创新研究群体科学基金(60921003)
- 作品数：17 被引量：201H指数：7
- 相关作者：韩崇昭闫小喜殷勤业王文杰王晓更多>>
- 相关机构：西安交通大学复旦大学空军工程大学更多>>
- 发文基金：创新研究群体科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 基于目标出生强度在线估计的多目标跟踪算法被引量：9
- 2011年
- 针对多目标跟踪中未知的目标出生强度,提出了基于Dirichlet分布的目标出生强度在线估计算法,来改进概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的性能.算法采用有限混合模型来描述未知目标出生强度,使用仅依赖于混合权重的负指数Dirichlet分布作为混合模型参数的先验分布.利用拉格朗日乘子法推导了混合权重在极大后验意义下的在线估计公式;混合权重在线估计过程利用了负指数Dirichlet分布的不稳定性,驱使与目标出生数据不相关分量的消亡.以随机近似过程为分量均值和方差的在线估计策略,推导了基于缺失数据的分量均值与方差的在线估计公式.在无法获得初始步出生目标先验分布的约束下,提出了在混合模型上增加均匀分量的初始化方法.以当前时刻的多目标状态估计值为出发点,提出了利用概率假设密度滤波器消弱杂波影响的出生目标数据获取方法.仿真结果表明,提出的目标出生强度在线估计算法改进了概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的性能.
- 闫小喜韩崇昭
- 关键词：多目标跟踪概率假设密度
- 基于混合采样的多模型机动目标跟踪算法被引量：10
- 2013年
- 提出了一种新型的基于混合采样的多模型粒子滤波算法,该算法能够有效降低多模型粒子滤波器的采样粒子数.文中证明了这种基于混合采样的粒子滤波算法是一种多模型粒子滤波算法.该算法的计算复杂度与单模型粒子滤波算法相当.仿真实验表明,与已有的多模型粒子滤波算法相比,算法的计算复杂度大幅降低.
- 王晓韩崇昭
- 关键词：机动目标跟踪粒子滤波多模型方法混合采样
- 开放式Web平台可信性:问题与对策被引量：1
- 2010年
- 对近期出现的开放式Web平台共性特征进行了分析,提出了开放式Web平台由于其系统架构,在可用性、安全性及隐私性等方面存在的问题,并通过实验证明了上述问题的存在.对于增强此类系统可信性,本文认为应重视由RESTfulWebServices远程调用所带来的时间开销,在第三方服务器暂存请求副本并增加DDoS攻击检测功能;开放式Web平台应对其与第三方应用服务器之间的通信进行加密.提出了一种基于任意测试位置的第三方应用评测算法,该算法仅使用较少的测试数据.实验表明,该算法能有效检测存在安全性及隐私性漏洞的第三方应用.
- 屈宇管晓宏郑庆华何岚吕复强王志文
- 关键词：WEB平台
- 利用离去角度的无线传感器网络分布式节点定位方法被引量：8
- 2010年
- 针对现有无线传感器网络节点定位方法成本和复杂度较高的问题,提出了一种利用离去角度估计的分布式节点定位方法(AODL).锚节点利用阵列天线发射正交导频信号,从而使得各传感节点仅需配备常规的单天线系统便可获得导频信号的离去角度信息.结合锚节点的地理位置,各节点进而可进行自身的三维位置估计.AODL方法仅利用无线通信设备进行定位,节点的角度估计不需要配备阵列天线,具有低成本和低能耗的优点,同时各节点独立进行自身的角度估计和位置计算,是一种分布式的定位方法.仿真实验结果表明,对于100 m×100 m的定位区域,借助于4个装备3×3均匀面阵的锚节点,各传感节点在信噪比为15 dB时的平均定位误差可以达到1 m以内.
