【摘要】：隨著現(xiàn)代傳感器技術(shù)的發(fā)展,擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤研究已成為信息融合理論中最為活躍的研究領(lǐng)域之一,被廣泛應(yīng)用于航空航天、機(jī)器人導(dǎo)航、車輛跟蹤等一系列軍事、民用領(lǐng)域。傳統(tǒng)的點(diǎn)目標(biāo)跟蹤模型僅利用目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息來(lái)跟蹤目標(biāo),將單個(gè)目標(biāo)視為一個(gè)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行跟蹤。近年來(lái),傳感器探測(cè)精度不斷提高,目標(biāo)產(chǎn)生的回波可能占據(jù)傳感器的多個(gè)分辨單元,因此同一目標(biāo)可能在傳感器上產(chǎn)生多個(gè)點(diǎn),稱之為擴(kuò)展目標(biāo)。傳統(tǒng)針對(duì)單點(diǎn)目標(biāo)的跟蹤技術(shù)難以充分發(fā)揮高精度傳感系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì),因此需要對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的跟蹤進(jìn)行深入研究,考慮如形狀、尺寸等擴(kuò)展?fàn)顟B(tài),以發(fā)揮現(xiàn)代高精度傳感系統(tǒng)的精度優(yōu)勢(shì),提高總體跟蹤性能。本文基于隨機(jī)有限集理論,對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法展開(kāi)系統(tǒng)、深入地研究,重點(diǎn)解決復(fù)雜情況下多擴(kuò)展目標(biāo)的形狀估計(jì)、量測(cè)集劃分、航跡關(guān)聯(lián)、不規(guī)則形狀目標(biāo)的跟蹤等關(guān)鍵問(wèn)題,具體取得的成果如下:1.針對(duì)不規(guī)則形狀擴(kuò)展目標(biāo)的形狀估計(jì)問(wèn)題,提出一種基于B樣條曲線的形狀估計(jì)算法。在擴(kuò)展目標(biāo)高斯混合PHD(Extended target Gaussian mixture PHD,ET-GM-PHD)濾波算法中,目標(biāo)擴(kuò)展信息被假設(shè)為給定值,因此該算法不能對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)進(jìn)行形狀估計(jì)。為解決該問(wèn)題,提出算法基于ET-GM-PHD算法來(lái)估計(jì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),同時(shí)利用B樣條擬合法,根據(jù)每個(gè)時(shí)刻的量測(cè)信息來(lái)估計(jì)目標(biāo)形狀,因此提出算法稱之為Shape-ET-GM-PHD濾波算法。仿真結(jié)果表明,與ET-GM-PHD算法相比,提出算法在不改變ET-GM-PHD算法精度的基礎(chǔ)上,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不規(guī)則擴(kuò)展目標(biāo)形狀的精確估計(jì),提供更豐富的目標(biāo)信息,從而有利于后續(xù)航跡維持、態(tài)勢(shì)評(píng)估等工作的展開(kāi)。2.針對(duì)復(fù)雜情況下緊鄰擴(kuò)展目標(biāo)的量測(cè)集劃分問(wèn)題,提出一種形狀選擇劃分(Shape selection partitioning,SSP)算法。與ET-GM-PHD濾波算法相比,高斯逆威沙特PHD(Gaussian inverse Wishart PHD,GIW-PHD)濾波算法利用隨機(jī)矩陣的方法來(lái)估計(jì)目標(biāo)擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)。然而當(dāng)目標(biāo)緊鄰時(shí),應(yīng)用于GIW-PHD濾波的量測(cè)集劃分算法精度下降,導(dǎo)致GIW-PHD濾波算法的總體跟蹤精度下降。為解決該問(wèn)題,提出的SSP算法利用目標(biāo)形狀信息來(lái)分割量測(cè)集,并通過(guò)GIW-PHD濾波算法中的似然函數(shù)來(lái)選擇最佳分割方案,提高了緊鄰目標(biāo)的量測(cè)集劃分精度。仿真結(jié)果表明,在兩個(gè)目標(biāo)緊鄰運(yùn)動(dòng)時(shí),使用SSP算法后的GIW-PHD濾波算法的跟蹤精度提高,但花費(fèi)的時(shí)間代價(jià)也有所提高。3.針對(duì)復(fù)雜情況下的多擴(kuò)展目標(biāo)航跡維持問(wèn)題,提出一種基于目標(biāo)形狀信息的航跡關(guān)聯(lián)算法。現(xiàn)實(shí)中的跟蹤系統(tǒng)大多需要向用戶提供目標(biāo)的航跡信息,而擴(kuò)展目標(biāo)PHD濾波框架并不能提供目標(biāo)航跡信息,因此需要對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)航跡維持問(wèn)題展開(kāi)研究。傳統(tǒng)針對(duì)點(diǎn)目標(biāo)PHD濾波的航跡維持算法僅能使用目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息,因此在目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)間做緊鄰運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生航跡關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤。為解決該問(wèn)題,提出算法通過(guò)建立目標(biāo)的形狀信息表(Shape table,ST)來(lái)保存目標(biāo)形狀,然后通過(guò)保存的形狀信息來(lái)匹配目標(biāo)航跡。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的航跡維持算法相比,在目標(biāo)形狀差異明顯時(shí),提出算法的航跡關(guān)聯(lián)精度明顯高于傳統(tǒng)算法。4.為了實(shí)現(xiàn)對(duì)不規(guī)則形狀多擴(kuò)展目標(biāo)的精確跟蹤,提出一種非橢圓模型GIW-PHD(Non-ellipsoidal model GIW-PHD,NEM-GIW-PHD)濾波算法。標(biāo)準(zhǔn)的GIW-PHD算法基于目標(biāo)形狀為橢圓的假設(shè),因此在目標(biāo)形狀非橢圓時(shí),跟蹤精度下降。為了解決該問(wèn)題,提出的NEM-GIW-PHD濾波算法基于非橢圓形狀目標(biāo)的量測(cè)模型,改進(jìn)了原GIW-PHD濾波算法中的似然函數(shù)計(jì)算公式,并使用B樣條形狀擬合的方法估計(jì)目標(biāo)形狀,然后改進(jìn)了SSP算法,使其可以劃分不規(guī)則形狀目標(biāo)的量測(cè)集。仿真結(jié)果表明,在跟蹤非橢圓形狀多擴(kuò)展目標(biāo)時(shí),提出的NEM-GIW-PHD算法精度高于標(biāo)準(zhǔn)的GIW-PHD算法。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP212;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2777628