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11第十一讲-信息融合与目标跟踪-航迹管理精品PPT课件

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第十一讲航迹融合

第十一讲航迹融合

动态特性不确定时，形成公共的过程噪声。
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自动化学院
NUST
智能信息处理技术
作用： 公共过程噪声使来自两传感器航迹的测量不独
立，导致来自两个传感器的估计误差不独立。
在对航迹进行关联以及在对已关联上的状态进 行组合时，必须考虑相关的估计误差。
16
自动化学状态估计融合
系统误差协方差
P P j ( P i P i) jP i( P j P i jP j) i 1 ( P i P j) i
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NUST
智能信息处理技术
当采用卡尔曼滤波器作为估计器的时候，其中的互协方差 Pij和Pji可以由下式求出:
Pij(k)=(I-KH)(ΦPij(k-1)ΦT+Q)(I-KH)T
智能信息处理技术
1、局部航迹与局部航迹融合
图中上一行和下一行的圆圈表示两个局部传感 器的跟踪外推节点，中间一行的圆圈表示融合中心 的融合节点。由左到右表示时问前进的方向。
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智能信息处理技术
特点
▪ 1）不同传感器的局部航迹在公共时间上在融合节 点进行关联、融合形成系统航迹；
▪ 2）该结构在航迹融合过程中没有利用前一时刻的 系统航迹的状态估计；
其中，K是卡尔曼滤波器增益，Φ是状态转移矩阵，Q是噪 声协方差矩阵，H是观测矩阵。 这种方法只是在最大似然意义 下是最佳的。
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NUST
智能信息处理技术
应用特点
▪ 1）忽略互协方差时，协方差加权融合就退化为简 单融合；
▪ 2）能控制公共过程噪声；
▪ 3）需计算互协方差矩阵；
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2）如D1 小于给定门限T1，全局估计等于局部估计 中一个；
信息融合

信息融合

信息融合的目标是基于各信源分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更 多的有效信息。这是最佳协同作用的结果，它的最终目的是利用多个信源协 同工作的优势，来提高整个系统的有效性。
上下文信息包括地 理空间情报 、目标
类型、文化因素， 以及任务的目标等， 在其中任何一种情 况，上下文均能为 目标跟踪和分类实 时收集信息提供指 导，同时，来自文 本报告的目标意图 分类信息也可以与 来自多个观测源的 目标跟踪和识别结 果进行关联
评估指标： 以位置层信息融合系统性能评估指标为例，常见的评估指标有： 覆盖范围重叠度、航迹容量、航迹模糊度、虚假航迹比例、航迹精度、 响应时间、跟踪机动目标能力
二、信息融合性能评估的方法
解析法：建立数学模型—解析计算、数值分析—评估 Monte Carlo方法（统计实验法）：统计抽样—近似求解—仿真—评估 半实物仿真方法：使用硬件和软件仿真信源和目标的电磁特性—计算机 产生环境真实信号—评估 试验验证法：将信息融合系统放到实际应用环境中（演习）
• 信息融合在海军中的应用
信息融合最早是在军事上提出来的，应用范围很广，涉及各种战术、战役和战略C3I系 统任务的各个方面。其在海军中的典型应用概括如下：
A、 海军指挥控制中心（国家级）。其任务是执行战略指挥和控制任务，范围包括从海 军指挥中心、海军监视情报系统、反潜战指挥控制中心到舰队指挥中心。
（2）融合控制要求 只要包括位置/身份要求、态势估计要求、威胁评估要求等
（3）信源要求 主要包括传感器任务、合格数据要求、参考数据要求等
（4）任务管理 主要包括任务要求和任务规划等
（5）传感器管理 传感器管理用于控制融合的数据收集，规划观测和最佳资源利用，
包括传感器的选择、分配及传感器工作状态的优选和监视等
工作追踪与信息反馈PPT课件

