【摘 要】
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随着雷达、计算机等技术的不断进步,目标跟踪技术发展迅速,普遍应用于军事和民用等领域。扩展目标跟踪在目标跟踪领域具有重要的研究价值。基于随机集(RFS)的目标跟踪方法不需要进行目标状态与量测之间的数据关联,避免了组合爆炸问题,被广泛应于扩展目标跟踪中。因此,本文基于随机集理论,研究多扩展目标跟踪方法,主要工作如下:首先,针对目前基于椭圆随机超曲面(RHM)的多扩展目标跟踪方法无法实现目标航迹跟踪的问
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随着雷达、计算机等技术的不断进步,目标跟踪技术发展迅速,普遍应用于军事和民用等领域。扩展目标跟踪在目标跟踪领域具有重要的研究价值。基于随机集(RFS)的目标跟踪方法不需要进行目标状态与量测之间的数据关联,避免了组合爆炸问题,被广泛应于扩展目标跟踪中。因此,本文基于随机集理论,研究多扩展目标跟踪方法,主要工作如下:首先,针对目前基于椭圆随机超曲面(RHM)的多扩展目标跟踪方法无法实现目标航迹跟踪的问题,本文在椭圆RHM框架下,结合标签粒子,提出了基于椭圆RHM的ET-LP-PHD滤波算法。该算法在预测过程中使用一种适用于扩展目标跟踪的新生标签粒子补入方法,并在量测更新步骤后增加标签更新过程,在实现扩展目标质心及其形状估计的同时,实现不同目标的区分及其航迹跟踪。通过仿真二维场景进行实验,将基于椭圆RHM的ET-SMC-PHD滤波算法作为对照,实验结果显示ET-LP-PHD滤波算法不仅可以对多扩展目标的质心及扩展形状有效跟踪,而且可以实现对多个扩展目标航迹的分辨和跟踪。随后,本文提出了基于RHM的ET-IMM-LP-PHD滤波算法解决椭圆机动扩展目标跟踪问题。具体而言,首先介绍了几种机动目标跟踪模型、扩展目标形状跟踪评价指标IOU及其改进方法,以及ET-IMM-SMC-PHD滤波算法。在ET-LP-PHD算法基础上,与交互多模型相结合,提出多机动扩展目标的ET-IMM-LP-PHD算法,并对其进行实验仿真,与ET-IMM-SMC-PHD滤波算法进行对比,实验结果显示所提出的算法不仅能够实现目标形状以及质心的良好跟踪,还能获得扩展目标的航迹并分辩出不同目标。最后,在箱粒子PHD滤波的基础上,结合交互多模型,提出ET-IMM-LBP-PHD滤波算法,并对其进行实验仿真。实验结果证明,该算法能够在高噪声复杂环境中准确估计机动目标质心状态,并且获得目标航迹,区分不同目标。
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