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.     

一种避免航迹聚集的改进的JPDA方法

提出了使用分类信息来改进传统的JPDA方法,在数据关联过程中综合使用了目标的运动学信息和目标的分类信息,提高了在跟踪波门内目标正确关联的概率,有效避免了航迹聚集现象.理论分析和仿真结果表明,尤其当多个临近目标的属性信息差别明显时,有目标分类信息辅助的JPDA方法可以显著提高跟踪波门内目标的正确关联概率,降低波门内其他目标/杂波的关联概率,使得被跟踪目标的信息更新以正确目标的信息为主.仿真结果验证了算法的正确性和有效性.     

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.     

机动目标跟踪的一种新的方差自适应滤波算法

针对"当前"统计模型自适应滤波算法跟踪非机动或弱机动目标时存在跟踪精度不高以及受目标机动加速度极限值先验设置的制约等问题,提出了一种方差自适应滤波算法,该方法利用新息与加速度变化量之间的关系,实现了加速度方差的实时估计和自适应调整,能更好地适应目标非机动和强机动的各种情况,避免了"当前"统计模型在目标非机动或弱机动时加速度方差过大而带来的跟踪精度不高的问题;同时也避免了对目标加速度的极限值设定.理论分析和仿真结果表明,相对于"当前"统计模型,无论是跟踪常速运动目标还是跟踪强机动目标,本算法都具有较高的跟踪精度.仿真结果验证了算法的有效性.     

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.     

测量噪声相关情况下的航迹融合和测量融合

研究了测量噪声相关情况下的航迹融合和测量融合问题,根据线性无偏最小方差估计理论,推导了噪声相关情况下的多传感器跟踪系统的航迹融合和测量融合算法.经Monte Carlo仿真表明,文中给出的考虑噪声相关的航迹融合和测量融合算法的跟踪精度均高于相应的不考虑噪声相关的传统算法,且附加的计算量很小.     

基于多模型和辅助粒子滤波的机动目标跟踪算法研究

机动目标跟踪的本质是随机动态混合系统中的状态估计问题,其难点在于每一时刻运动模式的高度不确定性.在实际问题中,系统状态往往还呈现非线性、非高斯、不完全观测的特点.文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的机动目标跟踪算法——MM APF.仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在计算量相当的情况下,具有更高的滤波精度和较好的稳定性.     

一种基于粒子滤波的分布式跟踪算法

在多平台协同作战中,由于通信时间的延迟,常常出现各传感器量测不能按照正常时序发送到数据融合中心处理的情形.为解决协同作战系统无序量测的滤波问题,同时提高其目标跟踪的性能和降低系统的算法存储量,提出了一种Unscented粒子滤波算法.该算法估计精度高、计算量和存储量较小、输出无延迟.仿真结果表明,该算法同其他滤波算法相比,提高了跟踪精度,较好地解决了时间延迟的问题.     

基于广义互相关和多项式拟合的TDOA时延估计方法

广义互相关方法在TDOA时延估计中具有较高的精度和程序容易实现等优点而被广泛采用.为进一步提高时延的估算精度,在广义互相关的基础上,融入多项式拟合方法,寻求广义互相关函数的精确峰值位置,将时延估计精度推进到亚采样点级别.通过Matlab仿真分析及实测数据的算法验证,结果表明,在广义互相关方法中融入多项式拟合方法,能大大提高时延估计精度,且算法复杂度低,易于工程实现.     

基于激光雷达的无人驾驶障碍物检测和跟踪

针对激光雷达动态障碍物检测与跟踪过程中聚类适应性差、实时性低和跟踪准确度不高等问题，提出一种自适应的密度聚类算法和多特征数据关联方法，分别用于检测和跟踪. 首先，对激光雷达采集的点云进行路沿检测、感兴趣区域提取和地面分割等预处理，去除无关点云；然后，基于自适应的密度聚类算法对非地面的点云进行聚类，完成障碍物点云检测；最后，利用加权多特征数据关联算法结合卡尔曼滤波器实现对动态障碍物跟踪. 通过实验表明:本算法能够根据10 Hz的激光雷达数据实现对障碍物准确、稳定的检测和跟踪，且聚类时间缩短32%.      

基于GPU并行处理的图像快速旋转算法

提出了一种在CUDA架构上实现基于Bresenham画线算法的图像快速旋转算法.该算法避免了复杂的数学运算,并融入Bresenham画线算法的优点,解决了大量的浮点的取整运算问题,并且减少了图片旋转过程中精度的损失,使得算法的精度和时间复杂度达到相互平衡,极大提升了旋转算法的性能.实验证明,在当前的硬件平台下,与传统旋转算法相比,该算法极大的提高了旋转算法的速度并减少精度的损失.     

