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复杂环境下基于刚体模型和数据驱动的联合跟踪与分类
  • 项目名称：复杂环境下基于刚体模型和数据驱动的联合跟踪与分类
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：60805013
  • 申请代码：F030408
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2009-01-01-2011-12-31
  • 项目负责人：郭云飞
  • 负责人职称：副教授
  • 依托单位：杭州电子科技大学
  • 批准年度：2008
中文摘要：

联合跟踪与分类（JTC）通过信息互反馈，同时解决目标识别与跟踪问题，对战场态势感知和决策制定有重大意义，是C4ISR系统重要职能和信息融合领域热点研究课题。点模型方法适用范围广，研究较成熟，但分类能力有限，复杂环境下鲁棒性不足。基于刚体模型和数据驱动的方法能本质上改善分类性能，但目前研究尚不足，存在计算复杂、复杂环境考虑较少等问题，缺少模块化方法。本项目以FM被动双基雷达JTC系统为研究对象，选择雷达散射截面积RCS为分类参数，建立复杂环境下基于刚体模型和数据驱动的模块化JTC理论和方法。基于时域有限差分法和飞行动力学建立目标RCS数据驱动库和刚体模型以改善分类性能；增加信息自反馈环节和柔性融合环节改善结构稳定性；提出基于核密度估计的鲁棒信息融合方法提高复杂环境下JTC实时性和鲁棒性；构建FM被动双基雷达JTC系统仿真平台，验证和评估项目所提理论和方法。

中文主题词： 联合跟踪和分类；复杂环境；刚体模型；数据驱动；鲁棒信息融合
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 26
  • 5
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
基于COM的VC/Matlab混合编程及其在SAR图像分类中的应用
基于多背景杂波分布模型的自适应CFAR检测
伪装网遮蔽目标多波段多极化SAR图像融合检测
一种基于MMPF-TBD 的机动弱目标检测方法
不确定环境下一种多目标跟踪算法研究
基于滑窗批处理的低检测概率无源定位
A Convergence Proof and Parameter Analysis of Central Force Optimization Algorithm
约束总体最小二乘空间配准算法
基于稀疏方位超图匹配的图像配准算法
伪装网遮蔽目标多波段多极化 SAR 图像融合检测
基于多背景杂波分布模型的自适应CFAR 检测
改进的拉格朗日松弛数据关联算法*
基于DS-VSMM 的声网络低空机动目标跟踪
一种基于粒子滤波的概率数据关联方法
一种基于粒子滤波的联合跟踪与分类算法
被动声传感器网时延概率定位算法
变周期RP-EKF 时延纯方位角目标跟踪算法
带SSR修正的异步多传感器系统的无味JPDA跟踪
变周期RP-EKF时延纯方位角目标跟踪算法
基于DS-VSMM的声网络低空机动目标跟踪
一种基于MMPF-TBD的机动弱目标检测方法
基于无味有向图切换的机动目标跟踪VSMM算法
改进的拉格朗日松弛数据关联算法
基于MVEKF的被动声网络定位算法
会议论文
A Joint Tracking and Classification Algorithm with Improved Mutual Feedback
Parameters Estimation of Polarimetric G0p Distribution with MoLDC Method
Low Altitude Target Tracking Algorithm with Acoustic Wireless Sensor Network
Track-Before-Detect Algorithm Based on Dynamic Programming for Multi-Target Tracking
A Fast and Efficient Data Association of Passive Sensor Tracking
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