雷达跟踪算法论文目标跟踪算法论文
遮挡环境下基于航海雷达的舰船目标跟踪方法研究
遮挡环境下基于航海雷达的舰船目标跟踪方法研究
孙帅;吕红光;黄骁
【期刊名称】《中国舰船研究》
【年(卷),期】2024(19)1
【摘要】[目的]针对无人艇平台航海雷达在舰船目标跟踪中因障碍物遮挡而造成的目标航迹断裂问题,需综合利用环境先验信息,以提高雷达探测受限时目标跟踪航迹的连续性。
[方法]通过提出遮挡环境下的综合概率数据互联(IPDA)算法,即O-IPDA,对环境遮挡情况进行实时预判;在遮挡环境中通过采用低检测概率和针对性设计的存在状态概率转移矩阵,以维持目标跟踪的连续性。
[结果]在单目标跟踪场景中,当目标被暂时遮挡时,O-IPDA可以避免目标因持续性漏检而丢失,以保持跟踪航迹的稳定性,其中算法的抗遮挡能力取决于O-IPDA存在状态概率转移矩阵中的相关参数设置。
[结论]O-IPDA目标跟踪方法具有一定的抗遮挡能力,可为航海雷达单目标跟踪研究提供参考。
【总页数】7页(P55-61)
【作者】孙帅;吕红光;黄骁
【作者单位】大连海事大学航海学院;中国舰船研究设计中心
【正文语种】中文
【中图分类】U666.14
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基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述
基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述雷达航迹跟踪算法是指通过对窄带雷达前端数据进行处理，提取目标运动参数，及时更新目标航迹状态并预测其运动趋势。
而卡尔曼滤波是一种广泛应用于目标跟踪中的预测算法，它基于线性系统理论，采用贝叶斯估计方法对系统状态进行估计和修正，大大提高了目标跟踪的准确性和效率。
卡尔曼滤波结构包括预测和修正两个步骤，其中预测步骤利用历史状态信息和运动模型预测目标在下一时刻的位置和速度；修正步骤采用测量数据进行状态更新，同时根据卡尔曼增益的大小决定历史状态和测量数据的权重，从而实现目标状态的估计和修正。
在雷达航迹跟踪应用中，卡尔曼滤波算法主要分为单目标跟踪和多目标跟踪两种类型。
单目标跟踪主要关注单个目标的运动状态估计，最常用的滤波方法是一维、二维或三维卡尔曼滤波；而多目标跟踪则需要同时估计多个目标的运动状态，常用的算法包括多维卡尔曼滤波和粒子滤波等。
对于雷达航迹跟踪算法而言，卡尔曼滤波的优点在于：首先，具有高效的滤波性能，可以通过在线实时计算实现目标状态的估计和预测；其次，支持多个传感器、多个目标和多个测量的输入，可以满足多种实际应用需求；最后，具有一定的容错性，能够自适应地处理噪声、模型误差以及目标突然出现、消失等情况。
然而，卡尔曼滤波算法在雷达航迹跟踪应用中也存在一些问题，如目标的失配、多传感器测量的一致性问题、目标运动模型的不确定性等。
因此，为实现更准确、稳健和高效的雷达航迹跟踪，需要深入研究卡尔曼滤波算法的各种变形和优化，创新性地设计新算法，以及运用机器学习、深度学习等技术，提升雷达航迹跟踪算法的性能和鲁棒性。
总之，基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法是目前领先的目标跟踪方法之一，具有广泛应用前景。
未来的研究重点应该是在加强对目标状态的估计、提高对多目标、多传感器的处理能力，以及结合其他技术来提高雷达航迹跟踪的性能和实用性。
雷达测量中的目标识别与跟踪技术
雷达测量中的目标识别与跟踪技术引言雷达技术作为一种广泛应用于军事、航空、航海和交通领域的测量技术，一直以来都备受关注和研究。
在雷达应用领域中，目标识别与跟踪技术是十分重要的一个研究方向，主要用于确定被测目标的特征或性质，随后跟踪该目标的运动变化。
本文将深入探讨雷达测量中的目标识别与跟踪技术。
一、雷达目标识别技术1. 散射截面及目标特征分析雷达识别某一特定目标的首要问题是确定目标的散射截面。
散射截面的值决定了目标对雷达波的反射程度，与目标的形状、大小和边缘特性等有关。
目标特征分析可以帮助确定不同目标之间的差异，并提供用于识别目标的信息。
2. 多普勒特征分析多普勒效应是指由于目标的运动而引起的接收信号频率发生变化的现象。
通过分析接收信号的多普勒频移，可以获得目标的运动状态、速度和方向，从而进一步识别目标。
3. 反射波束特征分析雷达工作时产生的波束会与目标发生相互作用，反射出的信号会带有目标的形状和结构信息。
通过分析返回信号的波束特征，可以推测出目标的形状、方位和内部结构等，为目标识别提供重要线索。