工作追踪与信息反馈PPT课件


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可编辑
控制的基本过程
❖ 常见的控制标准 ❖ （1）时间标准；如工时、交货期等； ❖ （2）数量标准，如产品产量等； ❖ （3）质量标准，如产品等级、合格率、次品率
等； ❖ （4）成本标准，如单位产品成本、期间费用等。
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可编辑
控制的基本过程
❖(二)衡量绩效 ❖衡量绩效就是测定实际工作成
绩，并将实绩与标准相比较。 衡量绩效的目的是为了给管理 都提供有用的信息，为采取纠 正措施提供依据。
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可编辑
给予反馈的技巧
❖ 2．具体、明确 ❖ 以下是给予具体、明确反馈的两个例子： ❖ 【例一】 ❖ 销售部肖经理对于人力资源部的工作的反馈：
错误的反馈
评述
“ 任经理，你们就不能给我们招些合适 这种表述不具体，只是表明了
的人才？ ”
不满、抱怨情绪，无助于解决
问题，而且，容易伤和气。
正确的反馈
评述
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可编辑
控制的基本过程
❖任何一个组织，其针对某一工作的控制 标准都应该有利于组织整体目标的实现。 在此前提下，对每一项工作订立的控制 标准都必须有明确的时间界限和具体内 容要求。
❖为了进行有效的控制，需要特别注意对 于计划的实施具有关键意义的那些因素。 管理者不可能随时注意到计划实施过程 中的每一个细节，只能将注意力集中于 计划执行中的一些主要影响因素上。这 些主要影响因素通常被称为关键点，控 制住了关键点也就控制住了全局。
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可编辑
接受反馈的技巧
❖ 2.避免自卫 ❖ 沟通不是在打反击战：“对方只要一说话，肯定就是
对我的攻击，作为保护，我必须自卫。” ❖ 打断对方的话并试图引导注意力返回到己方的目的或
兴趣。这种反应会激起对方这样的反应：“他根本就 不想听我说话”，这样对方也就不会认真地对待你。 应有意识地接受建设性的批评。
信息融合技术

信息融合技术

1.3信息融合技术1.3.1信息融合的基本原理信息融合这一概念是20世纪70年代提出的，在其后的较长一段时期，人们普遍使用“数据融合”这一名词。

近年来，随着科学技术的迅猛发展，军事、民用工业领域中不断增长的复杂度使得出现了数据泛滥、信息超载，而现有大型设备结构小型化、功能复杂化使得传感器安装的数量和类型受到限制，需要新的技术途径对过多的信息进行消化、解释和评估，“信息融合”一词被广泛采用[23]。

对信息融合概念的描述多种多样。

美国军方成立的数据融合工作组联合指导实验室（JDL）将信息融合概括为：一个处理探测、互联、相关、估计以及组合多元信息和数据的多层次、多方面过程，目的是获得准确的状态估计和识别，完整而及时地对战场态势和威胁评估。

欧洲遥感实验室协会（EARSel）以及法国电器和电子协会（FSEE）建立的工作组的定义为：一个由方法和工具表示的框架，用于进行不同来源的数据的联合，目的是获得更高质量的信息[18]。

“高质量”的精确含义依赖于应用。

这样，存在各种不同种类、不同等级的融合，如数据融合、图像融合、特征融合、决策融合、传感器融合、分类器融合等。

对不同来源、不同模式、不同媒质、不同表现形式的信息进行综合，最后可以得到对被感知对象更加精确的描述。

国外对信息融合技术的研究起步较早。

20世纪70年代初，美国研究机构就在国防部的资助下，开展了声纳信息理解系统的研究。

从那以后，信息融合技术便迅速发展起来，不仅在各种C3I系统（Computing Communication Control and Information）中尽可能采用多个传感器来收集信息，而且在工业控制、机器人、空中交通管制、海洋监视、综合导航和管理等领域也在朝着多传感器的方向发展。

