门重要的技术，其应用范围广泛，可以用于目标识别、导航、探测和跟踪等领域。
而多目标跟踪算法则是其中的一个热点研究领域。
本文将从多目标跟踪算法的定义、算法种类、应用以及研究进展等多个方面进行论述。
一、多目标跟踪算法的定义多目标跟踪算法是指利用雷达信号处理技术对多个目标进行跟踪、定位、预测和识别的算法。
多目标跟踪算法的研究主要涉及到多个目标的特征提取、多个目标的数据关联和多个目标的运动轨迹预测等关键问题。
二、多目标跟踪算法的种类现在多目标跟踪算法的研究方向越来越多，聚类跟踪算法、批处理跟踪算法、传统滤波跟踪算法、无滤波跟踪算法、模型预测跟踪算法等多种算法已经被提出。
其中，聚类跟踪算法和批处理跟踪算法是较为常用的算法。
聚类跟踪算法是指在雷达扫描范围内针对所有目标的特征信息进行空间聚类，并确定目标数目。
这种算法将时间和空间信息相结合，能够获得非常准确的结果，但是难以实现实时性。
而批处理跟踪算法则是通过信息提取、特征关联、轨迹预测等步骤来实现目标跟踪。
该算法主要通过运用卡尔曼滤波和粒子滤波的方法，来对目标进行跟踪和预测，以期提高目标跟踪的精度和实时性。
三、多目标跟踪算法的应用多目标跟踪算法广泛应用于军事领域、航空航天、交通管制、环境监测、自动驾驶等众多领域。
例如军事领域中，雷达系统需要对附近的各类目标进行跟踪，通过多目标跟踪算法，能够快速确定目标位置、类型等重要信息，并对敌方目标进行监测。
在航空航天领域，多目标跟踪算法能够将飞行器上的雷达数据进行有效处理，实现对众多空中目标的探测和追踪。
在交通管制中，多目标跟踪算法则可以用于市场调研和广告投放等领域，以及城市交通流量的监测与分析等方面。
四、多目标跟踪算法的研究进展近年来，多目标跟踪算法的研究进展非常迅速。
基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法，以及基于数据驱动的深度学习算法已经成为该领域的研究热点。
卡尔曼滤波理论在多目标跟踪算法研究中应用广泛，同时，基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法的精度和速度也得到了精细化的提升。
多目标跟踪方法综述
文章编号:1671-637Ⅹ(2004)0320026204多目标跟踪方法综述刘 钢1,2, 刘 明1, 匡海鹏1, 修吉宏1, 翟林培1(1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春 130022;2.空军长春飞行学院,吉林长春 130022)摘 要: 多目标跟踪问题在军事和民用方面都有着十分广泛的应用,如在军事方面的空中预警、空中攻击(多目标攻击)等,民用方面包括空中交通管制等。
多目标跟踪在军事上的应用受到了各国广泛重视。
本文对目前国内外部分文献上发表的有关多目标跟踪方法进行了综述。
并对各种方法的优缺点进行了比较。
基于小波变换的方法与其它几种方法相比其优点更为突出,而基于多传感器数据融合的方法是未来多目标跟踪发展的方向。
关 键 词: 多目标跟踪; 军事; 方法综述中图分类号: V27114; E96 文献标识码: ASurvey on multi2target tracking methodLI U G ang1,2, LI U Ming1, K UANG Hai2peng1, XI U Ji2hong1, ZH AI Lin2pei1(1.Changchun Institute o f Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy o f Science,Changchun130022,China;2.Changchun Aviation Institute o f Air Force,Changchun130022,China)Abstract: Multi2target tracking technology has found wide application in both military and civil areas,such as airborne early warning and multi2target attacking in military activities and air traffic control in civil aviation.Many