多目標(biāo)跟蹤技術(shù)中若干算法研究與系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域都有著普遍的運用，引起各國學(xué)者的廣泛關(guān)注，已經(jīng)成為當(dāng)今世界熱點研究領(lǐng)域之一。多傳感器多目標(biāo)跟蹤技術(shù)將多個傳感器獲得的信息利用中心處理器進(jìn)行有機合成，從而提高目標(biāo)運動狀態(tài)估計的精度，性能遠(yuǎn)優(yōu)于單一傳感器。跟蹤濾波理論、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和航跡融合是基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤中的三個關(guān)鍵技術(shù)。本文主要工作如下：
　　(1)概述了目標(biāo)跟蹤算法中較為流行的貝葉斯濾波算法，然后給出了卡爾曼濾波算法和貝

2、葉斯框架下的粒子濾波算法，接著討論了多傳感器的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，其中重點分析了最近鄰法和多假設(shè)跟蹤算法。
　　(2)針對傳統(tǒng)粒子濾波算法硬件實施效率不高的問題，本文通過研究 RSR重采樣算法的特點，提出了一種改進(jìn)的粒子濾波硬件實施方法。該方法對FPGA粒子值存儲雙口RAM的不同地址在同一時刻進(jìn)行讀寫操作，并且采樣階段不再流水線執(zhí)行，改為與重采樣階段完全并行的實施方案。在Altera cyclone2器件中實現(xiàn)了改進(jìn)的濾波算法，取得了更

3、好的濾波效率。
　　(3)在多目標(biāo)跟蹤應(yīng)用中，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法在跟蹤密集雜波環(huán)境中近距離運動目標(biāo)時會出現(xiàn)跟蹤聚合的問題，本文將測量自適應(yīng)審查方法引入SJPDA算法提出macSJPDA數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，舍棄部分小概率關(guān)聯(lián)假設(shè)，加速了SJPDA算法的收斂速度，獲得了更好的多目標(biāo)跟蹤效果。并將macSJPDA算法應(yīng)用于多傳感器跟蹤。蒙特卡洛仿真表明，近距離運動目標(biāo)情境以及軌跡交叉場景下，macSJPDA算法都比 SJPDA算法跟蹤效果更平滑

4、，MOSPA誤差更小，并且需要更少的運算時間。
　　(4)在濾波理論和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法理論分析基礎(chǔ)上，本文在V isual C++6.0環(huán)境下設(shè)計并開發(fā)了目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括重采樣算法模塊，單目標(biāo)跟蹤部分以及多目標(biāo)跟蹤模塊。重采樣算法模塊主要實現(xiàn)對粒子濾波所采用的重采樣技術(shù)的精度調(diào)試；單目標(biāo)跟蹤主要用于完成單目標(biāo)場景應(yīng)用；多目標(biāo)跟蹤部分主要應(yīng)用于多目標(biāo)跟蹤情形。通過實驗室測試驗證，顯控系統(tǒng)能夠完成預(yù)期目標(biāo)，運行狀態(tài)穩(wěn)定，滿足目