【摘要】：隨著傳感器技術(shù)不斷發(fā)展,多目標(biāo)跟蹤技術(shù)已廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域,日益凸顯其重要的作用。目標(biāo)跟蹤是指根據(jù)量測(cè)信息獲取到目標(biāo)真實(shí)的狀態(tài)、軌跡和目標(biāo)的數(shù)目,為了快速形成航跡對(duì)目標(biāo)進(jìn)行有效跟蹤,本文主要研究的是基于Vo-Vo濾波器的多目標(biāo)跟蹤算法,該算法為目標(biāo)形成航跡管理提供了一個(gè)新的研究方向。本文首先對(duì)Vo-Vo濾波器相關(guān)算法的原理進(jìn)行了綜述。包括標(biāo)簽隨機(jī)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(xì)描述了這些算法內(nèi)在的聯(lián)系、差別和濾波過(guò)程。Vo-Vo濾波器相關(guān)算法都是通過(guò)δ-GLMB濾波器理論推導(dǎo)去執(zhí)行濾波,國(guó)內(nèi)并沒(méi)有詳細(xì)的文獻(xiàn)介紹其實(shí)現(xiàn)方式。針對(duì)該問(wèn)題本文通過(guò)高斯混合實(shí)現(xiàn)δ-GLMB濾波算法,并仿真驗(yàn)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(biāo)、精確的估計(jì)目標(biāo)數(shù)目和形成航跡,但缺點(diǎn)是計(jì)算量大,濾波過(guò)程耗時(shí)較長(zhǎng)。針對(duì)δ-GLMB濾波器的缺點(diǎn),本文采用一種新的實(shí)現(xiàn)方法:聯(lián)合預(yù)測(cè)和更新去處理濾波過(guò)程。這種聯(lián)合策略在每次迭代過(guò)程中只需要一次截?cái)嗵幚?去除了預(yù)測(cè)和更新分別截?cái)嗵幚淼牡托蕟?wèn)題。針對(duì)δ-GLMB濾波器使用排名分配截?cái)嘀笖?shù)加權(quán)和后,計(jì)算復(fù)雜度最優(yōu)也是3次方的情況,本文截?cái)嗵幚聿捎肎ibbs抽樣的方法去降維處理。最后通過(guò)高斯混合實(shí)現(xiàn)了該算法,并仿真驗(yàn)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(biāo),大大減少了計(jì)算量。
【圖文】：

目標(biāo)真實(shí)軌跡

長(zhǎng)安大學(xué)碩士學(xué)位論文標(biāo)估計(jì)，用不同的顏色標(biāo)記不同目標(biāo)的估計(jì)值。圖中分別展示了在 x 軸和 y 軸方向上的軌跡、目標(biāo)量測(cè)和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的軌跡估計(jì)。仿真結(jié)果表明，基于 δ-GLMB 濾波器的多目標(biāo)跟蹤算法能有效跟蹤目標(biāo)，并且在目標(biāo)新生、移動(dòng)、消亡和目標(biāo)交叉運(yùn)動(dòng)時(shí)也能準(zhǔn)確的跟蹤目標(biāo)。其中有點(diǎn)跟蹤不足的時(shí)間點(diǎn)是：在 4s 時(shí)，，出生 3 個(gè)目標(biāo)，跟蹤有兩個(gè)有 1-2的延時(shí)跟蹤，在 80s 時(shí)，有一個(gè)目標(biāo)跟蹤估計(jì)延時(shí)有 5s，可能存在漏檢的情況。雖然個(gè)別時(shí)刻有跟蹤不足的地方，但是整體的跟蹤效果良好。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 邱昊;黃高明;左煒;高俊;;多模型標(biāo)簽多伯努利機(jī)動(dòng)目標(biāo)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(biāo)簽多伯努利濾波的衍生目標(biāo)跟蹤算法[J];航空學(xué)報(bào);2015年09期

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