二、雷达目标跟踪技术1. 滤波器与滤波技术针对目标跟踪问题，滤波器是一种常用的处理手段。
常见的滤波器有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和无迹卡尔曼滤波器等。
这些滤波器通过对雷达信号进行滤波处理，估计目标的状态并持续跟踪目标运动。
2. 目标运动模型目标运动模型是描述目标运动规律的数学模型。
常见的目标运动模型有匀速模型、自由加速度模型和粒子模型等。
通过建立适当的目标运动模型，可以更好地预测目标的运动行为，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
3. 数据关联算法数据关联算法是在已知目标状态的情况下，根据测量数据关联目标和测量结果，并进行目标跟踪的一种方法。
常见的数据关联算法有最近邻算法、卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法等。
这些算法能够有效处理多目标跟踪问题，提高跟踪性能。
三、雷达目标识别与跟踪在实际应用中的挑战与展望1. 复杂环境下的干扰雷达目标识别与跟踪在实际应用中面临着复杂的环境干扰，比如地形变化、气象条件和其他电磁源等。
《2024年基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用》范文
《基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，多目标跟踪技术已成为众多领域研究的热点。
多目标跟踪算法在智能监控、无人驾驶、行为分析等领域有着广泛的应用。
近年来，基于深度学习的多目标跟踪算法取得了显著的进展，其中，YOLOv5和DeepSORT算法的结合在多目标跟踪领域表现出强大的性能。
本文将介绍基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法的研究与应用。
二、YOLOv5算法概述YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，而YOLOv5是该系列中最新的版本。
该算法通过将目标检测任务转化为单次前向传递的回归问题，实现了较高的检测速度和准确率。
YOLOv5采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，通过非极大值抑制（NMS）等后处理技术，实现了对多个目标的准确检测。
三、DeepSORT算法概述DeepSORT是一种基于深度学习的多目标跟踪算法，它通过结合深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法，实现了对多个目标的准确跟踪。
DeepSORT利用深度神经网络进行特征提取，并采用匈牙利算法进行数据关联，从而实现了对目标的稳定跟踪。
四、基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法将两种算法的优势相结合，实现了对多个目标的实时检测和跟踪。
具体而言，该算法首先利用YOLOv5进行目标检测，得到每个目标的边界框和类别信息；然后，利用DeepSORT进行数据关联和目标跟踪，实现了对多个目标的稳定跟踪。
在特征提取方面，该算法采用深度神经网络进行特征提取，从而提高了对目标的识别能力。
在数据关联方面，该算法采用匈牙利算法进行最优匹配，从而实现了对目标的稳定跟踪。
此外，该算法还采用了级联匹配和轨迹管理等技术，进一步提高了跟踪的准确性和稳定性。
雷达目标跟踪
雷达目标跟踪雷达目标跟踪是一种用雷达技术对目标进行实时跟踪的方法。
雷达目标跟踪的主要目的是精确地确定目标的位置、速度和轨迹，以及目标的识别和分类。
在雷达目标跟踪中，首先要通过雷达系统对目标进行探测和测量。
雷达系统通过向目标发送微波信号，接收目标反射回来的信号，并根据接收到的信号特性来确定目标的位置和速度。
雷达系统通常采用脉冲雷达或连续波雷达来实现目标探测和测量。
一旦目标被探测到并测量出来，接下来就需要对目标进行跟踪。
雷达目标跟踪涉及到目标的预测、关联和更新等步骤。
目标的预测是基于目标的历史观测数据和运动模型，通过预测目标的位置和速度来估计目标的未来状态。
目标的关联是将当前观测到的目标与之前预测的目标进行匹配，以确定目标的唯一身份。
目标的更新是根据最新观测数据对目标的状态进行修正和更新。
雷达目标跟踪的核心是数据关联算法。
数据关联算法通过将目标的观测数据与之前的预测数据进行比较和匹配，来确定目标的身份和轨迹。
