多目标跟踪中的CPHD滤波算法研究

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多目标跟踪技术作为信息处理领域中的一个重要分支,在国防和民用方面应用前景广阔。采用随机有限集(Random Finite Set,RFS)理论解决多目标跟踪问题,可以避免复杂的数据关联,不仅可以保证目标估计的精度,同时具有较好的实时性,其中,最具代表性的是概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波算法和势概率假设密度(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)滤波算法,然而,在低信噪比环境下,PHD滤波算法对目标数目的估计存在很大的误差,而CPHD滤波修正了PHD滤波对目标数目估计不准确的问题,提高了目标估计的精度。本文重点研究了CPHD滤波算法在多目标跟踪中的应用,具体内容包括:(1)针对多目标跟踪中的固定间隔平滑问题,将势概率假设密度滤波器和Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑器相结合,提出了基于RTS的势概率假设密度滤波平滑算法。考虑到在平滑过程中存在较大的输出延迟问题,采用分段思想,提出了分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法。首先,对需要平滑的估计值进行分段;其次,采用匈牙利算法进行航迹-估计关联;最后,对关联后的估计值逐段进行RTS平滑。实验结果表明,与势概率假设密度滤波结果相比,分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法能够更加精确地估计目标状态,并且可以有效避免直接应用RTS平滑造成的实时性欠佳问题。(2)多目标跟踪中,通常假设杂波信息与目标状态之间相互独立,且在监测区域中服从均匀分布,而实际环境下,目标周围附近更易产生大量杂波。考虑到杂波与状态之间的相关性,引入平滑算法,提出了状态与杂波相关的高斯混合概率假设密度平滑滤波。首先针对整个监视区域内的杂波,重新计算其强度。其次,将目标分为幸存目标和新生目标两大类,采用自适应椭球门限对量测进行预处理,将门限内的量测用于更新幸存目标,门限外的量测用于更新新生目标。最后采用RTS平滑算法进行逆向平滑,实验结果表明,在该条件下本文算法具有较好的跟踪性能,且优于该条件下未平滑的高斯混合概率假设密度滤波器。图14幅,表3个,参考文献87篇。
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