本文關鍵詞：基于隨機有限集的目標跟蹤算法研究　出處：《華中科技大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 門標跟蹤 隨機有限集 伯努利濾波 概率假設密度濾波 勢平衡多目標多伯努利濾波 多徑超視距目標 多傳感器

【摘要】：目標跟蹤是利用傳感器的測量值對目標的狀態(tài)信息進行估計的過程,其在軍事和民用領域均有廣泛的應用。通常情況下,目標跟蹤算法假設日標測量模型必須滿足同一時間一個目標只產(chǎn)生一個測量值,且每個測量值最多來自一個目標或雜波。但實際跟蹤系統(tǒng)中,很多門標并不滿足該假設,例如：擴展目標,不可分辨門標、多徑超視距目標、多傳感器目標等,這類目標被稱為非標準測量目標。非標準測量目標跟蹤問題比較復雜但更具實際應用價值。近些年來,基于隨機有限集的目標跟蹤算法受到了學者們的廣泛關注,該類算法已成為目標跟蹤的主流算法。本文針對非標準測量目標跟蹤中存在的問題,對現(xiàn)有的基于隨機有限集的跟蹤算法進行了更為深入的研究,主要研究成果如下：1)針對多傳感器目標跟蹤問題,將基于隨機有限集的伯努利濾波應用于多傳感器單目標跟蹤系統(tǒng)中,提出了一種多傳感器伯努利濾波(MSBF)算法。該算法將多傳感器目標狀態(tài)模擬成伯努利隨機有限集,并利用有限集合統(tǒng)計學(FISST)理論推導了伯努利濾波處理多傳感器目標的數(shù)學表達式。該算法與傳統(tǒng)基于“序貫更新近似”的多傳感器日標跟蹤算法相比,具有估計精度更高、性能更穩(wěn)定的優(yōu)點。2)針對機動目標跟蹤過程中存在的目標模型不確定性問題,將MSBF算法與多模型算法結(jié)合,提出了一種跟蹤機動目標的多模多傳感器伯努利濾波(MM-MSBF)算法,該算法有效的解決了MSBF算法的機動目標跟蹤問題。3)針對超視距雷達跟蹤系統(tǒng)中一個目標可通過多條傳播路徑產(chǎn)生多個測量值的多徑問題,提出了一種基于隨機有限集的多徑概率假設密度(MP-PHD)濾波算法。該算法將多徑超視距目標狀態(tài)建模成隨機有限集,然后利用FISST理論推導得到了MP-PHD濾波遞推公式,并最終給出了該算法的高斯混合實現(xiàn)流程,仿真結(jié)果表明該方法有效的解決了多徑超視距多目標跟蹤過程中的多徑問題。4)針對多徑超視距多目標跟蹤問題,對基于隨機有限集的算法進行更深入的研究,提出了一種多徑勢平衡多目標多伯努利(MP-CBMeMBer)濾波算法。該算法將目標狀態(tài)建模成多伯努利隨機有限集,然后利川FISST理論推導得到了MP-CBMeMBer濾波遞推公式,最終分別給出了該算法的高斯混合和粒子濾波兩種實現(xiàn)流程,仿真表明該算法進一步提高了多徑超視距多目標的跟蹤性能。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN713;TP212

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