基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别

为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系，本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori，XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构，通过机器学习库 scikit-learn 中 XGBoost (Extreme Gradient Boost)算法与SFM(Select From Model)特征选择类功能实现变量特征值的选择。进而，对Apriori算法设置有序定向约束，得到适用于交通事故致因分析的数据挖掘技术。通过逐层迭代识别关联项，选取频繁项集，总结高置信度、高提升度的关联规则。关联因素模型评估结果表明，本文采用的SFM功能准确度可达78.31%，关联规则XGB-Apriori算法较传统算法精度提升了91%。挖掘结果显示，驾驶员与行人的自身特征、车辆特征、碰撞状态以及道路特征均对老年行人交通事故的严重程度具有重要影响。其中，男性驾驶员造成的行人死亡事故频次较高，女性驾驶员造成的受伤事故频次较高；大型、重型车辆(SUV、卡车、施工车)发生死亡事故频次相对小轿车更高；位于匝道等道路线型弯曲的坡道中，老年行人发生致死交通事故的频次相对线型缓和路段更高。本文对老年行人交通事故耦合因素全面识别并针对性提出风险防控精准预判方法，为有效保护道路弱势群体提供必要的理论支持。     

基于EKF的自动泊车系统位姿估计算法设计

利用车辆2个后轮轮速信号和方向盘转角信号,基于扩展卡尔曼滤波技术设计一种车辆位姿估计算法,并在veDYNA中仿真试验。仿真结果表明,算法的估计精度比较理想,可满足泊车系统对自身车辆定位的需求。以定位精度2 cm（1σ）的GPS信号为参考,实车试验结果表明,位置估计误差控制在3%以内,此精度的估计结果可以为泊车系统提供车辆定位信息,为增强泊车安全性奠定基础。     

Advanced Fuzzy C-Means Algorithm Based on Local Density and Distance

This paper presents an advanced fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm to overcome the weakness of the traditional FCM algorithm, including the instability of random selecting of initial center and the limitation of the data separation or the size of clusters. The advanced FCM algorithm combines the distance with density and improves the objective function so that the performance of the algorithm can be improved. The experimental results show that the proposed FCM algorithm requires fewer iterations yet provides higher accuracy than the traditional FCM algorithm. The advanced algorithm is applied to the influence of stars’ box-office data, and the classification accuracy of the first class stars achieves 92.625%.     

基于RSSI的无线传感器网络加权质心定位算法

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一．文中通过对无线电传播路径损耗模型的分析，提出了加权质心定位算法，用信标节点对未知节点的不同影响力来确定加权因子，以提高定位精度．并且在理论分析的基础上，提出了优选信标节点进行节点定位计算的规则，以此进一步提高节点定位精度．加权质心定位算法计算简单，定位过程中节点问无通信开销．节点定位精度较常用的极大似然估计算法高，具有较普遍的应用意义．     

一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘方法

针对关联规则挖掘中存在的规则数量过多,难于理解和应用的问题,提出了一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘算法．首先,给出了无冗余关联规则的定义,并基于规则信任度的概念说明了该定义的合理性;其次,在生成子、闭项集和无冗余关联规则的基础上,给出了无冗余最小．最大精确规则基和无冗余最小．最大近似规则基的定义,并讨论了它们的剪枝策略．最后,讨论了生成子的性质及连接策略,并在包含索引的基础上,给出了一种宽度优先的无冗余关联规则挖掘算法．实验结果表明,本文提出的算法不仅可以发现规模较小的无冗余关联规则,提高了挖掘结果的可理解性,而且具有较高的挖掘效率．     

改进的K近邻非参数回归在短时交通流量预测中的应用

针对现有K近邻非参数回归方法的局限,为了进一步提高算法的精度和速度,做出了两方面的改进:利用相关性理论选择状态向量和采用基于聚类分析的变K近邻搜索算法.用仿真实验验证了该方法的有效性,给出了仿真试验结果.实例研究结果表明,预测效果优于传统的非参数回归方法.     

一种基于卡尔曼数据平滑的分段曲线拟合室内定位算法

室内定位技术的关键在于获取距离参数,在这一问题的研究中运用RSSI信号获得距离参数一直是比较通行的方法.本文针对室内环境复杂,接收RSSI信号存在较大噪声的情况,提出了一种运用卡尔曼滤波器对信号数据进行平滑预处理,随后利用最小二乘法进行分段曲线拟合从而实现定位的算法.通过实验测试结果表明,本文所提出的算法平均定位精度可达0.9 m,与普通数据平均值预处理算法和曲线直接拟合方法相比较,定位精度更高;比直接应用对数距离损耗路径模型的定位算法更为合理可靠,能够在一定程度上满足无线传感器网络室内定位需求.