1988年，美国国防部把信息融合技术列为90年代重点研究开发的二十项关键技术之一，且列为最优先发展的A类[10,11]。

信息融合由简单的多传感器融合起步，经历了同一系统内部不同信息的融合，少数简单系统之间的单一信号融合，发展到现在多个不同复杂系统之间的不同类型信号之间的融合。

融合跟踪PPT课件

融合跟踪PPT课件

第13页/共44页
去偏转换卡尔曼滤波方法
我们用如下的离散形式来描述线性定长多传感器组合系统： X (k 1) Φ(k)X (k) Γ (k)W (k)
（4-35）
其中：Φ(k) 是系统状态的一步转移矩阵；X (k) 是系统的状态变量；Γ (k) 是系统
噪声矩阵；W (k) 是零均值白噪声序列，且满足 E[W (k)W T ( j)] Q(k)kj 。
E vi (k)vTj ( j) 0， (i j)
（4-18）
根据伪序贯滤波方法的中心思想， 系统首先对一个传感器的量测数据进行 滤波，即
^
x
B ,1
(k
|
k)
^
x
B,1
(k
|
k
1)
K
B,1
(k
)z1
(k)
H1
(k)
^
x(k
|
k
1)
KB,1(k) P(k | k 1)H1T (k) H1(k)P(k | k 1)H1T (k) R1(k) 1
w(k) 为状态扰动噪声， vi (k) 为第 i 个传感器的量测误差，且 w(k) 与 vi (k) 均为均
值为零的高斯白噪声，相对应的协方差矩阵分别为 Q(k) 与 Ri (k) 。
第2页/共44页
假设状态扰动噪声 w(k) 与传感器量测噪声 vi (k) 之间是相互独立的，也就是
满足：
E w(k)wT (l) Q(k)kl E w(k)viT (l) 0
，
X
1
[x
x]'， X 2 [y
y]' ，为状态变量；、G 分
别为状态转移系数矩阵； Z p [rm m ]' ；其中的 h() 为非线性函数；W 为过程
目标检测目标跟踪报告ppt课件

目标检测目标跟踪报告ppt课件

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• 利用有效片的概念，我们为每个目标建立两种模板， 临时模板和参考模板。
• 临时模板—实时更新的模板，在无遮挡情况下跟
踪，可以解决目标外观缓慢变化的问题。
• 参考模板—能够很好的表示目标的模板，用于遮
挡情况下的跟踪。
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分片跟踪
•多组实验结果：
1.可以有效的解决目标遮挡 2.在目标表现模型缓慢变化的情况下，实时更新模板 3.在背景较为简单的情况下实现目标尺度的更新
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基于MRF的运动目标分割
• 马尔可夫随机场是把一维因果马尔可夫链扩展成二 维的结果，Hammersley-Clifford定理指出了 MRF和Gibbs分布之间的等价性，每个MRF都可 以用一个Gibbs分布来描述，这样就解决了MRF 概率难求的问题。
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• Gibbs分布可定义成如下公式：
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车辆检测与跟踪概述
车辆检测：改进的码本算法
解决车辆检测中的阴影问题;
车辆跟踪: Kalman预测的方法
解决车辆跟踪中的遮挡问题;
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基于改进码本的车辆检测方法 运动检测方法：
• 帧间差分方法 • 光流场方法 • 背景减法
构建较为理想的背景模型
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常用背景建模和更新算法
➢混合高斯模型(Mixture of Gaussians,MOG)：
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基于码本模型的运动目标检测方法
➢ Kim K ， Proceedings of IEEE International
Conference on Image Processing ；2004
➢ 算法是利用量化和聚类技术来构建背景模型；
➢ 针对彩色监控视频,对背景中的每一个像素点进行
一段时间的采样，采样值聚类成码本的形式，码 本就代表了背景模型。 运动检测时，对新输入的像素值与其对应码本做 比较,如果能找到与其匹配的码字，则认为该像素 点为背景点，否则为前景点。
信息融合ppt课件ppt课件

信息融合ppt课件ppt课件

复合方式的确定应根据目标空间分布、 光谱反射特性及时相规律方面的特征选 择不同的遥感图像信息
精选课件
6
不同传感器的遥感数据复合
例1 TM和SPOT影像数据融合
例如TM影像有7个波段，光谱信息丰富，特 别是5和7波段。SPOT数据就没有，但SPOT 数据分辨率高，全色波段可达10m，比TM的 30m和SPOT多光谱传感器的 20m都高，两 者复合既可以提高新图像的空间分辨率又可 以保持较丰富的光谱信息。
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不同时相的气象卫星数据与NOAA数据融合
精选课件
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数据融合前处理：图像几何校正与配准
信息融合的必要条件是：使两幅（多）图像所对 应的地物吻合，分辨率一致，地理坐标统一，即 影像空间配准。
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其几何配 准精度直接影响融合影像的质量。
方法是采用几何校正，分别在不同数据源的影像上 选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运算等 对分辨率较小的图像进行重采样，改正其误差，
精选课件
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（五）遥感与非遥感信息的复合
✓ 遥感数据是以栅格格式记录的，而地面采集的地理数据常 呈现出多等级，多量纲的特点，数据格式也多样化。
✓ 为了使各种地理数据能与遥感数据兼容，首先需要将获取 的非遥感数据按照一定的地理网格系统重新量化和编码， 以完成各种地理数据的定量和定位，产生出新的数据格式。 甚至可以将其制作成与遥感数据类似的若干独立的波段， 以便和遥感数据复合。
第八章遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
精选课件
多源信息融合理论与技术发展ppt课件

