多目标跟踪问题及粒子滤波算法的研究

发布时间：2020-12-23 19:49

　　随着计算机和控制技术的快速发展,粒子滤波成为研究非线性和非高斯系统最优估计问题的一种有效方法,也被广泛用于研究目标跟踪问题。本文研究了基于粒子滤波算法的多目标跟踪相关问题,具体工作如下:首先,针对存在闪烁噪声的复杂环境中的目标跟踪问题,在传统滤波技术的基础上,结合粒子滤波与交互式多模型,提出了一种改进的交互多模粒子滤波算法。该算法从依赖于观测噪声的观测似然函数中提取粒子,并对观测噪声进行建模,融合了最新的观测信息,使得噪声能被有效地跟踪。通过计算机仿真实现该算法对闪烁噪声环境中机动目标的纯方位跟踪,并与原算法比较。结果表明本文提出的算法更精确,更接近高机动目标的实时性跟踪要求。其次,针对杂波情形中的多目标跟踪问题,通过引入基于最大熵模糊聚类的粒子滤波数据关联算法来实现多个目标之间的数据关联。其中最大熵模糊聚类法用于计算模糊隶属度矩阵,并以隶属度代替各目标与所得量测之间的联合关联概率,进而计算重采样粒子滤波中粒子的权值,并结合观测数据实现目标状态之间的传递。仿真实验比较了本文算法、传统的联合概率数据关联算法以及最近邻数据关联算法。结果显示本文所提算法在干扰环境下跟踪性能更优,在杂波情形下... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

目标的运动轨迹及其估计轨迹26

踪中的机动问题以及闪烁噪声问题，跟踪结果更加精确。图 3.2 目标位置估计在 x 方向的均方根误差图 3.2 和图 3.3 分别是目标的位置估计在x方向和 y 方向的均方根误差图。实型曲线表示原有的IMM算法的均方根误差曲线，虚线则是本文算法对目标在x方向和 y方向的位置估计的均方根误差曲线。从图中可以明显地看到，在对目标的整个跟踪过程中，相比与原有的 IMM 算法，新算法的均方根误差 RMSE 总是更小的，尤其是在目标发生机动时，IMMPF 算法对目标的跟踪仍保持相对稳定，优越性也更加明显。整体来说

图 3.3 目标位置估计在 y 方向的均方根误差4 本章小结本章在闪烁噪声环境下，首先基于观测似然函数与观测噪声之间的关系建立基于高斯混合分布的闪烁噪声模型。然后在前人的研究基础上，对粒子滤波算改进，并将其结合到交互式多模型中，力求解决观测噪声为闪烁噪声的机动目问题。最后通过计算机仿真实验进一步证明了所提出算法的可行性。结果表明环境中存在闪烁噪声时，使用本章提出的 IMMPF 算法进行机动目标跟踪的效。并且相比于其它已有的算法，新算法具有更快的收敛速度和较强的鲁棒性，非线性非高斯系统中的机动目标跟踪问题时具有较好的使用价值。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]多目标跟踪的数据关联算法研究[D]. 吴佳芯.西安电子科技大学 2013



本文编号：2934260