最新第四讲多传感器信息教学讲义ppt.ppt

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1、第四讲多传感器信息目标所处环境的复杂性使得在目标跟踪过程中，传感器获得的量测数据存在干扰，比如：从邻近的物体反射回来的回波、大气及电磁干扰信号等，这都会导致传感器量测与目标之间对应关系的模糊性。4.1数据关联概述因此，必须采用数据关联技术确定目标量测数据与已知目标之间的关系。已有的量测数据集合是下列三种可能之一（1）已有目标量测集合。有已经检测到的目标的量测数据组成的集合，每一个已检测到的目标都有一个对应的量测集合。（2）新目标量测集合。由来自于真实目标但目前没有对应目标集合的量测数据组成的集合。（3）虚警集合。由噪声、干扰或杂

2、波等产生的量测数据组成的集合。量测与量测关联实际上是一个统计判决问题，常用的方法有两类：(1)基于统计距离的判决规则；(2)基于概率的判决规则。基于概率的判决规则是通过引入航迹存在概率或航迹可感知概率将概率数据关联和联合概率数据关联算法扩展应用于航迹的起始和终止。量测与航迹关联量测与航迹关联是对落入跟踪门内的有效回波与已知目标的量测预测值进行比较，确定量测与航迹的正确对应关系。量测与航迹关联的目的是对已有航迹进行保持或对状态进行更新通过量测与航迹的关联，可以将量测分为已有航迹的延续量测、新航迹的起始量测和虚警量测。对于延续量测，

3、根据一定准则与已有航迹配对，使航迹得到延续，并用当前的量测代替预测值，实现状态更新。对于新航迹的起始量测，根据实际情况的要求进行处理。常用的量测与航迹的关联方法有三类：(1)最近邻方法概率数据关联法、联合概率数据关联法、多假设法(2)贝叶斯类方法(3）极大斯然方法联合极大似然法、航迹分裂法航迹与航迹关联在分布式多传感器融合系统中，每个传感器都有自己的信息处理系统，他们分别对自己的量测进行处理，形成局部航迹，融合中心接收每个传感器的局部航迹然后进行融合，形成系统航迹。融合中心在进行航迹融合时必须首先确定各个局部航迹是否是来自于同一

4、目标的航迹，此时就需要进行航迹与航迹的关联。航迹与航迹的关联主要用于航迹融合，通过航迹与航迹的关联确定来自于多个传感器的局部航迹是否来自于同一个目标，然后再对同一目标的航迹进行融合，得到系统航迹。航迹与航迹的关联算法主要有两大类：一类是统计航迹关联算法另一类是模糊航迹关联算法同一目标航迹的相邻两个量测具有相关性，因此，在进行数据关联时不需要将传感器当前时刻的所有量测与已有的每条航迹逐个进行比较和判断。4.2量测与航迹关联的最近邻方法怎么做？利用目标的现有航迹，考虑目标的最大运动速度、机动变化和各种测量误差等因素，可以预测目标下一

5、个时刻的量测应该在某个范围之内，根据这个范围设立一个窗口，就可把其他目标的量测以及干扰所产生的假量测拒之门外。该窗口称为跟踪门，跟踪门内的量测成为有效量测，这种方法称为门限过滤技术。门限的大小直接影响数据关联的结果。门限过小，可能丢失目标的量测；门限过大，就可能失去抑制其他目标和干扰的作用。跟踪门的选择原则：以前一个采样周期的预测点为波门中心，使相邻延续量以较大的概率落入跟踪门。(4.1)式中:是传感器在k时刻的观测向量；是观测矩阵；是观测（量测）噪声；4.2.1跟踪门设离散时间线性动态系统的观测方程为V(k)是高斯白噪声，均值

6、为零，协方差矩阵(正定)为R(k),；定义滤波残差向量d(k)为其中，Z(k)为观测向量，为观测预测向量，为状态的一步预测。(4.2)残差协方差矩阵为其中，为状态一步预测误差的协方差矩阵。(4.3)残差向量的范数定义为(4.4)对n维实空间中的任一向量X，按一定规则有一确定的实数与其相对应，该实数记为，若满足下面三个性质：补充：向量的范数(1)非负性Rn(2)齐次性(3)三角不等式几种常用的向量范数，设向量(1)向量的1-范数(2)向量的2-范数几种常用的向量范数，设向量(3)向量的∞-范数(4)向量的p-范数可以证明在一定假设

7、条件下，g(k)服从自由度为m的分布。后面分别介绍矩形跟踪门、椭圆（球）跟踪门和扇形跟踪门。残差向量的m维高斯概率密度函数为式中：

8、S(k)

9、为残差协方差矩阵的行列式。(4.5)矩形跟踪门是最简单的跟踪门，它是在跟踪空间内定义一个矩形区域。设残差向量d(k)、量测向量z(k)和量测预测向量的第i个分量分别为、，则当量测向量z(k)的各分量满足关系(1)矩形跟踪门(4.6)则称量测z(k)落入跟踪门，相应量测为有效量测。式中，为波门常数，与观测密度、检测概率和状态向量的维数等因素有关；为残差向量第i个分量的标准差；图4-1矩形跟踪

10、门示意图预测值设为椭圆跟踪门的门限大小，如果量测向量z(k)满足关系其中，有两种确定方法，一种是最大似然法；另一种是分布法。(2)椭圆（球）跟踪门(4.7)则称量测z(k)落入跟踪门，相应量测为有效量测。图4-2椭圆跟踪门示意图预测值最大似然法的最优跟踪门限为分