countries have paid much attention to the military application of the technology.This paper presents a summary on the multi2target tracking methods given in both domestic and foreign publications.K ey Words: multi2target tracking; military affairs; method survey0 概述多目标跟踪问题无论在军事还是民用方面都有着十分广泛的应用,如在军事方面的弹道导弹防御、空中预警、空中攻击(多目标攻击)、海洋监视(水面舰只或潜艇)、战场监视(地面坦克或空中飞机),民用方面包括空中交通管制(民航飞机)等等。
随机有限集扩展目标跟踪算法研究
随机有限集扩展目标跟踪算法研究随机有限集扩展目标跟踪算法研究摘要：目标跟踪是计算机视觉和机器人领域的研究热点之一。
随机有限集（Random Finite Set，RFS）扩展目标跟踪算法是一类基于概率和统计的目标跟踪方法。
本文通过研究RFS扩展目标跟踪算法的基本理论和关键技术，总结了该算法的发展历程和应用情况，并对其未来发展进行了展望。
1. 引言目标跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要课题，广泛应用于目标检测、自动驾驶、智能监控等领域。
传统的目标跟踪算法主要基于滤波或粒子滤波方法，其在处理高维状态空间和多目标的情况下存在一定的局限性。
为了克服这些问题，研究人员提出了随机有限集扩展目标跟踪算法。
2. 随机有限集扩展目标跟踪算法概述RFS扩展目标跟踪算法是一类基于RFS理论的目标跟踪方法，该方法通过描述目标状态的概率密度函数来进行目标跟踪。
RFS概率密度函数描述了目标的存在概率以及目标的状态分布，能够更准确地表示目标的不确定性。
3. RFS扩展目标跟踪算法的基本理论RFS扩展目标跟踪算法的核心理论包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、卡尔曼-粒子滤波器等。
卡尔曼滤波器是一种基于线性状态空间模型的目标跟踪方法，其通过线性近似的方式估计目标状态。
粒子滤波器是一种基于重采样的蒙特卡洛方法，能够处理非线性和非高斯的目标模型。
卡尔曼-粒子滤波器是卡尔曼滤波器和粒子滤波器的结合，用于解决高维状态空间和多目标的跟踪问题。
4. RFS扩展目标跟踪算法的关键技术RFS扩展目标跟踪算法的关键技术包括目标测量、目标建模、数据关联和滤波更新等。
目标测量用于从视频序列中提取目标特征，如位置、速度、外观等。
目标建模用于描述目标的运动模型和外观模型，常见的建模方法包括卡尔曼滤波器、高斯混合模型等。
数据关联用于将每个测量与目标进行关联，常见的关联方法有最小二乘关联、相似度度量等。
滤波更新用于根据最新的目标测量信息更新目标的状态估计值和不确定度。
多目标追踪算法
多目标追踪算法多目标追踪是计算机视觉中的一个重要研究领域，其目标是利用视频流中的信息，对其中的多个目标进行实时的跟踪和定位。
多目标追踪算法的研究有助于实现一些实际应用，如视频监控、人体行为分析等。
常见的多目标追踪算法可以分为两类：基于外观特征和基于运动特征。
基于外观特征的算法使用目标的外观信息（如颜色、纹理等）来进行跟踪。
这种方法的优点是对目标形状和尺寸的变化较为鲁棒，但对于目标之间外观相似或遮挡情况下的区分较为困难。
基于运动特征的算法则利用目标在视频帧中的运动信息进行跟踪。
这种方法对目标之间的外观相似问题较为鲁棒，但对目标形状和尺寸的变化比较敏感。
一种常见的多目标追踪算法是卡尔曼滤波器。
卡尔曼滤波器通过建立目标运动模型和观测模型，并利用观测信息进行目标状态估计和预测。
该算法最初用于航空航天领域，其优点是速度快、精度高，适用于目标运动模型线性且噪声满足高斯分布的情况。
另一种常见的多目标追踪算法是粒子滤波器。
粒子滤波器利用一组粒子来表示目标的位置状态，通过不断更新和重采样来准确估计目标位置。
粒子滤波器对目标的形状和尺寸变化比较敏感，适用于非线性运动模型和非高斯噪声的情况。
目前，多目标追踪算法的研究重点主要集中在提高目标跟踪的准确性和实时性。
一种常见的解决方法是结合多个特征进行目标跟踪，如外观特征、运动特征、深度特征等。