常用的数据关联算法有最近邻关联算法、最小生成树关联算法和卡尔曼滤波算法等。
在雷达目标跟踪中，还要考虑到一些复杂的情况，如多目标跟踪、目标交叉和遮挡等。
多目标跟踪是指在雷达系统中存在多个目标需要同时进行跟踪的情况，需要解决多个目标的数据关联和轨迹预测问题。
目标交叉是指当多个目标同时靠近或重叠在一起时，需要通过解相关和模糊表示等方法来分离和识别各个目标。
目标遮挡是指当目标被遮挡或部分遮挡时，需要通过目标的背景和其他目标的信息来进行目标识别和跟踪。
总之，雷达目标跟踪是一种用雷达技术对目标进行实时跟踪的方法，可以精确地确定目标的位置、速度和轨迹。
它涉及到目标的探测、测量、预测、关联和更新等过程，需要应用数据关联算法和解相关技术来解决多目标跟踪、目标交叉和遮挡等问题。
雷达目标跟踪在军事、航空、交通和安防等领域具有广泛的应用前景。
一种组网雷达误差配准和目标跟踪递推算法
信号/数据处理一种组网雷达误差配准和目标跟踪递推算法3吕泽均1,张春刚2(1.中国西南电子技术研究所, 成都610036; 2.中国航天科工集团061基地, 贵阳550009)【摘要】 提出了一种在ECEF坐标系中对组网三维雷达的系统误差进行估计和目标跟踪联合递推算法,该算法能对系统误差进行在线估计和补偿,适应系统误差的变化,并同时对目标进行跟踪,提高了航迹融合精度,扩大了雷达的监视范围。
用模拟的雷达数据对算法的性能进行了评估,计算机仿真试验验证了该算法的可行性和有效性。
【关键词】 传感器误差配准;目标跟踪;ECEF坐标系;雷达组网中图分类号:T N957.52 文献标识码:AA Recur si ve Registra ti on an d Tar get Tra ck i n g Algor i thm for Netted Ra da rLV Ze2jun1,Z HANG Chun2gang2(1.Southwe st China Institute of Electr onic Technology, Chengdu610036,China)(2.No.061Ba se of C AS I C, Guiyang550009,China)【Ab stra ct】 In this work,we for m ul a te sens or registra ti on and target tracking p roblem i n E CEF coordina t e system for netted 3D radar syste m.T he recursive alg orit hm ca rrys out si multaneous s ens or registrati on and ta rget tracki ng,which is relevant in the context of w i de2area surve illance w ith the fixed2site rada rs.The pe rfor m ance of the proposed algorith m ha s been eva lula ted using si mula t ed radar da ta in this pape r.The si mulati on results sh o w the fea sibility and effecti veness of the algorith m.【Key word s】sen s or registra ti on;ta rget tracking;ECEF coo rdinate syst em;rada r net working0 引 言雷达及其对抗始终是现代战争中争夺制电磁权的重要内容,随着综合电子干扰技术的发展,单部雷达已经很难与电子对抗系统全面抗衡,传统雷达所面临的电子干扰和隐身目标攻击促使雷达向网络化方向发展,如今的雷达及其对抗已经发展到体系对体系的作战模式。
雷达系统的信号处理与目标识别算法分析
雷达系统的信号处理与目标识别算法分析一、引言雷达（Radar）系统是一种利用电磁波对目标进行跟踪和探测的设备。
随着科技的进步和各个领域对雷达系统的需求增加，雷达的信号处理和目标识别算法变得更加重要。
本文将对雷达系统的信号处理和目标识别算法进行深入分析。
二、雷达原理和信号处理雷达系统利用发送出去的电磁波与被目标反射回来的电磁波之间的时间差和频率差来测量目标的距离和速度。
在雷达信号处理中，需要对接收到的信号进行一系列的处理，以提取出有用的信息。
1. 预处理预处理是信号处理的第一步，其目的是将原始信号转换为能够提供更多信息的形式。
