基于自适应聚概率矩阵的JPDA算法研究

为了降低联合概率数据关联(joint probabilispic data association,JPDA)算法的计算复杂度,解决跟踪临近目标时出现的航迹合并问题,基于量测自适应消除方法,提出了一种改进JPDA算法.该算法首先通过Cheap JPDA算法计算互联概率,降低算法计算量;其次对聚概率矩阵加以阈值处理,通过重建确认矩阵,进一步优化算法复杂度;最后采用自适应消除方法,去掉聚概率矩阵中易引起错误关联的量测,减小JPDA算法在关联临近目标时的误差.仿真实验结果表明:相较于JPDA算法及Scaled JPDA(SJPDA)算法,本文算法在保证跟踪精度的前提下,降低了算法复杂度,提高了时效性;在跟踪临近目标及交叉目标时,改进算法能避免航迹合并现象及跟错目标情况的发生.     

基于马尔可夫链蒙特卡洛方法的数据关联算法研究

数据关联是杂波环境下多目标跟踪问题的难点之一.文中提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的数据关联算法(MCMCDA),该算法通过在相应的关联事件空间中采样,可以有效地估计数据的边际关联概率,而且算法的估计精度可根据需要进行调节.仿真结果表明,在需要跟踪的目标数目较多,探测概率较低、杂波概率较高的情况下,JPDA算法因出现"组合爆炸"问题而难以在实际中应用;MCMCDA算法则能在保持较高估计精度的情况下降低计算负荷,从而能够较好地满足实时跟踪系统的要求.     

分布式自适应网格交互多模型JPDA算法

将自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和联合概率数据互联(JPDA)算法相结合,提出了用于多传感器多目标跟踪的分布式自适应网格交互多模型联合概率数据互联(DAGIMM-MSJP-DA)算法.该算法在航迹关联检验阶段结束后,融合中心采用模糊加权方法对不同传感器关于同一目标的各模型概率、各模型状态估计及其对应的估计协方差阵进行融合,从而得到关于目标的总体状态估计和相应的估计协方差阵,并将融合后的各模型概率反馈至各传感器以便进行统一的、更为精确的网格自适应调整.最后通过计算机仿真验证了该算法的有效性和正确性.     

一种杂波环境下的多传感器多目标数据关联算法

研究了多传感器多目标的数据关联问题，提出了杂波环境下多传感器多目标跟踪的极大似然关联算法．算法中考虑了传感器对目标的漏检情况，在各个观测站传感器的观测数据不完备的情况下，建立了传感器测量与目标的可行关联分配模型，并综合采用了假点的后验概率比模型，提高了多传感器对同一目标测量的互补性和对弱信号目标的跟踪精度．理论分析和仿真实验结果表明，所提出的算法可实现杂波环境下对弱目标的持续跟踪，并且在确保航迹关联性能和较好跟踪效果的基础上，降低了算法的运算量．     

基于方位时差的多站协同目标跟踪

为提高多站无源协同跟踪的精度.提出了一种基于方位时差的目标跟踪方法.从一种拟线性的方位增量卡尔曼预处理方法人手,降低方位观测的误差,利用距离和时差跟踪建立观测方程.使用扩展卡尔曼滤波的方法对目标的运动状态进行估计,并采用分布式估计集中处理的方式融合多站并行估计数据.通过计算机仿真分析了该方位时差方法的跟踪性能.仿真结果表明.该方法对于目标状态的估计与真值偏差较小,能够满足跟踪精度要求.     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

基于粒子滤波的约束目标被动跟踪研究

为提高约束条件下的二维机动目标被动跟踪性能,提出了一种约束下的粒子滤波方法(CPF).使用转弯率概念建立了被动跟踪模型,阐述了非线性粒子滤波的基本过程;通过设定地域和机动性能约束条件,抛弃约束外粒子,并对粒子分布和权重进行调整;利用CPF进行了目标跟踪仿真实验,与无约束的粒子滤波跟踪进行了对比,分析了轨迹跟踪性能,比较了跟踪误差.仿真结果表明,CPF能够稳定跟踪,并且具有更高的跟踪精度.     

