【摘 要】
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针对扩展目标跟踪问题,传统的多目标跟踪算法由于涉及到数据关联环节,使得计算量十分庞大。随机有限集(Random Finite Set,RFS)框架下的目标跟踪算法的出现,避开了数据关联环
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针对扩展目标跟踪问题,传统的多目标跟踪算法由于涉及到数据关联环节,使得计算量十分庞大。随机有限集(Random Finite Set,RFS)框架下的目标跟踪算法的出现,避开了数据关联环节,计算量大幅度减小,成为近年来的一个研究热点。本文在随机有限集框架下,对扩展目标跟踪的相关技术进行了研究,主要研究成果如下:首先,对RFS框架下的目标跟踪技术进行了研究,建立了目标跟踪模型,对扩展目标跟踪关键技术进行介绍,并对概率假设密度(Probability Hypothesized Density,PHD)滤波技术进行了研究和仿真分析。其次,针对传统的扩展目标PHD(Extended Target,ET-PHD)滤波算法在不同扩展目标产生量测密度差异较大的情况下容易出现错误划分,且计算量繁重的问题,提出了一种基于动态网格密度的SNN相似度划分算法,并且在量测划分之前对量测值进行杂波滤除,减小算法的无效计算量。通过仿真实验,与传统的ET-PHD滤波算法相比,本文算法在跟踪精度和实时性上都有所改善。然后,针对在缺少新生目标强度信息的情况下,传统的ET-PHD滤波算法对扩展目标的跟踪效果不佳的问题,提出了一种基于量测驱动的自适应新生目标强度的ET-PHD滤波算法,通过每一次扫描得到的量测值自适应地生成新生目标强度函数,并在量测划分阶段引入SNN相似度划分准则。通过仿真对比,文中所提的算法在跟踪精度和运行时间上都有较大改善。最后,针对杂波环境下扩展目标势概率假设密度(Cardinalized PHD,CPHD)滤波算法计算复杂的问题,提出了一种自适应门限GM-CPHD改进算法,引入最大似然自适应门限,只利用进入门限内的量测值进行滤波更新。通过仿真实验,证实本文算法在降低计算时间的同时,保证了算法在杂波率未知情况下的跟踪性能。
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