多目标数据关联算法研究

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1、西安电子科技大学硕士学位论文多目标数据关联算法研究姓名：朱沛胜申请学位级别：硕士专业：电路与系统指导教师：杨万海2001.1.1摘要jcI如53《5本文以易于理解的方式给出联合概率数据关联(JPDA)算法一个清晰的数学描述，并提出基于回、溯剪枝技术拆分有效矩阵，以降低JPDA计算的时空复杂度。然后，本文利用模糊集合理论来建立跟踪滤波器的模型。给出了一种多目标跟踪的模糊概率数据关联方法，该方法在K时刻的回波集上定义一个目标模糊集，表示回波与目标之间的模糊关系。然后基于目标模糊集，利用模糊最小均方误差估计方法对目标状态作出估计。仿真结果表明：这

2、种方法具有较高的跟踪精度，对杂波多目标环境具有很好的鲁棒性能。【关键词】：多目标跟踪联合概率数据关联回溯剪枝技术模糊概率数据关联模糊隶属函数．、Abstract7Fhispaperpresentsacomprehensiblemalhematicsdescriptl。【1。fthe30intprobablfisticdaiaassociation(JPDA)a[gorithm．Inordertoreducethetime—spacecomp[exityofcheJPI)Aatgorithm，themethodofdividingva]ida

3、tionm；ItrixbasedoHthe．backtrack—pruningzechniqueisproposedinthispaper．，Ihenweutilizethefuzzysettheorytoroodel!hetrackingfilter．Thefuzzyprobabtlistic(i“【aassociationofmultipletargetstrackingispresentedinthispaper，Whichdefineatarget—fuzzysetonthemeasurementsetattimekandthenu

4、sefuzzyleastmeansquareerrormethodtoestimatetargetstates．Simulationresultsshowthatouralgorithmisofhightrackingprecisionandisrobusttotheuncertaintyoftheclutterenvironmentandmultipletargets．[Keywords】：multitargettrackingjointprobabilisticdataassociationbacktrack--pruningtechn

5、iquefuzzysubjectionfunctionfuzzyprobabilistiedataassociation绪论绪论雷达警戒系统的关键功能之一是保持在其传感器覆盖范围内所有感兴趣的目标的航迹，而由于下列原因，使目标跟踪问题变得困难而富有挑战性。(1)目标可以在其航行期间的任何时刻以不均匀的速率加速或减速；(2)目标可以在一个短周期内实行高g机动；(3)目标在逐次扫描中未被探测到；(4)目标是密集间隔的，由于雷达分辨力的缘故而多次丢失探测；(5)目标有交叉航迹图形。此外，由于不可避免的量测噪声以及杂波干扰的存在而使目标雷达回波不可

6、能是精确的或是虚警。多目标跟踪的基本概念首先由Wax在1955年提出。1964年，Sittler在包括数据关联等内容的多目标跟踪理论方面取得了开创性突破。之后，由Bar—Shalom和Singer所进行的工作开始了现代多目标跟踪理论及其应用研究的进一步发展，其主要标志是数据关联与滤波理论的有机结合。此外，多目标跟踪系统还广泛地应用于弹道导弹防御，空中交通管制、防撞、导航及机器人视觉等。机动多目标跟踪(MMTT--MultipleManeuveringTargetTracking)理论是运用随机统计决策，自适应滤波、知识工程和神经网络等现代技

7、术，将探测器所接收到的信号数据分解为对应于各种不确定机动信息源所产生的不同观测集合或轨迹，一旦轨迹被确认，则被跟踪的目标的数日以及对应于每一条运动轨迹的目标状态参数，如位置、速度和加速度等均可相应地估计出来。MMTT问题包括许多方面，主要有机动目标模型与自适应跟踪算法、跟踪门的形成、数据关联、跟踪维持、跟踪起始与终结、漏报与虚警等。其中数据关联是机动多目标跟踪技术中最重要而又最困难的方面，本文的工作重点就是数据关联技术。密集回波环境下单目标跟踪的数据关联的典型方法有；“最近邻”方法、概率数据关联滤波、“全邻”最优滤波等。密集回波环境下多目标

8、跟踪的数据关联典型方法有：联合概率数据关联滤波、多假设法、整数规划法、高斯和法、轨迹分裂法等。联合概率数据关联(JointProbabilisticDataAss。ciaiion