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基于路侧激光雷达的多目标检测与跟踪算法
顾晶;胡梦宽
【期刊名称】《激光与红外》
【年(卷),期】2024(54)2
【摘要】为了检测与跟踪城市交叉口复杂环境下的道路目标,提出一种基于路侧激光雷达的多目标检测与跟踪算法。
首先利用背景减除法滤除背景点云,随后融合5帧点云并利用曲率体素聚类算法检测目标得到3 D包围盒信息,之后通过自适应阈值的双门控和生存周期管理策略,有效提升关联精度并减少了目标丢失和误检,最后利用交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)和联合概率数据互联(JPDA)的融合算法完成道路目标的跟踪。
试验结果表明,该算法在保证检测和跟踪性能基础上满足实时性要求,具有工程实用价值。
【总页数】8页(P214-221)
【作者】顾晶;胡梦宽
【作者单位】无锡学院电子信息工程学院;南京信息工程大学电子与信息工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TN958.98;TP391.41
【相关文献】
1.基于联合多目标概率密度模型的多目标检测前跟踪算法
2.基于多层激光雷达的目标检测与跟踪算法
3.基于多特征融合的高速路车辆多目标跟踪算法研究
4.基于激光雷达的三维多目标检测与跟踪
5.基于路侧激光雷达的障碍物目标检测方法
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基于IMM-MHT算法的杂波环境多机动目标跟踪邵俊伟;同伟;单奇【摘要】针对杂波环境下多机动目标的跟踪问题,提出将交互多模型(IMM)算法与多假设跟踪(MHT)算法结合,并运用Murty算法和假设树修剪方法进行假设生成和假设管理,提高IMM-MHT算法的实用性.仿真结果表明,IMM-MHT算法具有较高的正确关联率和较好的跟踪稳定性,且与只使用单模型的MHT算法相比,具有更好的跟踪精度.【期刊名称】《舰船电子对抗》【年(卷),期】2014(037)002【总页数】5页(P87-90,93)【关键词】数据关联;多假设跟踪;交互多模型【作者】邵俊伟;同伟;单奇【作者单位】中国电子科技集团公司第38研究所,合肥230088;陆军驻中电集团38所军事代表室,合肥230088;中国电子科技集团公司第38研究所,合肥230088【正文语种】中文【中图分类】TP957.510 引言随着战场环境的日趋复杂以及目标机动性能的日益提升，如何在杂波环境下跟踪机动目标正成为雷达数据处理系统要应对的关键问题之一。
传统数据关联算法，如最近邻［1］（NN）、概率数据关联［2］（PDA）、联合概率数据关联［3］（JPDA）等，以当前扫描周期内的量测为基础进行数据关联，若某一扫描周期内的关联结果与真实情况有较大差别，则之后的跟踪过程常会发生错误，甚至丢失目标。
多假设跟踪［4］（MHT）的关联结果不仅取决于当前扫描周期内的量测数据，而且还与历史量测信息有关。
对不能确定的关联，会形成多种逻辑假设，并用后续的量测数据来解决这种不确定性。
在理想条件下，MHT是最优的数据关联算法，可以有效地解决杂波环境下的数据关联问题。
但是，MHT算法所需的计算和存储资源会随着量测数和跟踪步数的增长呈指数增加，若要实际应用，还需要有效的假设管理技术。
对机动目标，以单一的运动模型来刻画其运动过程，往往和实际情况有偏差，最终会由于模型失配导致跟踪误差增大甚至跟踪失败。
三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法
彭冬亮;郭云飞;薛安克
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2008(25)5
【摘要】对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点,通过二维或解耦模型扩展并不一定能满足精度要求.提出了一种基于常速模型、"当前"统计模型、带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法.通过对包括匀加速模型、Singer模型、"当前"统计模型在内的不同模型组合进行Monte-Carlo仿真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有很好的实用性.
【总页数】6页(P831-836)
【作者】彭冬亮;郭云飞;薛安克
【作者单位】杭州电子科技大学,信息与控制研究所,浙江,杭州,310018;杭州电子科技大学,信息与控制研究所,浙江,杭州,310018;杭州电子科技大学,信息与控制研究所,浙江,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法 [J], 王越;周德云;刘建生;赵凯;杨维
2.交互式多模型算法在机动目标跟踪中的应用 [J], 李辉;赵敏;张安;卢莺
3.基于 IMM 的三维机动目标跟踪算法研究 [J], 董晓斐;邵巍
4.强机动目标跟踪自适应交互式多模型算法 [J], 王亚平;彭东亮;薛安克
5.一种面向机动目标跟踪的交互式多模型算法 [J], 王美健;吴小俊
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基于多普勒频率变化率和方位的机动目标无源跟踪算法王骏;吕昆峰;刘梅【摘要】对于具有频率和方位角测量能力的雷达系统而言,多普勒频率变化率中包含目标的距离信息.将多普勒频率变化率这一测量,和方位角测量进行联合观测,在一定条件下能提高对目标的跟踪精度.分析了方位角和多普勒频率联合跟踪时,目标的可观测性问题,提出了一种基于交互式多模型和无迹卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法,并对该算法进行了仿真分析,仿真结果表明,该算法可以有效利用方位测量和多普勒频率变化率测量,实现对机动目标的跟踪.【期刊名称】《指挥控制与仿真》【年(卷),期】2018(040)004【总页数】8页(P38-44,56)【关键词】交互式多模型;多普勒频率变化率;无迹卡尔曼滤波;机动目标跟踪【作者】王骏;吕昆峰;刘梅【作者单位】中国电子科技集团公司第二十九研究所, 四川成都 610036;哈尔滨工业大学电子与信息工程学院, 黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工业大学电子与信息工程学院, 黑龙江哈尔滨 150001【正文语种】中文【中图分类】E911;TN966随着科技发展和电子战技术的不断升级,无源定位技术越发受到人们的重视,观测平台利用目标自身辐射信号或者所反射的其他辐射信号对目标进行定位的技术有了长足的发展[1]。
目前单站无源定位跟踪比较成熟的方法是纯方位法,但该方法要取得良好观测效果,对观测平台的运动形式有一定的限制,目标的高速机动将增加定位跟踪难度[2],而且角度测量与目标运动参数的非线性关系使得纯方位目标跟踪问题具有较大的难度[3]。
对于具有频率测量能力的雷达系统而言,由于多普勒频率变化率中包含距离信息,因此通过引入多普勒频率变化率这一测量,将其和方位角联合观测,在一定条件下能较大提高对目标的跟踪精度。
此外,对于机动目标而言,由于其运动状态变化,使用基本的跟踪方法容易丢失目标,因此应当使用适应机动目标的跟踪方法[4]。
经典的机动目标跟踪方法有机动检测类跟踪算法以及自适应跟踪算法,其中基于交互式多模型的机动目标跟踪方法具有较好的实用水平。
