雜波、漏檢以及目標(biāo)的任意出現(xiàn)和消失等復(fù)雜環(huán)境給多目標(biāo)跟蹤帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。本文結(jié)合國(guó)家自然科學(xué)基金和航空科學(xué)基金,以隨機(jī)有限集框架下的多目標(biāo)貝葉斯濾波理論為基礎(chǔ),對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的多目標(biāo)和多擴(kuò)展目標(biāo)估計(jì)問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究。主要研究工作和貢獻(xiàn)如下：（1）針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下機(jī)動(dòng)目標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題,提出了多模型（MM）伯努利濾波算法；分別推導(dǎo)了線性高斯模型下的高斯混合（GM） MM伯努利濾波算法和非線性模型下的序貫蒙特卡洛（SMC） MM伯努利濾波算法,解決了線性模型和非線性模型下的單個(gè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題。（2）研究了多伯努利（MB）濾波器的快速實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。首先給出了帶有門(mén)限的GM-MB濾波器,接著將基于蒙特卡洛近似的門(mén)限技術(shù)用于SMC-MB濾波器中,該方法可去除大量的雜波量測(cè),在保證跟蹤精度的前提下有效地提高了GM-MB和SMC-MB濾波算法的實(shí)時(shí)性。（3）對(duì)非線性系統(tǒng)模型下的幾種MB濾波算法進(jìn)行了研究,提出了平方根容積卡爾曼（SCK） GM-MB濾波算法；接著對(duì)非線性系統(tǒng)模型下的幾種MM-MB濾波算法進(jìn)行了研究,提出了SCK-GM-MM-MB;濾波算法,增加了非線性模型下多目標(biāo)和多機(jī)... 

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

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圖２．１多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型示意圖???？

■？??圖２．１多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型示意圖??修?？?妻??＾?國(guó)標(biāo)來(lái)捷棱測(cè)?／－＂Ｘ??？??？?０??義?＊?．？■．？？？■??真咬?ｆ：；｜！?．．．??０??？??？？？？？？??圖２．２多目標(biāo)量測(cè)模型示意圖??其中，。為／＞：時(shí)刻新生目標(biāo)的隨機(jī)有限集，公＆｜１．＿１（０為＆時(shí)刻從前一時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)Ｃ催生??目標(biāo)的隨機(jī)有限集，且假設(shè)式（２．７４）中的各項(xiàng)假設(shè)是相互獨(dú)立的。多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的模型由??圖２．１所示。??（２）多目標(biāo)量測(cè)模型??對(duì)于給定目標(biāo)了＊?Ｇ兩或者Ｗ概率卻）被檢測(cè)到，或者概率１－ｐｏ．ｋ（叫）未被檢測(cè)??至４。當(dāng)目標(biāo)被檢測(cè)到時(shí)，從目標(biāo)：Ｔｆｃ獲得的量測(cè)馬？的化然為．如（坤Ｉ．叫），所Ｗ在／Ｔ時(shí)刻，毎個(gè)目??標(biāo)的狀態(tài)了Ａ?將產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)有限集，即？ｆｃＧ叫），當(dāng)目標(biāo)被檢測(cè)到時(shí)，０ｋ（種）為｛壞｝，??２１??

?吊（Ｓ）??圖２．４?；ｒ－リ平面內(nèi)目標(biāo)的真實(shí)軌跡?圖２．５?了－苗平面內(nèi)目標(biāo)的真實(shí)軌迪、量測(cè)值??和ＧＭ伯努利濾波器的估計(jì)值??對(duì)于ｐ＜ｏｏ，?ＯＳＰＡ距離可Ｗ分解為定位誤差部分和勢(shì)誤差部分，即??瑣。化ｆ如私弧洗１絳兩）叫）石，－含�？冢保矗�??［瑞ｃ（ＫＸ），?ｍ＞ｎ??ｆ（迎產(chǎn)叫吉，ｗ＜ｎ??觀Ｔｄ（義?ｙ）＝＾、／?＾?－?（２．１１５）??［誰(shuí)ａｒｄ（ｙｊ），ｍ?＞?ｎ??由于定位誤差和勢(shì)誤差提供了額外的有用信息，所Ｗ它們化可Ｌ乂更全面地評(píng)價(jià)多目標(biāo)濾波??的性能。??即使兩個(gè)集合中有一個(gè)或兩個(gè)集合都是空集時(shí)，ＯＳＰＡ距離仍有定義，并有一定的物??理解釋。關(guān)于參數(shù)Ｃ和Ｐ的值如何選擇問(wèn)題，文獻(xiàn)［７３，１１２］給出了合理的指導(dǎo)方法，參數(shù)Ｃ決??定了勢(shì)誤差部分和定位誤差部分的相對(duì)權(quán)重

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]高斯混合擴(kuò)展目標(biāo)多伯努利濾波器[J]. 張光華,連峰,韓崇昭,姚玲玲.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(10)
[2]隨機(jī)集多目標(biāo)跟蹤性能評(píng)價(jià)指標(biāo)比較與分析[J]. 劉偉峰,文成林.  光電工程. 2010(09)

博士論文
[1]基于有限集統(tǒng)計(jì)學(xué)的多目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 張洪建.上海交通大學(xué) 2009
[2]基于隨機(jī)有限集的多目標(biāo)跟蹤方法研究[D]. 連峰.西安交通大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3052365