多源信息融合理论与技术发展ppt课件

推断类型应用技术威胁分析态势评估实体的行为与关系一个实体的身份特征与位置一个实体的存在与可量测特征基于知识的技术决策层次的技术估计技术信号处理技术专家系统脚本框架模版基于案例的推理一般算法神经网络集群算法模糊逻辑bayes网络后验概率最大化bayes方法证据推理车辆在松软地面上行驶时驱动轮对地面施加向后的水平力使地面发生剪切变形相应的剪切变形所构成的地面水平反作用力
➢ 对于洲际导弹而言，对敌方目标的搜索、发现、识别和跟踪 具有更大的困难；
➢ 电子对抗的强干扰，使得目标的发现和跟踪变得更加复杂。
智能交通与智能车辆
车辆自动导航
促进信息融合理论发展的另一个重要因素是现代民 用高科技发展的需求。繁忙复杂的现代城市交通和 快速便捷的高速公路，以及未来将要出现的自动车 辆系统（AVS），均要求建立智能交通系统（ATS） 进行智能监测和控制，同样要求对车辆运行进行交 通监视和跟踪，更需要多传感信息融合。未来自动 车辆系统异类传感器包括视频传感器、激光扫描仪 和雷达传感器等，融合的目的在于把目标输入到路 径规划与制导系统中去。
融合模式 面部
语音TI 语音TD 面部, 语音TI 面部, 语音TD 语音TI, 语音TD 面部, 语音TI, 语音TD
错误接受率(%)
7.76 1.60 0.0 1.18 1.18 0.38 0.78
错误拒绝率 (%)
7.25 5.00 1.48 0.0 0.0 0.5 0.0
目标识别与身份认证
推断技术的递阶结构 融合系统的分类 集中式融合系统结构 自主式融合系统结构 混合式融合系统结构
融合系统模式
信息源
国家信息
分布信息
局部信息
INTEL
EW
SONAR
RADAR . . .
《信息融合技术》课件

《信息融合技术》课件

。
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理，通过概率统 计方法进行信息融合。
D-S证据理论法
基于不确定性推理原理，通过 证据组合规则进行信息融合。
神经网络法
通过训练神经网络进行信息融 合，具有自学习、自适应能力
。
贝叶斯估计法
贝叶斯定理
基于概率论的推理方法，通过已知信息更新对未知信息的判断。
贝叶斯网络
基于贝叶斯定理构建的概率图模型，用于表示随机变量间的概率 依赖关系。
随着5G、6G等通信技术的发展，信息融合技术有望在智能交通、智慧城市等领 域发挥更大的作用。
信息融合技术的未来应用前景
智能制造
信息融合技术有望在智能制造领域发挥重要作用，实现生产过程 的智能化和优化。
智慧医疗
信息融合技术可以整合医疗设备、影像等多种数据源，为医生提供 更全面、准确的诊断依据。
智慧城市
无人驾驶汽车的信息融合技术需要解决数据同步 、数据预处理、特征提取、目标识别等问题，以 提高车辆的感知精度和安全性。
无人驾驶汽车的信息融合需要处理多种数据，包 括激光雷达数据、摄像头数据、GPS数据、轮速 传感器数据等，将这些数据融合在一起，以获得 车辆周围环境的准确感知。
无人驾驶汽车的信息融合技术还需要考虑数据安 全和隐私保护问题，以确保车辆的正常运行和用 户隐私的安全。
20世纪70年代末期，随着传感器 技术的发展，人们开始研究如何 将多个传感器采集的信息进行融
合处理。
发展阶段
20世纪90年代中期，随着计算机 技术和人工智能技术的快速发展 ，信息融合技术得到了广泛的应
用和研究。
成熟阶段
进入21世纪，随着物联网、云计 算、大数据等技术的兴起，信息 融合技术在军事、航空航天、智 能交通、智能家居等领域得到了
航迹推算解析课件

