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基于合作照射源的多传感器系统多目标跟踪研究

作　者: 吴伟
导　师: 王东进
学　校: 中国科学技术大学
专　业: 电磁场与微波技术
关键词: 多传感器系统多目标跟踪航迹起始航迹管理 “观测值—观测值”关联 “观测值—航迹”关联联合概率数据关联算法多维分配算法非线性滤波无迹卡尔曼滤波粒子滤波
分类号: TP212.9
类　型: 博士论文
年　份: 2007年
下　载: 335次
引　用: 2次
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内容摘要

本文系统地研究了具有合作照射源的一发多收多传感器系统在多目标跟踪应用方面的几个关键问题。首先研究多传感器的“观测值—观测值”关联问题，这里应用多维分配算法对其求解。为了去除杂波的影响，从而降低多维分配问题的规模，本文提出“局部跟踪—融合处理中心合成跟踪”二级处理方案，在各传感器处建立局部航迹，规定只有与确认航迹关联的观测值(AMR)才被传输到融合处理中心。为了进一步提高多维分配算法的计算效率，本文又提出一种簇技术，以减小多维分配问题中需要计算代价系数的候选关联事件的数目。为了实现只向融合处理中心传输AMR数据的目的，本文提出一种能在杂波环境下使用的带有航迹评价功能的局部多目标跟踪算法。为了提高局部航迹更新的处理效率。本文提出一种聚处理技术，它可以将全局“观测值—航迹”关联问题分解成若干个小关联问题。针对多目标局部航迹可能出现的航迹交叉运动情况，本文提出一种Fixed Lag TSDA-AI的多目标航迹平滑算法。这种算法利用观测值在两个扫描周期的关联性以及信号的幅度信息来提高数据关联的精度，同时应用固定延迟平滑算法进一步提高航迹的滤波精度，避免航迹偏差和航迹合并情况的发生。接着依据多传感器扫描周期很小的特点，本文提出一种应用双滤波器的高精度单目标跟踪算法，分析并衡量具体使用EKF、UKF、PF滤波算法时单目标跟踪算法的性能，为系统选择具体的滤波算法提供理论依据。最后在融合处理中心，依据各传感器的AMR，本文提出一种具有航迹质量评估的动态多维分配的多目标跟踪算法，系统依据航迹质量分别对航迹做出确认和删除的判决。为了进一步提高判决的速度和精度，引入信号幅度信息辅助决策，并从航迹起始时刻正确判决的概率和判决平均样本长度两方面定量分析了信号幅度信息对航迹真假判决的改善程度。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-11
第一章绪论  11-23
  1.1 引言  11-13
  1.2 多维分配算法和JPDA算法  13-16
    1.2.1 多维分配算法概述  13-15
    1.2.2 JPDA算法概述  15-16
  1.3 非线性滤波算法概述  16-17
  1.4 具有合作照射源的多传感器目标探测系统  17-22
    1.4.1 T-R~N多传感器目标探测系统组成  18-20
    1.4.2 T-R~N系统用于多目标跟踪时需要考虑的一些问题  20-22
  1.5 本文的工作及各章内容安排  22-23
第二章多目标航迹起始算法研究  23-55
  2.1 引言  23-24
  2.2 传感器观测数据处理流程  24-26
  2.3 数据关联接口处理技术  26-29
    2.3.1 跟踪门技术  26-28
    2.3.2 聚处理技术  28-29
  2.4 2-D分配问题  29-32
    2.4.1 2-D分配问题  29-30
    2.4.2 m-best 2-D分配问题  30-32
  2.5 广义似然函数比检测(GLRT)  32-35
  2.6 航迹分类  35-36
  2.7 仿真分析  36-51
  2.8 本章小结  51-52
  附录A 聚技术  52-53
  附录B 拍卖算法  53-55
第三章 “观测值—航迹”数据关联算法研究  55-80
  3.1 引言  55-56
  3.2 Fixed Lag TSDA-AI算法  56-67
    3.2.1 航迹平滑算法  56-59
    3.2.2 Two Scan数据关联算法  59-64
    3.2.3 航迹更新方法  64-67
  3.3 仿真分析  67-79
  3.4 本章小结  79-80
第四章非线性滤波算法研究  80-113
  4.1 引言  80-81
  4.2 T-R~N多传感器系统的动态状态空间模型  81-85
    4.2.1 CV模型  82
    4.2.2 CA模型  82-83
    4.2.3 单目标跟踪算法  83-85
  4.3 EKF算法和UKF算法  85-89
    4.3.1 EKF算法  85-86
    4.3.2 UKF算法  86-89
  4.4 粒子滤波算法  89-100
    4.4.1 基本原理  89-92
    4.4.2 SIR粒子滤波算法  92-93
    4.4.3 SIR—MCMC算法  93-94
    4.4.4 建议分布的选择策略  94-96
    4.4.5 扩展卡尔曼粒子滤波算法  96-97
    4.4.6 无迹卡尔曼粒子滤波算法  97-100
  4.5 仿真分析  100-112
  4.6 本章小结  112-113
第五章多传感器系统多目标跟踪算法分析  113-142
  5.1 引言  113-114
  5.2 簇处理技术  114-117
  5.3 信号幅度信息辅助的多传感器多目标跟踪算法分析  117-126
    5.3.1 问题描述  117-120
    5.3.2 多维分配算法的代价计算  120-122
    5.3.3 航迹质量评价算法  122-123
    5.3.4 信号幅度数据对航迹真假判决的影响  123-126
  5.4 仿真分析  126-137
  5.5 本章小结  137-138
  附录A:簇处理技术方框图  138-139
  附录B:无信号强度辅助时航迹判决终止的平均样本长度  139-140
  附录C:有信号强度辅助时航迹判决终止的平均样本长度  140-142
参考文献  142-149
本文作者在攻读博士学位期间的论文目录  149-150
致谢  150

基于合作照射源的多传感器系统多目标跟踪研究

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