【摘 要】
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扩展目标跟踪问题是近些年目标跟踪领域的研究热点,对扩展目标的研究能够获取目标的运动状态和扩展形态等多方面信息,既符合传感器技术的发展潮流,又满足当下的军民实用需求
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扩展目标跟踪问题是近些年目标跟踪领域的研究热点,对扩展目标的研究能够获取目标的运动状态和扩展形态等多方面信息,既符合传感器技术的发展潮流,又满足当下的军民实用需求。多量测融合以及数据关联是多扩展目标跟踪中两个最为棘手的问题。本文结合箱粒子滤波高效的运算能力和随机集滤波方法避免数据关联的优势,研究了复杂环境下的多扩展目标跟踪问题,主要工作如下:针对扩展目标跟踪中目标数目估计不准确的问题,给出多扩展目标CPHD滤波的箱粒子实现。算法利用单个规则量测箱粒子的运算替代划分单元内多量测的集中式融合,且放松目标数目服从泊松分布的假设,在滤波过程中同时传播多目标强度和多目标势分布。仿真实验表明,无论是在较低检测概率或较高杂波数的场景下,相比多扩展目标箱粒子概率假设密度滤波(ET-BP-PHD),该算法均具有较高的目标数目估计精度。针对随机集滤波算法不能区分目标且无法跟踪目标航迹的问题,提出标签箱粒子概念及多扩展目标CPHD滤波的标签箱粒子实现。算法主要通过给归属于相同目标的箱粒子添加同一标签,不同归属的箱粒子添加不同标签的方式,将状态集合中身份无差别的箱粒子分类,在滤波的同时进行标签管理,最终依据不同标签的箱粒子区分目标,相同标签的箱粒子获取目标航迹。仿真实验表明,ET-LBP-CPHD滤波能够很好地区分不同目标,跟踪多个目标的航迹。针对标准CPHD滤波不能跟踪衍生目标的问题,提出能够同时跟踪新生目标和衍生目标的ET-BP-CPHD-spawn算法,该算法给出完整CPHD的强度预测和势分布预测公式,分析新生箱粒子和衍生箱粒子的生成方式。另外,用零膨胀泊松模型来近似新生过程和衍生过程,提出ET-BP-ZIP-CPHD滤波算法。仿真实验表明,两种算法均能较好跟踪衍生目标,且零膨胀泊松模型能够更好地近似新生和衍生过程,ET-BPZIP-CPHD滤波算法具有更高的估计精度和更强的稳定性。
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