航迹推算解析课件


05
航迹推算的发展趋势 与展望
人工智能与机器学习在航迹推算中的应用
人工智能与机器学习技术在航迹推算中发挥着越来越重要的作用。通过训练模型， 可以自动处理大量的数据，提高推算精度和效率。
机器学习算法可以自动识别和预测航迹变化，为决策提供更加准确和及时的信息。
人工智能技术还可以与其他技术相结合，如深度学习、神经网络等，进一步提高航 迹推算的准确性和可靠性。
多源数据融合是航迹推算中的重要问题，它涉及到不同 来源的数据融合和整合。
详细描述
在航迹推算中，需要融合来自不同传感器的数据和地图 数据等。这些数据可能有不同的格式和坐标系，需要进 行数据预处理和坐标转换等工作。同时，还需要采用数 据融合算法，将不同来源的数据进行整合和优化，以提 高航迹推算的精度和可靠性。
在航迹推算中，神经网络可以用于处理具有复杂非线性特性的系统。通过训练神经网络学习历史航迹 数据，可以实现对未来航迹的预测。神经网络具有较强的自适应性和容错性，能够处理不确定性和噪 声干扰较大的数据。
03
航迹推算的应用场景
无人机航迹推算
无人机航迹推算是航迹推算技术在无 人机领域的应用，通过对无人机的历 史飞行数据和环境信息进行分析，预 测无人机的未来飞行轨迹，用于指导 无人机进行精确的导航和任务执行。
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波器，通过采样大量粒子来近似表 示概率密度函数。
在处理非线性非高斯系统时，粒子滤波表现出了比扩展卡尔曼滤波更强的鲁棒性 。在航迹推算中，粒子滤波通过对目标运动轨迹进行大量采样，利用权重调整和 重采样策略，实现对目标位置的精确跟踪。
基于神经网络的航迹推算
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练学习数据的内在规律和模式。
航迹融合

航迹融合

信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学研究方向，由于其在军事和民用领域已经展现出的有效与广阔的应用前景，而备受国内外学者和众多工程领域专家的高度关注，一直是学者们研究的热点问题之一。

[1-2]航迹融合是利用信息融合技术将多个传感器得到的数据进行有效的处理，从而得到比单一传感器更加精确可靠的航迹。

随着传感器技术的飞速发展，覆盖宽广频段的各种体制和类型的传感器应运而生，如何综合这些传感器获得的量测来提高航迹融合的精度和效能已经成为一个十分具有挑战性的课题。

目前，最具代表性的航迹融合算法主要有量测融合算法（Measurement Fusion，MF）[3]、简单融合算法（Simple Fusion, SF）[4]与加权协方差算法（Weighted Covariance Fusion, WCF）[5]等。

量测融合算法思想简单，计算量小，但精度较低，适合做简单的估算。

简单融合算法由Siger提出，虽然算法提出较早，但是直到今天它的计算速度仍是人们追求的目标，所以很多新算法都与它进行比较，但SF算法的缺点是不能得到最优解。

另一个经典的算法是由Bar-Shalom提出的加权协方差算法，算法最突出的优点是精度高，但此算法计算量较大。

基于以上三种算法，Beugnon等人提出一种自适应航迹融合算法[6]，这种算法根据当前系统的特性和需求，依据融合逻辑判断树自适应地选定航迹融合算法，融合节点则依据所选定的融合算法求解全局航迹。

2006年，我国学者李辉等人在自适应航迹融合算法基础上做了改进[7]，加入了反馈结构，融合中心将融合后的目标状态估计以及误差协方差反馈给各个局部节点，以此作为各局部节点在下一时间段内滤波的初始值，从而使各局部节点的滤波精度都得到了改善。

[1]Willett P K. The workshop on estimation, tracking and fusion: a tribute to Yaakov Bar-Shalom [J].Aerospace and Electronic Systems Magazine, 2002, 17(3): 28-33. （期刊）[2]Bar-Shalom Y. On the Sequential Track Correlation Algorithm in a Multisensor Data Fusion System [J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2008, 44(1): 396-396.（期刊）[3]Willner D, Chang C B, Dunn K P. Kalman Filter Algorithms for a Multi-Sensor Systems [C]. InProceedings of the 15th IEEE Conference on Decision and Control and Symposium on Adaptive Processes, Clearwater, Fla, United States,Dec. 1976: 570-574.（论文集）[4]Singer R A. Estimating optimal tracking filter performance for manned maneuvering targets [J]. IEEETransactions on Aerospace and Electronic Systems, l970, 6(4):473-483.（期刊）[5]Bar-Shalom Y, Campo L. The effect of the common process noise on the two-sensor fused-trackcovariance [J]. EEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1986, 22(6): 803–805.（期刊）[6]Beugnon C, Singh T, Linas J, Saha R K. Adaptive track fusion in a multisensor environment [C]. InProceedings of the ISIF, Paris, 2000: 24-3l.（论文集）[7]李辉, 程垮, 张安, 沈莹. 基于反馈结构的多传感器自适应航迹融合算法[J].计算机学报,2006,29(12):2232~2237. [Li Hui, Cheng Kua, Zhang An, Shen Ying. Adaptive Algorithm for Multisensor Track Fusion with Feedback Architecture [J]. Chinese Journal of Computers, 2006, 29(12): 2232 ~ 2237 (in Chinese).]（期刊）可以将以下任意一个任务完成作为作业：1、将SF算法、WCF算法用Matlab实现，并比较两种算法的性能，撰写一篇论文；（较容易）2、将自适应航迹融合算法用Matlab 实现，并将其与SF 算法和WCF 算法进行比较，撰写一篇论文；（较难）3、将基于反馈结构的自使用航迹融合算法用Matlab 实现，并将其与SF 算法、WCF 算法和自适应航迹融合算法进行比较，撰写一篇论文。

