發(fā)布時(shí)間：2020-04-11 17:28

【摘要】：多目標(biāo)跟蹤的一個(gè)固有的問(wèn)題是量測(cè)與目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)是未知的,傳統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤算法需要建立量測(cè)與目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性。由于其組合性,多目標(biāo)跟蹤的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題造成了巨大的計(jì)算負(fù)擔(dān)。 Mahler提出的基于隨機(jī)有限集的統(tǒng)計(jì)理論為解決多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題提供了一個(gè)系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。該方法的基本思想是將目標(biāo)的觀測(cè)和狀態(tài)以隨機(jī)集的形式進(jìn)行建模。概率假設(shè)密度(PHD)濾波就是這樣的一種處理技術(shù),它通過(guò)遞推目標(biāo)隨機(jī)有限集的后驗(yàn)強(qiáng)度函數(shù)或一階統(tǒng)計(jì)矩,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)狀態(tài)和數(shù)目的有效估計(jì)。PHD濾波在單目標(biāo)狀態(tài)空間進(jìn)行處理,有效地避免了由于數(shù)據(jù)互聯(lián)所造成的計(jì)算復(fù)雜性問(wèn)題。這種基于隨機(jī)有限集的多目標(biāo)跟蹤方法是一個(gè)新興的、有前途的替代傳統(tǒng)以數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)為基礎(chǔ)的方法。 本文采用理論與仿真相結(jié)合的方式,主要進(jìn)行了如下工作： 首先,在回顧單目標(biāo)貝葉斯濾波模型的基礎(chǔ)上,通過(guò)隨機(jī)有限集建模給出了貝葉斯框架下的多目標(biāo)跟蹤模型,進(jìn)而引出了PHD濾波器的基本遞推方程。 其次,針對(duì)PHD遞歸方程包含多重積分,一般情況下無(wú)解析解的問(wèn)題,采用序貫蒙特卡羅的方法近似多目標(biāo)的后驗(yàn)強(qiáng)度函數(shù),稱(chēng)之為粒子PHD濾波。并指出粒子PHD濾波在僅有一個(gè)目標(biāo)且沒(méi)有新生目標(biāo),沒(méi)有目標(biāo)的消亡,沒(méi)有雜波和探測(cè)概率為1的條件下便退化為標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波。通過(guò)仿真分析,說(shuō)明了粒子PHD濾波算法在不同雜波強(qiáng)度和探測(cè)概率條件下的跟蹤性能。 接著,通過(guò)類(lèi)比卡爾曼濾波作為單目標(biāo)貝葉斯濾波解的情形,在線性高斯分布的條件下,給出了PHD濾波器的解析解GM-PHD,并作了仿真分析。 最后,研究了PHD濾波算法的一種推廣形式：GMP-PHD,吉合仿真實(shí)驗(yàn),分析說(shuō)明了不同的采樣粒子數(shù)目對(duì)濾波性能的影響。針對(duì)實(shí)際情況,討論了粒子PHD算法在無(wú)源定位中的應(yīng)用。 通過(guò)上述工作可見(jiàn),PHD濾波必然會(huì)在多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域占有越來(lái)越重要的位置。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：TN953

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