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欧阳成

作品数：12 被引量：55H指数：5
供职机构：西安电子科技大学电子工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 8篇期刊文章
  • 2篇学位论文
  • 2篇专利

领域

  • 7篇电子电信
  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 5篇目标跟踪
  • 5篇概率假设密度
  • 4篇多目标
  • 4篇多目标跟踪
  • 4篇滤波
  • 4篇概率假设密度...
  • 3篇代价函数
  • 3篇有限集
  • 3篇数据关联
  • 3篇随机有限集
  • 3篇量测
  • 3篇感器
  • 3篇PHD
  • 3篇传感
  • 3篇传感器
  • 2篇多目标跟踪算...
  • 2篇仰角
  • 2篇制导
  • 2篇最小二乘估计
  • 2篇量测数据

机构

  • 12篇西安电子科技...
  • 1篇中国电子科技...

作者

  • 12篇欧阳成
  • 10篇姬红兵
  • 3篇田野
  • 2篇田野
  • 1篇张桂华
  • 1篇张俊根
  • 1篇钟茜怡
  • 1篇杨金龙
  • 1篇郭志强

传媒

  • 3篇系统工程与电...
  • 3篇电子与信息学...
  • 1篇自动化学报
  • 1篇电子学报

年份

  • 6篇2012
  • 1篇2011
  • 3篇2010
  • 2篇2009
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于QCE-PEG的LDPC码构造方法
2009年
为提高LDPC码的实用性,该文提出了一种QCE-PEG校验矩阵构造方法,给出了实现具体步骤和设计实例。该算法将构造过程分解,结合准循环扩展技术和渐进边增长构造方法的优点,既能满足度分布对的需要,又保证了平均围长尽可能大的要求,提高了LDPC编码的速度和性能。仿真结果表明:用该方法设计的中短长度非正则LDPC码,其性能优于渐进边增长方法构造的PEG码,且设计简单,编码快速,便于工程实现,具有良好的应用前景。
张桂华姬红兵欧阳成
关键词：LDPC码
一种改进的CPHD多目标跟踪算法被引量：13
2010年
CPHD(Cardinalized Probability Hypothesis Density)滤波是一种杂波环境下可变目标数的多目标跟踪算法,该文针对算法中存在的目标漏检问题提出一种改进算法,该算法在高斯混合框架下实现贝叶斯递归,通过对各个高斯分量进行标记,对目标进行航迹关联,在此基础上对修剪合并后各个高斯分量的权值进行两次分配。首先对超过检测门限的高斯分量权值进行分配,有效解决了目标漏检问题,然后基于一个目标只可能产生一个观测的事实进行第2次分配,改善了目标发生交叉时的算法性能。实验结果表明,所提方法在多目标状态估计和航迹维持方面均优于普通的CPHD算法。
欧阳成姬红兵张俊根
关键词：多目标跟踪漏检
基于角度余切值的多被动传感器数据关联被引量：11
2010年
本文针对被动多传感器的量测数据关联问题,提出一种新颖的基于角度余切值的快速数据关联算法。该算法直接采用角度信息进行数据关联,不需要计算异面直线之间的距离,避免了将角度换算成距离,有效提高了计算效率。首先通过方位角与俯仰角检测对所有可能关联组合进行筛选,然后采用指示函数法对候选关联集进行分析,挑选出正确的关联组合。仿真实验表明,该算法在不影响性能的前提下,运算时间上明显少于传统算法。
田野姬红兵欧阳成
关键词：数据关联被动传感器
基于随机集理论的被动多传感器多目标跟踪
被动多传感器多目标跟踪技术是多传感器数据融合系统的重要研究内容之一，在军事和民用领域具有广阔的应用前景，备受国内外专家学者的关注。本论文结合国家自然科学基金(No.60677040，No.60871074)，主要研究随机...
欧阳成
关键词：多目标跟踪随机有限集概率假设密度航迹管理最小二乘估计
文献传递
基于角度余切值的被动多传感器量测数据关联方法
