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系统工程 15

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神经网络 8

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系统科学 7

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多模型广义标签多伯努利滤波器的推导：多目标混合系统解决方案 Research Articles

吴卫华,蔡益朝,金宏斌,郑茂,冯讯,关泽文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000105

摘要：本文将传统（单目标）混合系统扩展到多目标混合系统，重点研究多机动目标跟踪系统。该系统由连续状态，离散可切换状态以及离散、时不变且唯一性状态组成。通过定义一个新的广义标签多伯努利密度，我们证明对于多目标混合系统，它在查普曼-柯尔莫哥洛夫（Chapman-Kolmogorov）预测和贝叶斯更新下是闭合的。换言之，我们严格推导了多目标混合系统的解决方案，即多模型广义标签多伯努利滤波器——该滤波器虽已被开发，但此前并未得到严格证明。

关键词：多机动目标跟踪；多模型；广义标签多伯努利滤波器；多目标混合系统

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未知辐射源信号特征辅助的广义标签多伯努利滤波器 Research Article

国强1,滕龙1,2,吴新良2,宋文明2,黄大羽2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第12期页码 1871-1880 doi: 10.1631/FITEE.2200286

摘要：提出一种未知辐射源信号特征辅助的广义标签多伯努利滤波器。复杂电磁环境下，辐射源特征通常未知且随时间变化。针对辐射源特征未知的问题，提出一种基于数据场动态聚类的辐射源特征求解方法。针对辐射源特征时变以及对应的概率分布未知的问题，提出一种改进的模糊C-均值算法来计算目标和杂波量测的相关系数，以近似辐射源特征的似然函数。在此基础上，将辐射源特征集成到广义标签多伯努利滤波器中，从而获得新的递归方程。仿真结果表明，提出的方法可以提高对多目标的跟踪性能，尤其在强杂波环境中。

关键词：多目标跟踪；广义标签多伯努利；辐射源信号特征；模糊C-均值；动态聚类

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复杂形状的扩展目标联合跟踪与分类 Research Articles

王丽萍,占荣辉,黄源,张军,庄钊文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 839-861 doi: 10.1631/FITEE.2000061

摘要：本文解决具有复杂形状的单扩展目标联合跟踪与分类（joint tracking and classification, JTC）问题。利用两个向量对目标状态建模，以减轻高维状态空间和严重非线性观测模型对目标状态估计的影响，并利用归一化傅立叶描述子的欧氏距离度量获得类别概率更新的解析解。因此，该方法被称为“JTC-RHM方法”。此外，为解决检测不确定和杂波情况下的单扩展目标JTC问题，将所提JTC-RHM方法整合到Bernoulli滤波框架中，提出JTC-RHM-Ber滤波算法。特别地，推导了该滤波算法的递推表达式。仿真结果表明：（1）与基于随机矩阵模型的JTC算法相比，所提JTC-RHM方法能更准确地对不同形状、相似大小的目标进行分类；（2）与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比，所提算法对目标状态性能估计更优；（3）所提JTC-RHM-Ber滤波算法在状态检测和估计方面具有良好性能，能够正确地实现目标分类。

关键词：扩展目标；傅里叶描述子；联合跟踪与分类；随机超曲面模型；伯努利滤波器

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基于并行处理机制的多基地雷达多目标跟踪算法

徐洪奎,王东进,陈卫东

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 151-156

摘要：

针对用多基地雷达系统跟踪近距离多高速机动目标的场合，提出了一种基于并行处理机制的跟踪算法。该算法将整个观测数据的关联过程拆分成若干个并行子关联进程，并将确定目标的跟踪过程拆分成两个并行的三维子进程，同时对距离和拟测值及多普勒速度拟测值进行迭代滤波。仿真结果表明，该算法不仅能够在杂波中快速精确地跟踪多个机动目标，而且具有很好的收敛特性和稳定性。

关键词：多基地雷达系统多目标跟踪并行处理 MSJPDA 并行扩展卡尔曼滤波

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基于随机有限集的多传感器多目标跟踪研究进展 Review Articles

达凯1,李天成2,朱永锋1,范红旗1,付强1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000266

摘要：本文综述了基于随机有限集方法的多传感器多目标跟踪的最新研究进展。在多传感器滤波中起基础性作用的融合方法可分为数据层多目标测量融合和评估层多目标密度融合，分别共享融合传感器之间的局部测量值与后验密度。阐述面向不同随机有限集的两种健壮的多目标密度平均方法：算术平均融合与几何平均融合。最后突出强调相关研究主题与现存研究挑战。