第十一讲航迹融合


1、两条航迹存在先验的公共信息源
12
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特点
1）局部航迹与系统航迹关联的时候往往出现两条 航迹存在先验的公共信息源的情况； 2）假定航迹已经被送到公共的时间节点；
3）融合节点包含了预处理的全部信息，即包括点 迹／观测和航迹；
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智能信息处理技术
作用： 公共过程噪声使来自两传感器航迹的测量不独 立，导致来自两个传感器的估计误差不独立。 在对航迹进行关联以及在对已关联上的状态进 行组合时，必须考虑相关的估计误差。
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三、航迹状态估计融合
航迹融合的主要内容： 航迹关联、航迹状态估计与融合协方差计算 航迹关联说明两航迹以较大的概率来自同一目 标，然后对已关联上的航迹按一定准则进行合并， 形成系统航迹； 对融合以后的航迹状态和协方差进行计算，实 现航迹更新。
由于
P1+PSF= P1(P1 + P2)-1(P1 + 2P2)
ˆ1 x ˆSF P ˆ1 x ˆ2 ) x 1( P 1P 2) (x
则
1 1 ˆ1 x ˆ2 )T ( P ˆ1 x ˆ2 ) D1 ( x P ) P ( P 2 P ) (x 1 2 1 1 2
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1、简单航迹融合(SF)
前提： 两条航迹状态估计的互协方差可忽略，即
Pij Pji 0
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融合跟踪

ai
我们称它为团队效用函数，综合所有成员的效用函数，可用下式表示： （5-3） UG U1,U2 ,...,U N 一旦定义了全局效用函数，融合问题就变成寻找一个团队行为使团队效 用函数最大。统计学上有几种方法把多个效用函数综合成为一个效用函数， 而这个效用函数综合了团队的选择。
每个传感器必须首先估计出它的期望效用函数 U i k ， k ，并按照 其它成员的期望函数修正它自身的期望函数。每一个修正的期望函数具有以 下形式：
i 1 N
对 于 传 感 器 队 ， 位 置 参 数 的 真 值 落 在 某 一 个 区 间
（5-23）
上式中的 i 可由如下的方法得到，首先由（5-22）式计算出传感器对中 每个传感器的熵值 H i ，然后再根据（5-8）式即可计算 i 。
（5）位置参数的融合估计
根据式（5-23）算出传感器对对于每一个区间的团队效用函数，我们选 取它们当中团队效用函数值最大的区间作为团队所一致选用的区间。而位置 参数 的融合估计值，我们采用使团队效用函数最大的区间的中点的数值。 用公式表示为：
2 P X 1 2
成立，该不等式即为契比雪夫不等式。
（5-14）
这个不等式的意义，在于它给出了在随机变量 X 的分布未知情况下， X 偏离 其均值小于任意正数的概率估计方法。在上述不等式中，我们令 n ，则 有：
P X n 1 1 n2
k ˆ ˆ center I b 2

5.1 基于团队一致的多传感器数据融 合方法

多模制导中，最终上报的信息包括目标 的方位、俯仰、弹目距离信息。目标的方位 角、俯仰角各导引头均能报送，目标的距离 信息只有主动雷达导引头能够报送，所以在 距离方向采用团队一致法，对GPS/INS弹目 距离信息和主动雷达导引头报送的距离信息 进行融合。