本发明公开了一种基于角度余切值的快速数据关联方法，主要解决现有被动多传感器的量测数据关联中关联速度慢关联正确率低的问题。该方法首先采用角度余切值构建统计量，并通过分块预处理建立候选关联集；然后分别采用多次随机迭代的方位角...
姬红兵田野欧阳成
文献传递
基于距离加权最小二乘的量测数据关联被引量：5
2011年
量测数据关联是被动多传感器系统中需要首先解决的一个关键问题,通常可采用多维分配算法进行求解,其中代价函数的选取在一定程度上决定了算法的最终分配结果。基于广义似然比构造的代价函数由于采用精度较低的传统最小二乘法进行定位,且没有考虑融合方差的影响,导致其性能较差。针对这一问题,提出一种基于距离加权最小二乘的量测数据关联算法,该算法将距离信息引入最小二乘定位算法中,并在代价函数的计算中融入目标位置的估计方差,构建出能够更为准确反映量测与目标之间相关程度的代价函数。仿真实验表明,所提算法在计算代价较小的前提下,提高了关联正确率,具有较好的工程应用价值。
田野姬红兵欧阳成
关键词：被动传感器数据关联代价函数最小二乘估计
基于修正贝努利滤波的被动多目标跟踪算法被引量：1
2012年
针对势平衡多目标多贝努利(cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波中的量测信息弱化问题,提出一种改进的多目标多贝努利(improved multi-target multi-Bernoulli,IMeMBer)滤波。该算法通过对漏检目标的多贝努利随机集进行修正,在解决目标数过估问题的同时,避免了CBMeMBer滤波中的量测信息弱化问题。在此基础上,将高斯粒子滤波引入IMeMBer算法中,通过一组高斯粒子近似多贝努利随机集中元素的概率分布,实现被动测角情况下的多目标跟踪。仿真结果表明,所提算法能够以较小的运算代价达到高斯混合粒子劳势估计的概率假设密度滤波相似的跟踪精度,具有良好的工程应用前景。
钟茜怡姬红兵欧阳成
关键词：随机有限集概率假设密度滤波多目标跟踪
一种基于模糊聚类的PHD航迹维持算法被引量：10
2012年
针对杂波环境下数量变化的多目标航迹关联问题,提出一种基于模糊聚类的PHD航迹维持算法.该算法充分利用多帧信息,对当前时刻状态进行多步预测,并根据惯性进行加权,然后利用模糊聚类求得当前估计属于每条航迹的隶属度,从而得到最终的航迹.与传统的估计与航迹关联算法不同,该算法在更新每条航迹信息时,不仅仅是简单地对相邻帧之间的对数似然比进行求和,而是通过加权聚类等操作综合考虑了多帧信息.实验结果表明,所提算法能够更好地保持目标航迹,即使在目标出现交叉的地方也能达到很好的跟踪精度,具有较强的鲁棒性和优良的航迹维持性能.
欧阳成姬红兵田野
关键词：模糊聚类概率假设密度滤波数据关联
一种改进的多传感器粒子PHD滤波近似算法被引量：4
2012年
概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波是一种有效的多目标跟踪算法。传统的PHD滤波只适用于单传感器,多传感器PHD滤波虽然理论上可行,但计算复杂度过高,实际中只能对其进行近似处理。迭代更新近似算法虽然简单易行,但滤波结果与参与更新的传感器顺序有很大关系,而乘积形式的多传感器PHD滤波近似算法由于存在缩放比例失衡问题,无法应用于工程实际。针对以上问题,提出了一种改进算法,先采用乘积形式计算联合似然,再采用求和形式计算缩放比例。仿真结果表明,该算法能够有效解决缩放比例失衡问题,在滤波性能和目标数估计方面均优于传统的迭代更新近似算法,具有良好的工程应用前景。
欧阳成姬红兵杨金龙
关键词：多传感器多目标跟踪随机有限集概率假设密度滤波
基于角度余切值的被动多传感器量测数据关联方法
本发明公开了一种基于角度余切值的快速数据关联方法，主要解决现有被动多传感器的量测数据关联中关联速度慢关联正确率低的问题。该方法首先采用角度余切值构建统计量，并通过分块预处理建立候选关联集；然后分别采用多次随机迭代的方位角...
姬红兵田野欧阳成
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