关键词：多目标跟踪；多传感器融合；平均融合；随机有限集；最优融合

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一种面向地面区域检测和目标跟踪的多传感器系统协同调度方法 Research Article

张昀普,付强,单甘霖

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第2期页码 245-258 doi: 10.1631/FITEE.2200121

摘要：本文提出一种面向多任务协同的多传感器系统协同调度方法，并将其应用于地面区域检测和目标跟踪。调度的目的是选择最佳的传感器来完成分配的作战任务，并获得最佳作战收益。首先建立区域检测模型，并提出检测风险的计算方法以量化在调度中的检测收益。然后结合道路约束信息和多普勒盲区信息建立地面目标跟踪模型，并引入后验克拉美罗下限评估未来时刻的跟踪精度。最后，考虑检测、跟踪和能耗控制的需求建立目标函数，通过求解目标函数，得到最优的传感器调度方案。仿真结果表明，所提传感器调度方法可以选择合适的传感器完成所需作战任务，并在区域检测、目标跟踪和能耗控制方面均具有良好性能。

关键词：传感器调度；区域检测；目标跟踪；道路约束；多普勒盲区

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收回说明：使用基于多目标PSO的分层ANFIS控制器-TCSC增强互连多电源系统的动态稳定性 Retraction Note

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《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第5期 doi: 10.1631/FITEE.19r0001

摘要： None

关键词： None

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词加权有监督主题模型：多标签文本分类 None

Yue-peng ZOU, Ji-hong OUYANG, Xi-ming LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 513-523 doi: 10.1631/FITEE.1601668

摘要：有监督主题模型已成功应用于多标签文本分类任务。代表性模型包括有监督隐含狄利克雷分配模型（labeled latent Dirichlet allocation，L-LDA）和判别隐含狄利克雷分配模型（dependency-LDA）。这些已有模型忽略单词类别频率信息，即训练集中单词出现的类别数量，对分类任务的影响。将CF-weight方法应用于L-LDA和dependency-LDA模型。实验结果表明，相比传统有监督主题模型，基于CF-weight的模型在多标签分类性能上具有优势。

关键词：有监督主题模型；多标签分类；类别频率；有监督隐含狄利克雷分配模型；判别隐含狄利克雷分配模型

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基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法 Research Article

国强1,滕龙1,2,尹天祥3,郭云飞3,吴新良2,宋文明2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1647-1656 doi: 10.1631/FITEE.2300348

摘要：现有机动目标跟踪方法在杂波环境中强机动目标的跟踪性能并不令人满意。本文提出一种混合驱动方法，利用数据驱动和基于模型算法的优点跟踪多个高机动目标。将时变恒速（CV）模型集成到在线学习的高斯过程（GP）中，提高高斯过程的预测性能。进一步与广义概率数据关联（GPDA）算法相结合，实现多目标跟踪。通过仿真实验可知，与广泛使用的机动目标跟踪算法如交互式多模型（IMM）和数据驱动的高斯过程运动跟踪器（GPMT）相比，提出的混合驱动方法具有显著的性能优势。

关键词：目标跟踪；高斯过程；数据驱动；在线学习；模型驱动；概率数据关联

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使用基于多目标粒子群算法多层自适应模糊推理系统晶闸管控制串联电容器补偿技术的互联多源电力系统动态稳定性增强器 Article

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《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第3期页码 394-409 doi: 10.1631/FITEE.1500317

摘要：本文采用了一种隶属于FACTSs族的晶闸管可控串联补偿器（thyristor-controlled series compensator, TCSC），来增强互联电力系统多源的整体动态性能。为此，我们使用一种分层自适应神经模糊推理系统控制器－晶闸管可控串联补偿器（hierarchical adaptive neuro-fuzzy inference system controller-TCSC, HANFISC-TCSC）在多区域互联电力系统中解决了两个重要的问题，即低频振荡和结线功率交换的偏差。为实现这一目标，使用多目标优化技术有其必然性。由于多目标粒子群优化算法（Multi-objective particle swarm optimization, MOPSO）在解决非线性目标问题上具有较高性能，已被用于这一优化问题中。

关键词：分层自适应神经模糊推理系统控制器；晶闸管控制串联电容器补偿技术；自动发电控制（AGC）；多目标粒子群优化算法；电力系统动态稳定性；相互联系的多源电力系统

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多目标存在的多基地MIMO组网雷达与多干扰机之间的超模干扰抑制博弈 Research Article

赫彬1,2,苏洪涛1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第4期页码 617-629 doi: 10.1631/FITEE.2000652

