【摘要】：隨著傳感器技術(shù)不斷發(fā)展,多目標跟蹤技術(shù)已廣泛應用于許多領域,日益凸顯其重要的作用。目標跟蹤是指根據(jù)量測信息獲取到目標真實的狀態(tài)、軌跡和目標的數(shù)目,為了快速形成航跡對目標進行有效跟蹤,本文主要研究的是基于Vo-Vo濾波器的多目標跟蹤算法,該算法為目標形成航跡管理提供了一個新的研究方向。本文首先對Vo-Vo濾波器相關(guān)算法的原理進行了綜述。包括標簽隨機有限集的概念、GLMB濾波器、δ-GLMB濾波器、LMB濾波器等內(nèi)容,并詳細描述了這些算法內(nèi)在的聯(lián)系、差別和濾波過程。Vo-Vo濾波器相關(guān)算法都是通過δ-GLMB濾波器理論推導去執(zhí)行濾波,國內(nèi)并沒有詳細的文獻介紹其實現(xiàn)方式。針對該問題本文通過高斯混合實現(xiàn)δ-GLMB濾波算法,并仿真驗證其跟蹤性能。仿真結(jié)果表明,δ-GLMB濾波器能有效的跟蹤目標、精確的估計目標數(shù)目和形成航跡,但缺點是計算量大,濾波過程耗時較長。針對δ-GLMB濾波器的缺點,本文采用一種新的實現(xiàn)方法:聯(lián)合預測和更新去處理濾波過程。這種聯(lián)合策略在每次迭代過程中只需要一次截斷處理,去除了預測和更新分別截斷處理的低效率問題。針對δ-GLMB濾波器使用排名分配截斷指數(shù)加權(quán)和后,計算復雜度最優(yōu)也是3次方的情況,本文截斷處理采用Gibbs抽樣的方法去降維處理。最后通過高斯混合實現(xiàn)了該算法,并仿真驗證其跟蹤性能。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化的跟蹤算法能有效跟蹤目標,大大減少了計算量。
【圖文】：

目標真實軌跡

長安大學碩士學位論文標估計，用不同的顏色標記不同目標的估計值。圖中分別展示了在 x 軸和 y 軸方向上的軌跡、目標量測和目標運動的軌跡估計。仿真結(jié)果表明，基于 δ-GLMB 濾波器的多目標跟蹤算法能有效跟蹤目標，并且在目標新生、移動、消亡和目標交叉運動時也能準確的跟蹤目標。其中有點跟蹤不足的時間點是：在 4s 時，，出生 3 個目標，跟蹤有兩個有 1-2的延時跟蹤，在 80s 時，有一個目標跟蹤估計延時有 5s，可能存在漏檢的情況。雖然個別時刻有跟蹤不足的地方，但是整體的跟蹤效果良好。
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN713

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 邱昊;黃高明;左煒;高俊;;多模型標簽多伯努利機動目標跟蹤算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2015年12期

2 邱昊;黃高明;左煒;高俊;;基于標簽多伯努利濾波的衍生目標跟蹤算法[J];航空學報;2015年09期

本文編號：2668898