自適應(yīng)目標(biāo)新生強(qiáng)度的隨機(jī)集跟蹤算法研究.pdf

1、多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題是信息融合領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)，由于具有很高的軍用和民用價(jià)值，歷來(lái)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究。隨著基于隨機(jī)集理論的多目標(biāo)跟蹤方法研究的深入，多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域得到了快速發(fā)展。
　　早期的隨機(jī)集跟蹤方法假設(shè)新生目標(biāo)強(qiáng)度是先驗(yàn)信息，但在真實(shí)的復(fù)雜場(chǎng)景中，目標(biāo)新生強(qiáng)度是難以預(yù)先獲得的。因此，需要在未知目標(biāo)新生強(qiáng)度的條件下完成多目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。本文研究了隨機(jī)集框架下未知目標(biāo)新生強(qiáng)度的多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，主要工作如下：
　　首先

2、，概述了隨機(jī)集理論的基本概念以及相關(guān)濾波算法，詳細(xì)介紹了 PHD和CPHD兩種濾波算法，并給出了其在線性高斯條件下的高斯混合實(shí)現(xiàn)。
　　其次，介紹了傳統(tǒng)的GM目標(biāo)新生模型，并針對(duì)其不足，詳細(xì)研究了自適應(yīng)目標(biāo)新生強(qiáng)度的PHD濾波器。對(duì)于檢測(cè)時(shí)雜波和新生目標(biāo)存在互相制約的問(wèn)題，介紹了一種目標(biāo)新生率的估計(jì)方法，能夠減小雜波對(duì)目標(biāo)新生檢測(cè)的影響。由于在雜波環(huán)境下會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)新生時(shí)刻的確認(rèn)滯后現(xiàn)象，不利于后續(xù)的航跡關(guān)聯(lián)等處理，本文提出了自適應(yīng)

3、目標(biāo)新生強(qiáng)度的PHD平滑器，將后向平滑算法與目標(biāo)新生率估計(jì)相結(jié)合，經(jīng)分析及仿真結(jié)果驗(yàn)證，該算法能夠更加準(zhǔn)確地估計(jì)新生目標(biāo)的狀態(tài)并獲得新生時(shí)刻，可得到更好的跟蹤效果。
　　最后，研究了自適應(yīng)目標(biāo)新生強(qiáng)度的CPHD濾波算法，并結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn)，分析對(duì)比了ATBI-CPHD濾波器和ATBI-PHD濾波器的跟蹤性能，結(jié)果表明，前者對(duì)目標(biāo)數(shù)目的估計(jì)更加準(zhǔn)確。在未知雜波密度的條件下，提出了自適應(yīng)目標(biāo)新生強(qiáng)度CPHD濾波器的改進(jìn)算法，并給出了其高斯