本文選題：粒子濾波 + 多目標跟蹤　； 參考：《南京大學學報(自然科學)》2017年04期

【摘要】：針對雷達跟蹤系統(tǒng)中的多目標運動情況,以及目標軌跡交叉重疊導致的目標丟失或跟蹤錯誤等問題,將多目標聯(lián)合狀態(tài)下的加權重采樣思想引入到標準粒子濾波算法中.對基本粒子濾波算法進行優(yōu)化,使用離散隨機變量模擬目標后驗概率,存在多個目標時引入聯(lián)合狀態(tài)概念,用關聯(lián)函數(shù)把多個目標的狀態(tài)變量和觀測變量表示出來,把聯(lián)合狀態(tài)下的采樣數(shù)據(jù)加入跟蹤粒子的權值更新過程,使得粒子能夠根據(jù)目標間的狀態(tài)變化準確預測各個目標的后驗分布,從而更新目標運動估計值,避免下一時刻粒子采樣分布錯誤.聯(lián)合加權重采樣優(yōu)化后的粒子能夠準確跟蹤目標運動,粒子預測和更新也不受目標交叉運動影響,克服跟蹤不穩(wěn)定或跟蹤誤差較大的問題.仿真結果表明,改進的粒子濾波算法能夠達到正確跟蹤多個目標的效果,并且目標軌跡交叉時仍然能夠保持較高的跟蹤精確度.
[Abstract]:In order to solve the problems of multi-target motion in radar tracking system and target loss or tracking error caused by cross-overlapping of target trajectory, the weighted resampling method in multi-target joint state is introduced into the standard particle filter algorithm. The basic particle filter algorithm is optimized, the posterior probability of the target is simulated by discrete random variables, the concept of joint state is introduced when there are multiple targets, and the state variables and observation variables of multiple targets are expressed by correlation function. The sampling data in the joint state are added to the updating process of the weight value of the tracking particle, so that the particle can accurately predict the posterior distribution of each target according to the state change between the targets, and then update the estimated value of the target motion. Avoid the error of particle sampling distribution at the next moment. The optimized particle with combined weighted sampling can track the target accurately, and the prediction and update of the particle is not affected by the cross-motion of the target, which can overcome the problem of unstable tracking or large tracking error. The simulation results show that the improved particle filter algorithm can track multiple targets correctly, and the tracking accuracy is still high when the trajectory of the target is crossed.
【作者單位】： 南京大學電子科學與工程學院通信工程系;
【基金】：江蘇省基礎研究計劃(BK20151391)
【分類號】：TN953

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本文編號：2029875