基于异构图学习的交通场景运动目标感知

为了提高无人车在交通场景中的运行效率和运输安全,研究了基于异构图学习的交通场景运动目标感知; 考虑实际交通场景中运动目标之间的复杂交互关系对目标运动的影响,基于异构图学习提出了交通场景中多目标检测-跟踪-预测一体化感知框架; 结合YOLOv5和DeepSORT检测并跟踪运动目标,获得目标的运动轨迹; 使用长短期记忆(LSTM)网络从目标历史轨迹中学习目标的运动信息,使用异构图学习目标间的交互信息,以提高运动目标轨迹预测准确度; 使用LSTM网络对目标运动信息与交互信息解码得到目标未来轨迹; 为了验证方法的有效性,在公共交通数据集Argoverse、Apollo和NuScenes上进行了评估。分析结果表明:结合YOLOv5和DeepSORT可实现对运动目标的检测跟踪,对交通场景中的运动目标实现了75.4%的正确检测率和61.4%的连续跟踪率; 异构图能够有效捕捉运动目标之间复杂的交互关系,并且捕捉的交互关系能够提高轨迹预测精度,加入异构图捕捉交互关系后,运动目标的平均位移预测误差降低了63.0%。可见,考虑交通场景中运动目标之间的交互关系是有效的,引入异构图学习运动目标之间的交互关系可以感知运动目标的历史与未来运动信息,从而帮助无人车更好地理解复杂交通场景。      

基于视频的交叉口排队过程感知及预测

在研究交叉口排队过程中，全面、精细地感知及预测方法一直是难点. 传统的排队过程感知方法缺乏不同排队阶段的精细感知和关联，无法得到全面、精细的交通参数. 对此，提出一种基于视频、分阶段感知再关联的排队过程感知及预测方法. 该方法包括3 部分：第一，通过目标检测和边缘检测提取道路和车辆信息；第二，对道路和车辆边缘信息进行卷积融合，检测排队区域和排队长度；第三，利用车辆位置重构和KCF跟踪等方法感知并关联不同排队阶段，重构并预测交叉口车辆运行轨迹，得到精准到车辆个体的排队车辆数和停车延误等参数. 实验结果表明，所提方法在检测正确的情况下，平均95.7%的排队车辆轨迹重构结果是准确的；并且在实际应用场景测试中，在不同车流量和光照条件下均可取得满意的效果.     

基于概率支持向量机方法的人脸识别

针对智能会议场景对人脸识别的特殊情况,通过依据检测、跟踪得到头部区域与人脸区域的面积比,选择正面的人脸进行识别,降低了人脸姿态对人脸识别的影响.在分类方法的选择上,采用支持向量机方法,并对支持向量机方法进行了概率建模,分类器输出结果是测试人脸属于每类的概率.实验结果表明:该方法不仅使人脸识别的精度得到了提高,还提供了其属于所在类中的可信程度.     

基于 ECDIS 的雷达与 AIS 信息融合的算法与工程实现

为达到雷达与AIS（船舶自动识别系统）优缺点互补以提高航行安全性的目的,提出AIS目标信息与雷达目标信息融合算法。采用多因素模糊综合决策算法进行目标关联,并且基于ECDIS （电子海图显示系统）实现雷达与AIS目标信息融合。工程研究与实现最终验证了融合算法的可靠性及有效性。     

基于Box-Cox-TQR概率密度的铁路运用车保有量预测方法

合理的铁路运用车保有量，对满足铁路货运需求，提高货车运用效率，降低运营成本等有重要作用.考虑铁路运输系统复杂的内外部环境及其动态变化特性，对影响运用车保有量因素定性分析；提出了粗糙集属性约简、灰色关联分析、逐步回归方法相结合的主要影响因素识别方法.以此为基础，建立了基于 Box-Cox变换分位数回归(Box-Cox-TQR)和核密度估计相结合的概率密度预测模型.以国家铁路局运用车保有量实际数据为基础，进行预测试验.结果表明，利用主要因素识别的方法符合目标值的运动变化规律，预测结果具有良好的精度.此外，概率密度预测比点预测、区间预测传递出更多信息，为管理决策提供更多准确有用信息.     

