基于運(yùn)動(dòng)模型的紅外多目標(biāo)跟蹤.pdf

1、多目標(biāo)跟蹤是多傳感器信息融合系統(tǒng)的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。其中目標(biāo)跟蹤及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題是多目標(biāo)跟蹤的核心問題，也是近十幾年來國內(nèi)外該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。 本文針對(duì)被動(dòng)無源傳感器，探討了基于運(yùn)動(dòng)模型的多目標(biāo)跟蹤問題。首先介紹了多目標(biāo)跟蹤的基本原理，并詳細(xì)分析了紅外被動(dòng)傳感器對(duì)目標(biāo)的觀測(cè)特性?；诖颂匦裕疚奶岢隽藘煞N目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型。首先，通過假定距離信息的引入，建立了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的線性時(shí)變?yōu)V波模型；進(jìn)一步，通過直線逼近原理，建立目標(biāo)軌跡直線逼近模型

2、。將這兩種運(yùn)動(dòng)模型運(yùn)用于目標(biāo)跟蹤，分別提出了基于線性濾波模型的目標(biāo)跟蹤算法和基于直線逼近模型的目標(biāo)跟蹤算法。前者利用假定距離信息將濾波模型線性化，其收斂速度與跟蹤精度均高于基于泰勒級(jí)數(shù)近似的線性濾波模型的跟蹤方法，如擴(kuò)展卡爾曼濾波；而后者通過對(duì)目標(biāo)軌跡的直線逼近可有效地跟蹤非直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。最后針對(duì)多目標(biāo)跟蹤的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題，我們論證了數(shù)據(jù)粗關(guān)聯(lián)可以快速、有效地去除大多數(shù)虛假關(guān)聯(lián)。進(jìn)一步將其與多維分配算法相結(jié)合，克服了多維分配算法建立候選關(guān)