【摘 要】
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目标跟踪广泛应用于机器人、智能车等领域,随着传感器技术的不断发展,扩展目标跟踪在跟踪领域显得尤为重要,尤其是带有辅助信息的扩展目标跟踪方法很大程度上提高了跟踪性能,
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目标跟踪广泛应用于机器人、智能车等领域,随着传感器技术的不断发展,扩展目标跟踪在跟踪领域显得尤为重要,尤其是带有辅助信息的扩展目标跟踪方法很大程度上提高了跟踪性能,而合作目标作为一种辅助信息,可用来改善现有的扩展目标跟踪方法。因此,研究合作目标辅助的扩展目标跟踪方法具有重要的理论价值与实际意义。现有的扩展目标跟踪方法中扩展目标跟踪模型的建立和数据关联是两个核心问题。相较于现有的扩展目标跟踪模型,本文改进的扩展目标跟踪模型在状态空间中引入了目标的宽高特征、航向角特征和合作目标的身份特征。在改进模型的基础上本文给出了改进的跟踪门设计方法,该方法首先利用扩展目标的宽高特征和航向角特征设计一个跟踪门对所有量测集进行筛选;然后根据扩展目标的位置特征设计一个跟踪门进行二次筛选得到候选回波量测;最后进行关联和滤波。对应的实验验证了该跟踪门设计方法可以删除杂波等无效量测,提高关联效率和跟踪精度。针对合作目标辅助的点目标跟踪方法使用模型单一的问题,给出了改进的交互式多模型算法框架,并分别应用于稀疏目标与密集目标场景。针对稀疏场景,根据扩展目标的宽高、身份和航向角特征来对概率数据关联算法进行改进。该方法首先利用合作扩展目标的身份特征重构一步预测值;然后计算候选回波量测集源于扩展目标的概率;最后进行滤波。对应的实验也证明了该场景下改进的扩展目标跟踪方法的有效性。针对密集场景,在交互式多模型算法框架下利用扩展目标的宽高、身份和航向角特征来对联合概率数据关联算法进行改进。该方法首先是利用合作扩展目标的身份特征重构一步预测值;然后根据扩展目标的候选回波量测之间的几何关系给出确认矩阵,拆分确认矩阵得到可行事件和关联事件来计算候选回波量测集中量测与扩展目标的关联概率;最后进行滤波。对应的实验也证明了该场景下改进的扩展目标跟踪方法的有效性。
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