利用多个特征可以提高目标的鉴别度，提高跟踪的准确性。
此外，还可以使用多种滤波器进行目标跟踪，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等，将它们进行融合，提高跟踪的实时性。
在未来，多目标追踪算法还有许多值得研究的方向。
例如，如何提高目标跟踪算法对于目标尺寸和形状变化的适应能力，如何对目标目标之间的关系进行建模，如何提高算法的鲁棒性等。
这些问题的解决将进一步推动多目标追踪算法的发展，并有助于解决实际应用中面临的挑战。
rfs知识点总结
rfs知识点总结RFS (Radio Frequency System)是一个广泛应用在通信领域的系统，涉及到射频信号的发送、接收、调制和解调等一系列过程。
它在无线通信、雷达检测、卫星通信等领域都有着重要的应用。
本文将从RFS的基本原理、应用领域、关键技术等方面进行总结和介绍。
一、RFS的基本原理1. 射频信号和频率射频信号是指频率在300Hz到300GHz之间的电磁波信号。
在无线通信中，通常会用频率来区分不同的信号。
频率越高，信号的传输速度越快，但是穿透力会相对较弱。
2. 数据调制与解调在RFS中，数据调制是指将数字信号转换成模拟信号，而解调则是将模拟信号转换成数字信号。
调制方式有幅度调制、频率调制和相位调制等，而解调则是对应的反向过程。
3. 天线和传输线天线是用来发送和接收射频信号的装置，具有辐射和接收的功能。
传输线是指用来传输射频信号的导线，例如同轴电缆、微带传输线等。
4. 信号解耦信号解耦是指将多个信号分离开来，使其不相互影响。
在RFS系统中，信号解耦可以有效地提高信号的传输质量。
5. 频谱分配频谱分配是指将整个频谱范围划分成多个小的频段，以便多个通信系统之间不会相互干扰。
这在无线通信系统中是十分重要的。
二、RFS的应用领域1. 无线通信RFS在无线通信领域有着广泛的应用，包括移动通信、卫星通信、无线局域网等。
通过RFS系统，用户可以实现无线语音通话、数据传输等功能。
2. 雷达检测雷达是一种利用电磁波进行目标检测的设备，而它的核心就是RFS系统。
雷达可以实现目标探测、跟踪、成像等功能，广泛应用于军事、气象、航空等领域。
3. 卫星通信卫星通信是指通过人造卫星进行通信的方式，它可以实现全球范围内的通信覆盖。
RFS系统在卫星通信中扮演着核心角色，它负责卫星信号的发送、接收、处理等一系列过程。
4. 电子对抗电子对抗是指通过电磁手段来干扰敌方通信或雷达设备的行为。
RFS系统在电子对抗中扮演着重要的作用，它可以实现信号拦截、干扰、伪装等功能。
非线性系统的多扩展目标跟踪算法
非线性系统的多扩展目标跟踪算法随着科技的不断发展，无人机已经成为了现代战争和商业领域中的重要工具。
在实际应用中，无人机需要具备自主导航和目标跟踪能力。
而目标跟踪技术是无人机自主导航的重要组成部分，其性能直接影响到无人机的实用性和有效性。
在复杂的环境下，目标跟踪往往面临着多样性目标、非线性动力学系统等挑战，因此如何针对非线性系统设计多扩展目标跟踪算法成为了当前研究中的重要问题。
非线性系统的多扩展目标跟踪算法是指在非线性动力学系统下，通过多种传感器数据融合和多扩展参数估计技术，实现对多个目标的高效跟踪。
目前，相关研究取得了一些进展，但是仍然存在一些挑战，比如系统的不确定性、目标的不确定性、多目标的协同跟踪等问题。
本文将围绕这些问题展开讨论，提出一种非线性系统的多扩展目标跟踪算法，并进行相关理论分析和仿真验证。
非线性系统的多扩展目标跟踪算法是基于传感器数据融合和多扩展参数估计技术的。
具体来说，该算法包括以下几个主要步骤：（1）多传感器数据融合：通过多种传感器获取目标的信息，比如雷达、红外、摄像头等。
然后，利用数据融合技术将来自不同传感器的数据进行整合，得到目标的全面信息。
（2）多扩展目标模型：针对非线性系统中目标动力学的不确定性，采用多扩展目标模型，同时考虑目标的运动方向、速度、加速度等参数，并通过扩展卡尔曼滤波器进行参数估计。
（3）多目标协同跟踪：在非线性系统中，多目标之间可能存在交互和干扰，因此需要设计多目标协同跟踪算法，实现多目标的协同跟踪和避障。
通过以上步骤，非线性系统的多扩展目标跟踪算法可以实现对多个目标的高效跟踪，并且具有一定的鲁棒性和实用性。
为了验证非线性系统的多扩展目标跟踪算法的有效性，我们进行了仿真验证。