Imprecise reliability assessment for heavy numerical control machine tools against small sample size problem

Small sample size problem is one of the main problems that heavy numerical control (NC) machine tools encounter in their reliability assessment. In order to deal with the small sample size problem, many indirect reliability data such as reliability data of similar products, expert opinion, and engineers’ experience are used in reliability assessment. However, the existing mathematical theories cannot simultaneously process the above reliability data of multiple types, and thus imprecise probability theory is introduced. Imprecise probability theory can simultaneously process multiple reliability data by quantifying multiple uncertainties (stochastic uncertainty, fuzzy uncertainty, epistemic uncertainty, etc.) together. Although imprecise probability theory has so many advantages, the existing natural extension models are complex and the computation result is imprecise. Therefore, they need some improvement for the better application of reliability engineering. This paper proposes an improved imprecise reliability assessment method by introducing empirical probability distributions to natural extension model, and the improved natural extension model is applied to the reliability assessment of heavy NC machine tool spindle to illustrate its effectiveness.     

基于Box-Cox-TQR概率密度的铁路运用车保有量预测方法

合理的铁路运用车保有量，对满足铁路货运需求，提高货车运用效率，降低运营成本等有重要作用.考虑铁路运输系统复杂的内外部环境及其动态变化特性，对影响运用车保有量因素定性分析；提出了粗糙集属性约简、灰色关联分析、逐步回归方法相结合的主要影响因素识别方法.以此为基础，建立了基于 Box-Cox变换分位数回归(Box-Cox-TQR)和核密度估计相结合的概率密度预测模型.以国家铁路局运用车保有量实际数据为基础，进行预测试验.结果表明，利用主要因素识别的方法符合目标值的运动变化规律，预测结果具有良好的精度.此外，概率密度预测比点预测、区间预测传递出更多信息，为管理决策提供更多准确有用信息.     

A Probability Model of Bicycles Crossing Vehicle-bicycle Separation Lines

Vehicle-bicycle separation lines are frequently used to isolate motor vehicles from bicycles on China's urban roads. Conflict between motor vehicles and bicycles exists in these road sections. It is regularly caused by bicycles crossing the vehicle-bicycle separation line onto the motor vehicle lane. Thus, it is imperative to research the probability of crossing travel of bicycles. First, two presumptions for bicycles to cross travel are stated. One is that bicycles need to cross the traffic marking; the other is that the space among the adjacent motor vehicle flows is available for bicycles to cross. With this observation, the probability of conflicts between motor vehicles and bicycles can be obtained as a product of their probabilities. Based on this probability, the result was summarized as follows: the probability for bicycles crossing the traffic marking obeys a negative exponential distribution, which is derived. The result was shown by theoretical analysis and was compared to actual survey data. The available probability for bicycles entering into motor vehicle flow was found by the use of a traffic survey. Therefore, a probability function was proposed with different spaces that led to a probability model for vehicle-bicycle conflicts. At last, using the survey data, the probability model proved to be correct.     

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研究在具有过去的统计信息及实时信息条件下的交通网络上的路径生成问题 我们假定路段通行时间具有一定的概率分布，这一分布从过去的统计数据得到，而当旅行者到达某一节点时，以该节点为起点的路段的通行时间作为实时信息被告知。在以上条件下，我们给出一种自适应算法来实时地生成一条路经，使得在某一预定时刻以前到达目的地的概率最大这个概率是衡量路径的时间可靠性的尺度，因而我们称相应算法为reliable routing algorithm。与之对应，我们注意到在以往的研究中，衡量路径优劣的有平均通行时间长短等等尺度。     

基于STBC的混沌MIMO雷达的信号处理研究

针对MIMO（multiple input multipleoutput）雷达正交信号设计的困难,提出了一种超宽带调制的混沌二相码,并结合STBC（space-time block coding）技术,能够达到发射信号的完全正交和最大空间分集．方法简单易行,具有较好的保密特性．仿真实验给出2×2系统下,信噪比为20dB时的回波信号波形,发现该方法较好地实现对复杂目标的识别．同时推导了该模型在奈曼皮尔逊准则下的目标检测概率,相对于窄带系统,检测概率显著提高．     

城市某大桥结构检测研究

通过采用外观检查、无损检测及静载试验等方法对某桥进行检测,及时发现主要病害及破损程度,了解和掌握桥梁的总体使用状态,为桥梁管理部门对本桥采取正确管理决策提供可靠依据,同时为加固设计提供科学、合理的技术资料和依据.