摘要：为应对新一代电子战的威胁，本文建立一种非合作对抗博弈模型，分析了多基地多入多出（MIMO）雷达与多干扰机之间的功率分配和干扰抑制问题。同时，建立了一种极大化雷达效用函数的约束优化模型。基于效用函数，分别得到雷达和干扰机的最佳功率分配策略，并证明该超模博弈的纳什均衡的存在性和唯一性。

关键词：超模博弈；功率分配；波束形成；多入多出雷达；多干扰机

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基于深度前馈神经网络的多基地外辐射源雷达高精度目标跟踪 Research Article

徐宝兄,易建新,程丰,龚子平,万显荣

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1214-1230 doi: 10.1631/FITEE.2200260

摘要：在雷达系统中，目标跟踪误差主要来自运动模型和非线性量测。在评估跟踪算法时，其跟踪精度是主要衡量准则。为提高跟踪精度，本文将跟踪问题表述为从量测到目标状态的回归模型，提出一种基于改进深度前馈神经网络（MDFNN）的跟踪算法。所提MDFNN跟踪算法引入一种滤波层来描述输入量测序列的时序关系，并分析了最优量测序列长度。仿真和实测的外辐射源雷达数据测试表明，在所考虑的场景下，所提算法跟踪精度优于基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）和递归神经网络（RNN）的跟踪方法。

关键词：深度前馈神经网络；滤波层；外辐射源雷达；目标跟踪；跟踪精度

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多模块并联有源电力滤波器系统及其基于分相控制和实时总线通讯的新型容错控制策略 None

Qun-wei XU, Jin-xiang ZHAN, Long XIAO, Guo-zhu CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第9期页码 1166-1179 doi: 10.1631/FITEE.1601296

摘要：首先，提出一种适用于大容量补偿的多模块并联有源电力滤波器系统。该系统中每个模块具备相同的电路拓扑、功能及控制器设计，有助于模块间协同控制的实现。模块指令信号由总指令信号与相应的分配系数相乘所得。故障后电路的稳态分析证明系统具备高稳定性及控制可靠性，保证其工程应用价值。最后，搭建了实验样机，实验结果验证了所提多模块系统及其容错控制策略的可行性和有效性。

关键词：并联有源电力滤波器；容错拓扑；分相控制；总线通讯

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近似高斯共轭：非线性、多模态、不确定以及约束下的参数递归滤波等 Review

Tian-cheng LI, Jin-ya SU, Wei LIU, Juan M. CORCHADO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 1913-1939 doi: 10.1631/FITEE.1700379

摘要：自上世纪60年代作为现代估计开山之作的卡尔曼滤波器（Kalman filter）的诞生，时间序列状态空间模型应用于各类动态估计问题吸引了大量的研究关注。特别是，寻求实现闭环马尔科夫−贝叶斯递归（比如，从一个高斯先验到一个高斯后验，本文称之为高斯共轭）的解析解成为一般时间序列滤波器设计的主流思路。其面临的主要挑战包括：系统的非线性、多模态（包括机动模型）、复杂不确定性（比如未知的系统输入，非高斯噪声等）和系统约束（包括循环随机变量）等。着重介绍了高精观测非线性系统、高斯后验和机动多模态、以及复杂未知系统输入与约束，以弥补当前文献介绍的不足。同时，本文提出一些新的思考：一是一阶马尔科夫转移模型的替代模型，二是有关计算复杂度的滤波器评价。

关键词：卡尔曼滤波；高斯滤波；时间序列估计；贝叶斯滤波；非线性滤波；约束滤波；高斯混合；机动；未知输入

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不确定二阶非线性多智能体系统时变编队跟踪控制 None

Jian-wen XU, Kaoru OTA, Mian-xiong DONG, An-feng LIU, Qiang LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第12期页码 1546-1557 doi: 10.1631/FITEE.1800519

摘要：研究了含未知非线性动态和外界干扰的二阶多智能体系统时变编队跟踪控制问题。在所考虑的时变编队跟踪控制中，每个跟踪者在完成预设编队的同时，需要跟踪领导者轨迹。将未知非线性动态和外界干扰视为每个多智能体的扩张状态，并设计扩张状态观测器对扩张状态进行在线观测。在此基础上，提出基于扩张状态观测器的时变编队跟踪控制协议。理论分析表明，所设计的时变编队跟踪控制协议能够保证观测器观测误差和多智能体系统时变编队跟踪误差收敛至任意小。最后，将所设计的时变编队跟踪协议应用于无人机目标合围问题，验证了该方法的有效性。

关键词：多智能体系统；时变编队；编队跟踪；非线性动态；扩张状态观测器