具体而言，我们利用C++语言和Matlab软件建立了仿真模型，并进行了仿真实验。
实验结果表明，该算法可以实现对多个非线性系统目标的高效跟踪，具有较好的鲁棒性和实用性。
在仿真验证中，我们考虑了多种不同的场景和参数设置，并通过对比实验结果，验证了算法的有效性和鲁棒性。
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RFS的多目标跟踪算法及其在外辐射源雷达中的应用准确跟踪多个运动目标的轨迹是一项在多个领域中都不可或缺的关键技术。
目标的非协作性导致目标数目及运动信息难以获取,传感器本身的系统噪声及监控区域内观测野值带来了观测信息的不确定性,这两大难点使得多目标跟踪成为一项十分艰难的任务。
解决多目标跟踪问题的传统方法是通过采用硬关联或软关联判断观测量的来源,完成对多目标问题的拆分,进而实现对单个目标的独立跟踪。
该类方法没有对多目标建立统一的理论体系,在面对目标数目未知时变的复杂场景时往往束手无策。
基于RFS的多目标跟踪算法避免了目标-量测关联,利用集合建模实现了对多目标的整体滤波处理,开辟了一种应对复杂跟踪场景的新途径。
外辐射源雷达的重要职能之一就是同时实现对多个运动目标的有效跟踪,该系统的联合定位体制及输入到跟踪系统中的数据的高度不确定性,必然会大大增加多目标跟踪的难度。
本文对基于RFS的多目标跟踪方法及其在外辐射源雷达背景下的应用进行了研究,主要取得了以下成果:1.在SP-PHD滤波中,根据目标状态转移密度函数分布预测粒子,导致滤波性能严重依赖目标运动模型,在运动模型不准的情况下,大量粒子偏离真实目标状态,粒子退化严重。
为提高SP-PHD滤波中的粒子有效利用率,提出一种改进的P-PHD算法,该算法基于球面-径向容积数值积分准则,利用CKF产生建议密度函数,并对其进行采样得到当前时刻的粒子状态,从而使粒子
分布更接近于真实多目标后验PDF,有效地缓解了SP-PHD滤波算法中的粒子退化现象,大大减少了SP-PHD滤波中所需粒子数。
同时,CP-PHD滤波算法性能不受目标状态维数的影响,在目标状态维数较高时,其性能优于UP-PHD滤波。
2.提出了基于SCKF的P-CBMe MBer滤波算法。
该算法采用SCKF产生建议密度函数,从而使预测粒子分布更接近于高似然区域,达到改善粒子分布和提高跟踪精度的目的。
SCKF是对CKF的一种改进算法,具有计算量小、算法性能不受目标状态维数影响等与CKF相同的优点,其滤波性能与CKF 相似,但SCKF不需要对矩阵做开方处理,从而避免了由此导致的滤波精度下降、算法发散或终止等现象的出现,仿真表明所提算法跟踪精度优于UP-CBMe MBer
滤波,与CP-CBMe MBer算法性能相当,这说明SCP-CBMe MBer滤波在提高算法稳定性的同时保证了算法的跟踪精度。
3.在P-CBMe MBer滤波中,对所有存活粒子不加判断地全部用观测量修正其预测状态虽然能缓解粒子退化,但势必会带来大量运算,并且由于没有进行目标-观测量关联,该类算法在杂波较多时会造成明显的目标数目过估计。
为应对上述问题,提出了一种自适应P-CBMe MBer滤波算法。
该算法一方面简化了P-CBMe MBer滤波中的更新步骤,在获取量测更新航迹时,只保留了对该航迹生存概率贡献最大的预测航迹所对应的粒子集,另一方面首先选择目标状态转移密度函数作为建议密度函数,在该条件下得到所有粒子的预测状态,再通过重采样对预测粒子进行分类,保留质量较好的粒子状态,对其余粒子利用其所在航迹对应的观测量对其状态进行修正,最后用仿真数据说明该算法在改善粒子质量的同时降低了由此带来的运算量,并且能有效解决由于过度使用观测量带来的目标数目过估计问题。
4.提出了一种适用于外辐射源雷达的P-PHD多目标跟踪算法。
P-PHD滤波多假设新生目标信息先验已知,该条件在外辐射源雷达背景下不再成立,当新生目标信息未知时,P-PHD滤波需要消耗大量粒子来检测每时刻是否有新生目标出现。
针对该问题,所提算法利用当前观测量(双基地距离和、目标方位角和多普勒频率),结合外辐射源雷达多站联合定位原理,寻找新生目标最有可能出现的区域,以达到优化新生粒子分布的目的,同时在滤波更新阶段充分利用对应多个发射站的观测量,以改善跟踪滤波精度。
由于外辐射源雷达中目标方位角通常精度较差,因而所提算法中目标方位角只用来优化新生粒子分布区域,不用在后续量测更新中。