- 王文杰张渭乐殷勤业
- 关键词：分布式定位无线传感器网络
- 用于机动目标跟踪的多模型概率假设密度滤波器被引量：12
- 2011年
- 针对概率假设密度(PHD)滤波器在多目标跟踪问题中无法解决目标发生较大机动时的目标丢失问题,提出了一种多模型概率假设密度(MM-PHD)滤波器.这种MM-PHD滤波器在粒子PHD滤波器的基础上,使用多模型方法对滤波器中每个描述目标状态的粒子的状态进行更新,再将更新后的粒子代入传统的PHD滤波器中用于估计目标的PHD的分布.该滤波器结合PHD滤波器和多模型方法的特点,可用于目标数未知的多机动目标跟踪,且对目标的数量和状态的估计更加准确.多机动目标跟踪的仿真实验表明,与已有方法相比,该滤波器对目标数的估计与真实情况基本一致,描述多目标状态估计误差的Wasserstein距离值降低了50%以上.
- 王晓韩崇昭
- 关键词：机动目标跟踪概率假设密度
- 用于机动目标跟踪的多模型高斯混合概率假设密度滤波器被引量：5
- 2012年
- 提出一种多模型高斯混合概率假设密度(PHD)滤波器的实现方法.该算法使用多模型方法对高斯混合PHD滤波器中存在目标对应的高斯分量进行预测及更新,使用融合估计后的估计值描述机动目标PHD分布的高斯分量.该算法具有PHD滤波器和多模型方法的优点,可以用来处理目标数未知时的机动目标跟踪问题.该算法与单模型高斯混合PHD滤波器相比,可提高滤波器对目标发生机动时的跟踪精度;与已有的多模型PHD滤波器相比,节省计算时间30%以上.
- 王晓韩崇昭
- 关键词：机动目标跟踪高斯混合概率假设密度多模型方法
- 一种利用天线旋转的无线传感器网络定位算法被引量：7
- 2011年
- 针对无线传感器网络的低成本、低耗能以及准确定位的需求,提出了一种基于多普勒效应的射频干涉旋转定位算法(RRIPS).先利用设置在锚节点上的2个旋转天线发射相同频率的单频信号,产生多普勒效应,再由待测节点通过分析多普勒频率变化规律获得定位所需的距离信息,最终由待定位节点融合锚节点位于不同位置所测得的多组距离信息,从而获得自身的地理位置估计.与基于射频干涉的分布式节点定位方法(DRIPS)相比,RRIPS仅利用待定位节点的常规无线通信设备接收信号,无需与锚节点进行信息交互,算法简单,运算量小,复杂度低,能耗小.仿真实验表明,在信噪比为10dB时,RRIPS比DRIPS在定位精度上提高了1.5m.
- 李彬王文杰殷勤业杨荣
- 关键词：无线传感器网络多普勒效应
- 自适应UKF算法在目标跟踪中的应用被引量：96
- 2011年
- 针对目标跟踪中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.该算法在滤波过程中,利用改进的Sage-Husa估计器在线估计未知系统噪声的统计特性,并对滤波发散的情况进行判断和抑制,有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差.仿真实验结果表明,与标准UKF算法相比,自适应UKF算法明显改善了目标跟踪的精度和稳定性.
- 石勇韩崇昭
- 关键词：目标跟踪自适应滤波无迹卡尔曼滤波
- 基于阵列天线的低复杂度OFDMA上行链路载频偏估计方法被引量：1
- 2010年
- 提出一种基于阵列天线的正交频分多址(OFDMA)上行链路载频偏闭式盲估计方法,基站端配备阵列天线,该方法基于各天线阵元的空域快拍之间存在的旋转不变性,结合子空间平滑的思想,可在低运算复杂度的条件下,利用波达方向矩阵法得到信号空间的原始基底,由此可进一步同时获得各子载波对应用户的波达方向(DOA)与载频偏的闭式估计.该方法支持任意子载波分配方案以及满负载系统,并且可根据当前系统负载动态调整估计复杂度.理论分析和仿真结果验证了本文方法的有效性.
- 张渭乐殷勤业王文杰王均松
- 关键词：正交频分多址阵列天线旋转不变性
- 概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法被引量：3
- 2012年
- 提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解,以实现粒子点的聚类,再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值,同时为了减小计算量,利用Nystrm逼近方法求解特征向量.仿真实验表明,PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60%以上.
- 张慧韩崇昭闫小喜
- 关键词：概率假设密度谱聚类
