基于PHD濾波器的多目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

1、多目標(biāo)跟蹤技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域，但它仍是多學(xué)科、多領(lǐng)域所共同關(guān)心的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。近年來，在多目標(biāo)跟蹤問題中，隨機(jī)有限集（Random finite set，RFS）方法頗受關(guān)注，而概率假設(shè)密度（Probability Hypothesis Density，PHD）濾波器作為隨機(jī)有限集框架下的多目標(biāo)完全概率密度函數(shù)一階統(tǒng)計(jì)矩近似產(chǎn)物，解決了隨機(jī)有限集的實(shí)際可執(zhí)行度問題，且避免了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。本文正是基于 PHD濾波器，對(duì)多目標(biāo)跟

2、蹤問題進(jìn)行了深入研究，主要研究成果如下：
　　1、基于PHD濾波器的全局航跡提取方法研究：針對(duì)PHD濾波器不能提供目標(biāo)連續(xù)航跡信息的問題，提出了基于PHD濾波器的全局航跡提取算法。該算法考慮目標(biāo)的全局信息，即考慮相鄰兩個(gè)時(shí)刻的全部目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)性，提出同一時(shí)刻預(yù)測(cè)峰值和估計(jì)峰值之間的一致性度量及一致性置信度的概念，同時(shí)基于專家知識(shí)提出全局航跡提取策略，最后基于一致性置信度及構(gòu)建的航跡提取決策規(guī)則一一提取航跡，實(shí)現(xiàn)PHD的全局

3、航跡提取。仿真結(jié)果表明，該算法可以穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)，正確起始、維持及終結(jié)航跡，在航跡提取精度上有明顯優(yōu)勢(shì)，且計(jì)算量相比是相當(dāng)?shù)摹?br>　　2、不均勻雜波環(huán)境及低檢測(cè)概率下的改進(jìn)自適應(yīng) PHD濾波器設(shè)計(jì)：針對(duì)傳統(tǒng)PHD濾波器在不均勻雜波環(huán)境及低檢測(cè)概率下跟蹤性能急劇下降的問題，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)PHD濾波器，通過自適應(yīng)確定雜波區(qū)，自適應(yīng)選擇量測(cè)及對(duì)權(quán)值較大的高斯項(xiàng)進(jìn)行保護(hù)來保證算法的快速性和高精度。該濾波器首先利用AP聚類算法對(duì)監(jiān)視區(qū)域

4、內(nèi)滿足一定條件的多幀累積的所有回波進(jìn)行聚類，用凸包確定雜波區(qū)，然后再逐觀測(cè)時(shí)刻進(jìn)行 PHD預(yù)測(cè)和更新。在 PHD預(yù)測(cè)時(shí)不用凸包里的回波，但在 PHD更新時(shí)，需先自適應(yīng)選擇量測(cè)，而后進(jìn)行 PHD更新。同時(shí)，在該濾波器中，保護(hù)權(quán)值高的高斯項(xiàng)，保證其權(quán)值的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，該濾波器可以很好的實(shí)現(xiàn)在不均勻雜波環(huán)境下和低檢測(cè)概率情況下的目標(biāo)跟蹤，相比傳統(tǒng)的PHD濾波器，改進(jìn)了目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)精度，提高了計(jì)算效率。
　　3、用于地面機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟

5、蹤的約束多模型 PHD濾波方法研究：考慮地面目標(biāo)運(yùn)動(dòng)受到地形環(huán)境等限制，將地理信息用于地面目標(biāo)跟蹤可有效提高跟蹤精度。在地面目標(biāo)跟蹤中，將地理信息表示成等式約束的形式來修正目標(biāo)狀態(tài)，并采用多模型處理地面目標(biāo)機(jī)動(dòng)時(shí)運(yùn)動(dòng)模式的不確定，提出了一種用于地面機(jī)動(dòng)目標(biāo)的約束多模型PHD濾波器方法。該算法利用模型條件分布和模型的概率，使用多模型方法對(duì)GM-PHD濾波器中的每一個(gè)高斯分量進(jìn)行預(yù)測(cè)和更新，然后將得到的估計(jì)值融合得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)狀態(tài)，并將道路