基于自组织神经网络的多目标跟踪方法

本文陈述了多维Kohonen网络和网络的学习算法，提出了一种使用多维Kohonen网络求解多目标跟踪问题的神经网络方法。仿真结果表明Kohonen网络能够用于求解多目标跟踪问题，克服了传统方法的组合爆炸问题，提高了跟踪速度和精度。     

基于改进BP算法的多目标跟踪研究

本文讨论了机动多目标跟踪的改进BP神经网络方法,它不同于传统的机动多目标跟踪方法,无需对机动目标运动方程的结构有明确的了解.仿真结果表明,此方法不仅可以解决传统方法带来的计算量组合爆炸问题,而且对于机动目标的状态估计有较高的精度和可信度.     

基于Hopfield神经网络的雷达多目标跟踪

针对海上船舶雷达在多目标跟踪过程中实时性较差和不能快速响应的问题,提出目前密集杂波情况下多目标跟踪中最为有效的数据关联算法——联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法。为解决JPDA随着目标增多的情况会出现的组合“爆炸”及计算量较大导致跟踪实时性较差的问题,从分析联合概率数据关联确认矩阵着手,依据Hopfield神经网络在解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时的思路,提出基于Hopfield神经网络联合概率数据关联(Hopfield Neural Network Joint Probability Data Association,H-JPDA)来改进联合概率数据关联算法,通过简化矩阵拆分过程,显著减少计算量,提高跟踪的实时性。基于上述改进的神经网络联合概率数据关联算法,通过MATLAB对多目标跟踪进行仿真,仿真结果表明该算法能提高跟踪的实时性和快速响应能力。     

神经网络在机动多目标跟踪中的应用

本文概括地介绍机动多目标跟踪理论，解决多目标跟踪问题的重大意义及解决多目标跟踪问题的传统方法，通过对已有的用于解决多目标跟踪问题的神经网络方法的分析，讨论了神经网络应用于解决多目标跟踪问题的可行性。     

基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究

在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。     

远程预警相控阵雷达跟踪模型研究

利用多目标跟踪检测的工作原理和边跟踪边搜索（TAS）的工作方式与远程相控阵预警雷达相结合的方式,建立了远程预警相控阵雷达的跟踪模型。并对模型扫描跟踪的每阶段资源的需求问题进行了合理解决。     

水下多目标跟踪的网络层次决策方法

水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点．目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立，而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响．本文根据这一特点，建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型，提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法．该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型，并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策，具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点．仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法．     

基于无味粒子滤波和交互多模型算法的多机动目标跟踪

闪烁噪声是一种非高斯噪声．为了提高闪烁噪声下多机动目标跟踪的精度，在交互多模型IMM（Interacting Multiple Models）算法的基础上将非线性非高斯系统滤波算法——粒子滤波与IMM算法相结合，采用无味粒子滤波UPF（Unscented Particle Filter）代替IMM算法中各模型的卡尔曼滤波，提出了一种UPF—IMM算法，并应用该算法代替传统IMM_JPDA数据关联方法中的IMM部分，解决了闪烁噪声环境下的多目标跟踪问题，实验结果表明该算法可以明显地提高跟踪精度．     

多目标跟踪中的目标位置及速度数据融合

基于多传感器数据融合理论，提出了一种在杂波环境下解决多目标跟踪的方法，即利用位置，速度的融合，得到比较满意的多目标跟踪运动轨迹，给出了有效的融合算法，并进行了仿真，通过仿真可以看出这是一种实用，有效的多传感器融合。     

基于代价函数的红外多目标跟踪方法

针对复杂背景环境下的红外多目标跟踪问题,文章在已获得各多目标初始信息和观测信息的基础上,采用极坐标数据进行数据关联和滤波,提出了一种基于代价函数的红外多目标跟踪算法,通过确定红外多目标跟踪起始和终结以及后续帧处理技术,实现了不超过48批红外多目标的实时跟踪。仿真实验结果表明,该算法在运动的红外多目标检测效果、跟踪稳定性和实时性方面都有良好的性能。     

基于信息融合的实时数据处理方法应用

文章以实际工程背景为出发点,以提高某指挥控制数据处理系统的处理效果为目的,在对当前已有的数据处理方式、方法深入剖析的基础上,综合运用多传感器信息融合技术、多目标跟踪技术、Kalman滤波技术等多种数据处理方法设计了一套改进的数据处理系统。解决了多传感器跟踪同一目标时,因各传感器精度、数据采样率不同而造成的航迹混乱的现象;解决了飞机编队起飞、大空域机动、空中编队和交叉飞行等复杂状态下的跟踪、态势综合、指挥控制、实时测控引导问题;应用系统设计包括系统体系结构与处理流程、多传感器融合算法模型、多种滤波算法、实测数据仿真和实际系统应用等问题。     