《目标跟踪》课件

目标跟踪技术经历了传统的特征提取方法到深度学习方法的转变，实现了更准确、更快速的 目标跟踪。
目标跟踪技术未来的应用前景
随着计算机视觉和人工智能的发展，目标跟踪技术将在智能交通、安防监控等领域实现更广 泛的应用。
引领目标跟踪技术发展的领军企业
一些技术领先的企业，如Google、Facebook、华为等，正致力于目标跟踪技术的研究和应 用。
1
物体检测
常用的物体检测算法包括直方图目标检测、基于区域的CNN物体检测等，用于 检测视频中的目标。
2
物体跟踪
基于相关滤波的目标跟踪算法和深度学习目标跟踪算法等，可以实时追踪目标的 位置和运动。
常见的物体检测及跟踪算法
1 直方图目标检测
通过对目标的颜色和纹理特征进行建模，实 现在视频中的准确检测与定位。
《目标跟踪》PPT课件
目标跟踪是一项重要的技术，该课件将介绍目标跟踪的定义、应用场景、技 术原理，以及常见的物体检测和跟踪算法，还会展望未来的发展趋势。
什么是目标跟踪
目标跟踪是指根据预定的目标，在视频中实时追踪并确定其位置和运动轨迹的踪的定义
目标跟踪是一种针对特定目 标进行的视觉分析技术，它 能从视频中识别、追踪并分 析目标的运动。
目标跟踪的应用场景
目标跟踪技术可以应用于视 频监控、智能交通、人机交 互、虚拟现实等领域，提供 更智能化、交互性更强的体 验。
目标跟踪的分类
目标跟踪可以分为单目标跟 踪和多目标跟踪两种类型， 根据需求选择适合的目标跟 踪算法。
目标跟踪的技术原理
目标跟踪技术基于物体检测和物体跟踪的原理。物体检测用于识别视频中的目标，而物体跟踪用 于追踪目标的位置和运动轨迹。
2 基于区域的CNN物体检测
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Si：传感器i各点迹的尺寸，以比特表示。 包括距离、方位、仰角或高度、时问、批号和 特征参数等。
ST：每条航迹报告的尺寸，以比特表示。 航迹报告通常包括状态估计的各个分量、航迹 号、时间和方向信息等。
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PDi：传感器i的目标发现概率，对不同距离门上 的所有目标均假定是常数。
λi：传感器i的杂波密度。 Ni：传感器i的杂波点数。 Ti：传感器i监视范围内的目标总数。 Ns：传感器数目。
▪ 通信量和计算量是进行全局融合的主要因素。
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通信量的计算
▪ 集中式融合系统在一个周期中，由每个传感器向
融合中心传送的数据量Mc：
Ns
M c [PDi Ti Ni (i )]Si i 1
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▪ 分布式融合系统在一个周期中，每个传感器向融 合中心传送的数据量Md：
Ns
M d ST PDi Ti i 1
2）前一采样周期没被采用的孤立点迹或自由点 迹。
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航迹头的初始波门
实际系统工作时，不管航迹头（孤立点迹或自 由点迹）在什么地方出现，均以它为中心，建立由 目标最大运动速度和最小运动速度及采样间隔决定 尺寸的环形初始波门。
选择环形初始波门的原因： 该点迹所对应目标的运动方向未知。
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2．航迹起始
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4)航迹头变成了起始航迹； 5)航迹头由于没有后续点迹而被取消； 6)已确认航迹在本扫描周期中，没有点迹与它 关联，即丢失了点迹。
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定义
航迹管理的定义： 按一定的规则、方法，实现和控制航迹起始、 航迹确认、航迹保持与更新和航迹撤消的过程。
对相关内容按给定的规则进行自动分类，给予 不同的标志，并将本扫描周期的分类结果送入数据 库，实现管理。
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航迹融合
▪ 航迹融合实际上是传感器的状态估计融合，包括 局部传感器与局部传感器状态估计的融合和局部 传感器与全局传感器状态估计的融合。
▪ 由于公共过程噪声的原因，在应用状态估计融合 系统中，来自不同传感器的航迹估计误差未必是 独立。
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分布式融合系统
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▪ 图中有n个独立工作的传感器，每个传感器不仅有 自己的信号处理系统能够给出目标的点迹，并且 有自己的数据处理系统或称局部目标跟踪器。
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3、航迹确认
新航迹确认方法： 1）以预测值为中心设置门限（关联门）； 2）在关联门内，至少有一个来自相邻第三次采 样周期的观测数据或点迹。初始航迹就可以作为 一 条新航迹，并加以保存。