其中包括抗干扰处理、时延或频率的补偿、动态范围的优化等。
2. 目标检测目标检测是雷达信号处理中的核心环节。
常用的目标检测算法包括：常规滤波器法、匹配滤波器法、CFAR（恒虚警率）检测法等。
这些算法可以利用雷达信号与背景噪声之间的差异来检测出目标的存在。
3. 脉冲压缩脉冲压缩是为了提高雷达系统的距离分辨率。
通过对返回的一系列脉冲信号进行加权和积累，可以将相邻脉冲之间的能量对比增大，从而提高目标分辨能力。
4. 构建回波信号的径向速度信息雷达系统可以利用多普勒效应测量目标的速度。
在信号处理中，可以通过采用FFT（快速傅里叶变换）等算法，将时间域的信号转换到频率域，从而得到目标的速度信息。
三、目标识别算法分析目标识别是在得到目标的距离、速度等信息后，进一步对目标进行分类和识别的过程。
目标识别算法需要从海量的目标数据中提取出有效特征，并进行合理的分类和判别。
1. 特征提取特征提取是目标识别的重要环节。
常用的特征包括目标的形状、反射率、运动轨迹等。
常用的特征提取算法有：HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）、CNN（卷积神经网络）等。
2. 分类和判别在得到目标特征后，需要通过分类和判别算法将目标进行识别。
常用的分类算法有支持向量机（SVM）、最近邻（k-NN）和深度学习等。
基于卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪解读
随机数字信号处理期末大作业（报告）基于卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪Radar target tracking based on Kalman filter学院（系）：创新实验学院专业：信息与通信工程学生姓名：李润顺学号：21424011任课教师：殷福亮完成日期：2015年7月14日大连理工大学Dalian University of Technology摘要雷达目标跟踪环节的性能直接决定雷达系统的安全效能。
由于卡尔曼滤波器在状态估计与预测方面具有强大的性能，因此在目标跟踪领域有广泛应用，同时也是是现阶段雷达中最常用的跟踪算法。
本文先介绍了雷达目标跟踪的应用背景以及研究现状，然后在介绍卡尔曼滤波算法和分析卡尔曼滤波器性能的基础上，将其应用于雷达目标跟踪，雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。
最后对在一个假设的情境给出基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法对单个目标航迹进行预测的MATLAB仿真，对实验的效果进行评估，分析预测误差。
关键词：卡尔曼滤波器；雷达目标跟踪；航迹预测；预测误差；MATLAB仿真- 1 -1 引言1.1 研究背景及意义雷达目标跟踪是整个雷达系统中一个非常关键的环节。
跟踪的任务是通过相关和滤波处理建立目标的运动轨迹。
雷达系统根据在建立目标轨迹过程中对目标运动状态所作的估计和预测，评估船舶航行的安全态势和机动试操船的安全效果。
因此，雷达跟踪环节工作性能的优劣直接影响到雷达系统的安全效能[1]。
鉴于目标跟踪在增进雷达效能中的重要作用，各国在军用和民用等领域中一直非常重视发展这一雷达技术。
机动目标跟踪理论有了很大的发展，尤其是在跟踪算法的研究上，理论更是日趋成熟。
在跟踪算法中，主要有线性自回归滤波、两点外推滤波、维纳α-滤波和卡尔曼滤波，其中卡尔曼滤波算法在目标跟踪滤波、加权最小二乘滤波、β理论中占据了主导地位。
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雷达跟踪算法论文目标跟踪算法论文
雷达多目标跟踪算法
摘要:文章简述了雷达多目标跟踪系统中状态估计和航迹数据关联两大问题的研究现状并对主流算法进行分析对比。
状态估计问题主要分析了线性滤波及非线性滤波的主流算法。
数据关联问题主要分贝叶斯类和最大似然概率类进了行讨论分析。
关键词:雷达；目标跟踪；卡尔曼滤波；数据关联
1引言
将数学算法引入到雷达系统，已经有百年历史，雷达数据处理方法始于高斯将最小二乘算法应用于神谷星的轨道预测，随后R.A.Fisher的极大似然估计法、N.Wiener的维纳滤波法都曾给雷达数据处理带来巨大变革，而由Kalman滤波逐步完善而来的卡尔曼滤波估计理论已经在雷达数据处理中占有非常重要的地位。
雷达目标跟踪算法主要有状态估计、航迹点迹处理两个部分。
