本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)有限集理論的VTS目標(biāo)跟蹤方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《大連海事大學(xué)》 2015年

基于隨機(jī)有限集理論的VTS目標(biāo)跟蹤方法研究

李波  

【摘要】：目標(biāo)跟蹤是在雜波環(huán)境下估計(jì)目標(biāo)數(shù)目與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的過(guò)程,在交通運(yùn)輸、雷達(dá)信息處理和視頻監(jiān)控等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤方法多采用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù),要求的先驗(yàn)條件較苛刻,制約了跟蹤性能。本文以隨機(jī)有限集(RFS)理論為框架,針對(duì)非線性非高斯系統(tǒng),提出一系列的改進(jìn)算法,并應(yīng)用于船舶交通管理系統(tǒng)(VTS)目標(biāo)跟蹤。本文的主要研究工作如下：(1)針對(duì)VTS中α-β濾波算法的適用局限,提出一種改進(jìn)的算法,用于跟蹤勻速和勻加速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)。針對(duì)交互多模型方法中馬爾可夫概率計(jì)算復(fù)雜和過(guò)程噪聲易受目標(biāo)機(jī)動(dòng)影響的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的算法,綜合解決上述問(wèn)題。仿真研究進(jìn)一步驗(yàn)證所提出方法的有效性與可靠性。(2)針對(duì)概率假設(shè)密度(PHD)濾波條件是否已知,推導(dǎo)未知探測(cè)概率和未知雜波率的兩種PHD濾波算法的序貫蒙特卡羅(SMC)實(shí)現(xiàn)過(guò)程。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的PHD濾波算法目標(biāo)數(shù)過(guò)估問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的算法,用于平衡虛警數(shù)和目標(biāo)數(shù)之間的關(guān)系。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的多模型PHD濾波算法在目標(biāo)機(jī)動(dòng)時(shí)估計(jì)性能降低的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的算法,反映出目標(biāo)的真實(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。仿真研究進(jìn)一步驗(yàn)證所提出方法的有效性與可靠性。(3)針對(duì)勢(shì)概率假設(shè)密度(CPHD)濾波條件是否已知,推導(dǎo)未知探測(cè)概率和未知雜波率的兩種CPHD濾波算法的SMC實(shí)現(xiàn)過(guò)程。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的CPHD濾波算法目標(biāo)漏檢問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的算法,降低漏警率與虛警率。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的多模型CPHD濾波算法運(yùn)算量較大的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的算法,降低目標(biāo)狀態(tài)方程維數(shù)和所需的采樣粒子數(shù)。仿真研究進(jìn)一步驗(yàn)證所提出方法的有效性與可靠性。(4)針對(duì)VTS雷達(dá)獲取的實(shí)際量測(cè)數(shù)據(jù),通過(guò)系統(tǒng)平臺(tái)架構(gòu),將基于RFS理論的目標(biāo)跟蹤方法應(yīng)用于VTS的雷達(dá)信息處理子系統(tǒng),計(jì)算VTS目標(biāo)數(shù)目與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的估計(jì)信息,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的VTS目標(biāo)跟蹤。實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)一步驗(yàn)證所提出方法的有效性與可靠性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U69-39;TN713
【目錄】：

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1 王蒙;基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

2 徐玉偉;多特征聯(lián)合及選擇的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

3 陳清梁;復(fù)雜場(chǎng)景下的目標(biāo)跟蹤方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

4 賈旭;基于局部外觀模型的目標(biāo)跟蹤方法研究[D];大連理工大學(xué);2013年

5 逄博;基于粒子濾波的復(fù)雜背景下的目標(biāo)跟蹤方法研究[D];蘭州理工大學(xué);2012年

6 汪雄良;基于參數(shù)化技術(shù)的目標(biāo)跟蹤方法[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2002年

7 王智勇;基于多算法融合的視頻目標(biāo)跟蹤方法研究[D];蘭州理工大學(xué);2012年

8 謝玲;被動(dòng)式傳感器點(diǎn)目標(biāo)跟蹤方法研究[D];大連理工大學(xué);2005年

9 楊陽(yáng);基于增量學(xué)習(xí)判別模型的目標(biāo)跟蹤方法研究[D];蘭州理工大學(xué);2013年

10 陳雅珍;基于隨機(jī)集的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)有限集理論的VTS目標(biāo)跟蹤方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：248252