杂波下强机动目标跟踪自适应数据关联算法.pdf

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1、通信与信息处理“自动化技术与应用》2011年第30卷第1期杂波下强机动目标跟踪自适应数据关联算法陶望杨。汪圣利(南京电子技术研究所，江苏南京210000)摘要：下的机动目标跟踪的综合概率数据关联(IPDA)算法是在概率数据关联(PDA)算法的思想基础上引入目标存在及可观测概率所形成的。本文进一步通过引入自适应调整因子，提出了针对强机动目标跟踪的自适应IPDA~(CIPDA)，并通过仿真论证，与传统的IPDA相比，CIPDA提高了对强机动目标跟踪的稳定性和精确度。关键词：概率数据关联；强机动；自适应；杂波环境；目标跟踪中图分类号：TP273．2；0231．1文献标识码：A文

2、章编号：1003—7241(2011)01—0037—06AnAdaptiveDataAssociationAlgorithmforStrongTargetTrackinginClutterTAOZhao-yang，WANGSheng-li(NanjingElectronicTechnologyResearchInstitute，Nanjing210000China)Abstract：Integratedprobabilisticdataassociati0n(IPDA)algorithmwhichissimulartoprobabilisticdataassociati

3、on(PDA)pro—videsrecursiveformulasforbothdataassociationandtrackquality(probabilityoftrackexistence)．ThispaperpresentsanadaptivecompleteIPDAalgorithmwhichisparticularlyusedfortrackingstrongmovingtargetsinclutterenvironment．ThesimulationresultsindicatethatcomparedwithPDA，thisalgorithmcanimp

4、rovethetrackingstabilityandaccuracy．Keywords：probabilisticdataassociation；strongmovingtarget；adaptive；clutter；tracking1引言设航迹存在的基础上重新推导了PDA得出了综合概率数据关联算法的适用于量测来源不确定的跟踪环数据关联(IPDA)[31，该算法可同时提供航迹存在概率和境，比如说，雷达或是声纳接受到的量测不仅来源于被数据关联概率，且计算量与PDA相当。跟踪的目标本身，也来源于热噪声、各类地面／云层杂本文专门针对强机动目标的跟踪问题，采用当前统波等。再者目

5、标量测不可靠而且以一定的检测概率计(cs)[41模型的自适应滤波与IPDA算法相结合。在滤在每个扫描周期出现。如果我们可以计算出量测来源波过程中，首先根据组合量测残差统计距离的概率分布于目标的概率服从一个已知的动态模型，而不是随机杂设置机动检测门限，将目标机动状态实时划分为不同等波序列，则可以进行可靠的航迹起始与跟踪。级，然后依据机动状态等级，利用统计距离自适应地调概率数据关联(PDA)[2】是一种被广泛应用的数据关整滤波算法中的加速度极限值、机动频率和加权因子，联与滤波方法，它是在假设航迹存在的基础上推导出来提高了机动模型和系统模式的匹配程度，并在一定程度的，所以不能提

6、供航迹存在概率信息。为了打破这种约上克服了卡尔曼滤波器对突变状态响应上存在的固有束，Colegrove提出了航迹可观测性的概念加入PDA算不足。通过仿真论证了，在跟踪强机动目标时，相比较法。随后Bar-shalom等人提出了交互式多模型概率数传统的IPDA和应用广泛的PDA都有着明显的优势。据关联(IMMPDA)算法。后来，D．Musicki等人在没有假2自适应强机动目标跟踪IPDA(CIPDA)算法收稿日期：2010—08—31《自动化技术与应用2011年第30卷第1期通1言与1言息处理2．1目标跟踪模型“当前”统计模型是一种非零均值时间相关模型。其加速度的“当前”概率

7、密度用修正的瑞利分布描述。它假设目标加速度日()满足下列关系(f)=(f)+a(f)其中，a和a一分别为最大正负加速度。】(f)=一1()+w(f)量测方程为式中：为加速度均值，为前一时刻加速度的估Z(足)=日(七)X()+(忌)值，且在每一采样周期内为常数；a()是零均值的一式中，日(足)为量测矩阵，()是均值零方差为()的白噪声。阶马尔可夫过程，为机动频率，w(f)是均值为零的高斯白噪声。不难看出，“当前”统计模型中的状态转移矩阵采用“当前”统计模型的离散状态方程为F(忌)、(足)和系统噪声方差Q(忌)受机动频率、采样周期