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特点
1）新航迹需三次采样观测数据便得到确认，这 是建立一条新航迹所需要观测数据的最小数目。
2）初始化航迹经确认后才能建立一新航迹。 （也称航迹检测）
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局限性
当连续三个采样周期均出现点迹时，才被确认 为这是一个真目标产生的连续点迹并建立航迹的条 件太苛刻（目标的点迹以概率出现）。
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1、经验法 2、逻辑法 3、纯数学法 4、直觉法 5、记分法
常用方法
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一、逻辑法
处理的主要内容： 1、航迹头 2、航迹起始 3、航迹确认 4、航迹保持 5、航迹撤销
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1、航迹头
定义：每条航迹的第一个点迹。
出现类型： 1）通常出现在远距离范围内，除非传感器开始 工作时目标就出现在近距离范围内。
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说明
▪ 分布式融合系统的信息源是各个传感器，源信息 是各个传感器给出的航迹。
▪ 航迹融合通常是在融合节点或融合中心进行的。
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基本概念
▪ 局部航迹：多传感器融合系统中，每个传感器的 跟踪器所给出的航迹。
▪ 系统航迹：航迹融合系统将各个局部航迹融合后 形成的航迹。
▪ 局部航迹与系统航迹融合后形成的航迹仍称为系 统航迹。
部航迹的状态与系统航迹状态关联后，把已配对的 局部状态分配给对应系统航迹，形成新系统航迹；
计算新的系统航访的状态估计和协方差，实现 1、局部传感器的点迹与航迹完成关联； 2、点迹与航迹间的一对一关系已经完全确定。
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航迹管理的主要内容
1)已有起始标志的航迹转换为确认航迹； 2)可能由干扰等产生的虚假航迹应予以撤消； 3)点迹在本周期未被录用，而自动变成下一周 期的自由点迹；
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主要缺点
▪ 需要传送大量的点迹和缺乏鲁棒性；
▪ 点迹变化范围很宽（非同质传感器的数据），同 一时间进行处理比较复杂，在融合中心不能得到 可靠的点迹；
▪ 处理的目标量很大时，干扰产生的点迹远超过目 标产生的点迹；
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融合算法的选择因素
▪ 计算量和通信量都很大时，全局估计就利用局部 航迹进行航迹到航迹的融合。
▪ 各传感器将各自观测送往本身的跟踪器形成局部 航迹，然后将各跟踪器所产生的局部航迹周期性 地送往融合中心进行航迹融合，形成系统航迹。
▪ 系统航迹是该系统的输出。
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▪ 航迹融合以传感器航迹为基础。 ▪ 各传感器的跟踪器对目标形成稳定的跟踪之后，
才能够把它们的状态送给融合中心，以便对各个 传感器送来的航迹进行航迹融合。
定义： 对匀速直线运动目标，利用同一目标初始相邻 两个点迹的坐标数据推算出该目标下一周期的预测 或外推位置，对可能的一条航迹进行航迹初始化。
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起始点迹获取
两个起始点迹： 1）航迹头； 2）下一采样周期中初始关联门中出现的点迹。
处理方法： 初始关联门中出现的点迹都要与航迹头点迹构 成一对航迹起始点迹对，送入数据库，等待下一周 期的继续处理。
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航迹融合的主要步骤
1、航迹关联： 把各传感器送来的目标的状态按一定准则，将
同一批目标的状态归并到一起，形成一个统一的航 迹，即系统航迹或全局航迹；
把各传感器送来的局部航迹的状态与数据库中 已有的系统航迹进行配对，保证配对后的目标状态 与系统航迹中的状态源于同一批目标。
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2、航迹融合： 融合中心把来自不同局部航迹的状态，或把局
第十一讲 航迹管理的基本方法
9.1 航迹融合的基本概念
▪ 航迹处理： 1）集中式与分布式数据融合系统都存在，不过
在不同的节点上完成； 2）航迹建立、航迹保持和航迹撤消的规则问题
是保持对目标连续跟踪的最关键的技术。
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集中式融合系统的数据处理
每个传感器有自己的数据处理系统，形成局部 航迹；
各传感器的局部航迹并没有被利用，而直接将 每个传感器的点迹送给融合节点，即融合中心，在 融合中心进行点迹与航迹的融合。