2状态估计
状态估计是对目标过去的运动状态进行平滑、对目标现在运动状态进行滤波以及对目标未来的运动状态进行预测的方法。
2.1线性滤波算法
在所有的线性形式的滤波器中，线性均方估计滤波器是最优的。
线性均方误差准则下的滤波器包括：维纳滤波器和卡尔曼滤波器，稳态条件下两者是一致的，但卡尔曼滤波器适用于有限观测间隔的非平稳问题，它是适合于计算机计算的递推算法。
[1]表1列出详细对比。
2.2 非线性滤波
无源探测系统不能测距，欲获得目标状态良好估计需用到非线性滤波方法，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、不敏卡尔曼滤波（UKF）及粒子滤波（PF）[2]。
表二列出了详细对比分析。
由以上对比可知，速度上，EKF具有明显优势，但当系统的非线性强度增大导致线性化误差增大时，EKF的估计精度下降，甚至发散；精度上UKF和PF性能相似，但就计算量而言PF远远超过UKF[3]。
综上，在一般的非线性高斯环境中宜采用UKF，在更复杂的非高斯环境中，PF将具有更广泛的应用前景。
3 多目标跟踪
多目标跟踪的基本方法，可以分为极大似然类数据关联算法和贝叶斯类数据互联算法。
极大似然类数据关联算法包括人工标图法、航迹分叉法、联合极大似然算法、0-1整数规划法、广义相关法等。
贝叶斯类互联算法包括最近邻域法、概率数据互联算法、联合数据互联算法、最优贝叶斯算法、多假设方法等[4]。
3.1 极大似然类多目标数据关联算法
在极大似然类数据关联算法中，目前主要应用的是航迹分叉法、两盒极大似然算法、0-1整数规划法和广义相关法这四种算法。
表三就这几种线性关联算法进行对比分析。
通过实验，在测量杂波环境相同的条件下，航迹分叉法的计算耗时最长，计算量最大，这是由于它无区别地分配有效测量，不处理同
一量测在多分枝中的竞争所导致的。
联合极大似然法次之，0-1整数规划法和广义相关法相对耗时较少，具有较好的实时性。
综上各个方面。
可以看出广义相关法能够较好地进行量测点迹的分配，并具有较好的算法实时性。
3.2 贝叶斯类多目标数据互联算法
贝叶斯类的多目标跟踪算法根据计算方式可以分为最优贝叶斯和次优的贝叶斯两大类算法。
次优的贝叶斯类算法只对最新的确认量测集合进行研究，最优贝叶斯算法是对当前时刻的所有确认量测集合进行研究，给出每个量测序列的概率。
次优贝叶斯类算法中联合概率数据互联算法（JPDA）是在概率数据互联滤波器（PDAF）的基础上发展起来的，是在杂波环境下对多目标进行数据互联的一种非常合适的算法。
最优贝叶斯算法是一种全邻域滤波器，它考虑了时间积累信息，能够提供密集环境下最优的性能，因此成为后验全邻域算法。
多假设多目标跟踪算法（MHT）是以“全邻”最优滤波器和“聚”的概念为基础，在理想条件下，MHT被认为是数据互联处理的最优方法[5]。
４结论
本文介绍了雷达多目标跟踪中两个主要问题--状态估计和数据关联的各种解决算法以及它们在适用条件、性能各方面的对比。
在雷达军用民用广泛应用的今天，仍然存在许多有待解决的问题，如低空、多机动目标跟踪问题均是实际中迫切需要解决的问题。
参考文献
[1]R.A.Singer, R.G.Sea. New results in Optimizing Surveillance System Tracking and Data Correlation Performance in Dense Multitarget Environments. IEEE Trasactions. Automatic Control, 1973, 18(6):571-582.
[2]Kalman滤波及滤波在雷达目标跟踪中的应用仿真研究．雷达与电子对抗一体化及仿真技术学术论文集．2010.10.187-191．
[3]T.L.Song, J.L. Speyer. A Stochastic Analysis of a Modified Gain Extended Kalman Filter with Application to Estimation with Bearing Only Measurements. IEEE Transactions on Automatic Control.1985.30,30(10):940-949.
[4]何友，修建娟，张晶炜，关欣.．雷达数据处理及应用（第二版）．电子工业出版社．2009．
[5]崔吉，张燕超．基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法研究．影像技术．2010第三期．。