基于Kohonen神经网络的多传感器多目标跟踪方法

本文描述了一个Ｎ维Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络和算法,提出了多传感器多目标跟踪（ＭＳＭＴＴ）的Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络方法,认真研究表明该方法的有效性,可提高目标跟踪的速度和精度。     

舰船机舱火灾爆炸的危险源辨识方法研究

近些年来,舰船机舱火灾爆炸事故数量居高不下,而现有的经验层次的研究方法已经不能很好地应对机舱火灾爆炸问题,需要寻求更有效的解决方法.本文探讨故障树分析法在机舱火灾爆炸危险源辨识中的具体应用过程,重点讨论如何建立准确完善的故障树.根据机舱火灾爆炸的特点提出了准确建树的系统划分方法,该方法可以保证建立的故障树正确全面地反映机舱火灾爆炸事故的发展过程,从而确保根据故障树做出的分析结果的准确性.最后以机舱主机燃油系统为例应用此方法建立了故障树,对此故障树做了相应的分析讨论,并指出了故障树分析法在机舱火灾爆炸危险源辨识的具体应用过程中有待解决的其他问题.     

机器人控制中的变结构观测器

研究机器人控制中的非线性轨迹跟踪问题，从而为复杂系统提供变结构观测器的设计方法。在传统的勒贝格观测器增加一个开关参数，从而保证观测器的鲁棒性。为解决轨迹跟踪的问题，采用全信息状态下的控制律。可以证明，闭环系统是李雅普诺夫全局渐近稳定的。进行了3自由度的机器人上的控制仿真，实验结果表明观测向量和跟踪误差渐近收敛。     

基于模糊推理的异类信息融合

介绍了模糊推理的基本原理、方法及其在信息融合中的应用。文中给出了一个多目标跟踪问题模糊处理的原理。从中可以看出，模糊逻辑把原本非常复杂的数据关联和航迹形成问题大大简化了。它还可以方便地将非位置测量信息同位置测量信息综合起来并加以利用。由于现代信息融合系统普遍存在信息源类型多样、信息的内涵和外延以及信息间的关系残破的问题，模糊推理的工具将大有可为。     

基于并行Boltzmann机的多目标跟踪研究

聚合概率数据关联滤波方法的关键是求解数据关联概率βｉ＾ｔ。本言首先研究了密集多回波环境下的多目标数据关联问题，进而应用神经网络Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ机，结合模拟退火方法，求解数据关联概率βｉ＾ｔ，把求得的βｉ＾ｔ用于卡尔曼滤波跟踪器计算目标位置的量测修正，达到多目标跟踪，仿真结果表明，该方法能很好地进行多目标跟踪，而且回波愈密集，其优越性能愈为突出。     

水声设备动态定位精度测试方法研究

论文研究了水声跟踪定位设备海上定位精度的检测方法,应用航路设计和组合定位技术对实际目标运动轨迹进行测量和数据处理,以解决水声跟踪定位设备动态定位精度测试这一长期困扰水声测控领域的难题,为校准水声跟踪定位设备的测量误差提供依据.     

水下多目标跟踪技术综述

水下多目标跟踪技术在声呐探测、水中武器、水下对抗、作战监视、海上安全作业及海洋开发等领域有着重要的应用价值。本文介绍了水下多目标跟踪技术的国内外现状,总结了水下多目标跟踪中的关键技术及其发展现状和存在问题,最后还介绍了基于随机有限集的多目标跟踪新技术。     

基于PHD滤波的多目标跟踪及应用研究

近年来,基于概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波的多目标跟踪技术已成为信息融合研究的热门领域。文章概述了基于PHD滤波的多目标跟踪方法的产生和发展状况,对PHD滤波的原理和实现方法进行阐述,介绍了基于PHD滤波的多目标跟踪评价指标,重点对基于PHD滤波的应用现状进行总结概述,并对下一步PHD滤波技术发展需要重点关注的几个问题进行总结。     

四端参数法在机械隔振研究中的研究中的应用

对机械网络理论和四端参数法在振动与隔振分析中的应用进行了研究，指出了经典刚性隔振理论对振动系统简化时的局限性。研究表明，用四端参数法可以较为简洁地解决一些经典隔振理论所难以解决的问题。