基于标签多伯努利滤波的衍生目标跟踪算法

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaSep．252015V01．36No．93012-3019ISSN1000-6893CN11-1929／Vhttp：Hhkxb．buaa．edu．cnhkxb@buaa．edu．crl基于标签多伯努利滤波的衍生目标跟踪算法邱昊，黄高明*，左炜，高俊海军工程大学电子工程学院，武汉430033摘要：针对现有随机有限集(RFS)滤波器在低信噪比环境下对衍生目标跟踪性能严重下降的问题，提出了一种基于Delta扩展标签多伯努利(&GLMB)滤波器的

2、改进算法。基于随机集理论和伯努利衍生模型，推导了新的预测方程，并采用了假设裁剪及分组手段和多伯努利近似技术以降低算法的计算量。针对假设增多引起的虚警问题，将多帧平滑思想和算法相结合，利用标签信息对新目标进行回溯处理。仿真结果表明，所提算法能对目标数目进行无偏估计，在低探测概率和强杂波环境下性能明显优于概率假设密度(PHD)算法，计算开销在衍生初始阶段增长快于PHD，目标较分散时低于PHD。关键词：目标跟踪；随机有限集；标签多伯努利；衍生目标；序贯蒙特卡罗中图分类号：V243；TP391文献标识码：A文章编号：100

3、0—6893(2015)09—3012—08近年来，随着电子对抗、反辐射技术的快速发展，有源探测系统的缺点日益显现。相比之下，无源探测系统由于不主动发射功率信号而具有良好的抗干扰、抗侦查等特性，因此成为国内外研究的重点。多目标跟踪作为被动探测系统的关键环节近年来也得到了快速的发展。基于随机有限集(RandomFiniteSet，RFS)理论[13的滤波算法有效避免了复杂的关联过程成为研究热点。通常无源探测系统检测到的信号十分微弱口]，在这种低信噪比环境下，不论是基于矩近似的概率假设密度L3。6J(Probabili

4、tyHypothesisDensity，PHD)、势概率假设密度[7‘83(CardinalityPHD，CPHD)算法，还是基于多伯努利近似的多目标多伯努利[1](Multi—targetMulti—Bernoulli，MeMBer)、势平衡多伯努利[9](CardinalityBalancedMeMBer，CB—MeMBer)算法的表现都不理想。针对此问题，澳大利亚的Vo教授团队将多假设跟踪(MultipleHypothesisTracking，MHT)思想和RFS理论相结合，提出了Delta扩展标签多伯努利(

5、&Gen-eralizedLabeledMulti—Bernoulli，沪GLMB)算法[1⋯，并给出了该算法的具体实现过程[1川。萨GLMB算法是建立在严格的理论推导基础上的最优贝叶斯滤波，既继承了MHT算法在低探测概率和密集量测条件下的良好性能，又有完备的随机集理论支撑，扩展性能良好。同MHT类似，在强杂波和密集目标环境下沪GLMB同样面临多假设的“组合爆炸”问题。文献[11]采用了一系列假设裁剪手段，如K最短路径、最优分配思想[12。133和PHD／CPHD预处理等，尽管如此，在密集量测条件下&GLMB算法计

6、算量仍不能满足需求。针对该问题，文献[14]通过LMB和艿一GLMB转换的近似方法以及“假设一量测”分组技术大大降低了算法的计算量，改进算法成功应用收稿日期：2015-01-04；退修日期：2015-03．17；录用日期：2015-04-12；网络出版时间：2015—05—0415：17网络出版地址：WWW．cnkinet／kcms／detail／111929V．20150504．1517003．htmI基金项目：国家“863”计划(2014AAXXX4061)*通讯作者Tel．：027-65461241E-mai

7、l：hgaom—paper@163．com}

8、用格武；QiuH．HuangGM．ZuoW，eta1．Spawnedtargettrackingalgorithmbasedonlabeledmulti-Bernoullifiltering[J2．ActaAeronauti·caetAstronauticaSinica．2015．36(9)：3012—3019．邱吴。黄高明．左炜．等．基于标签多伯努乖I滤波的衍生目标跟踪算法!Jj航空学报．2015，36(9)：3012-3019邱昊等：基于标签多伯努利滤波的衍生目标跟

9、踪算法于大规模目标跟踪实验[15

10、。目标出生和消亡具有随机性是多目标跟踪面临的困难之一。新生目标模型主要包括自然新生目标(例如飞机从航母或机场起飞)和衍生目标(例如战斗机发射导弹)。上述所讨论的基于RFS理论的跟踪算法中仅PHD考虑了衍生目标模型，但该算法在低信噪比环境下性能严重下降。文献[16]将CPHD算法应用于零虚警(ZeroFalseAlarm，ZF