复杂水域高密度多目标跟踪算法研究

发布时间：2017-03-30 14:17

  本文关键词：复杂水域高密度多目标跟踪算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着航运事业的发展,水上交通形势日趋复杂,内河水域船舶通行密度逐年提高,由此引起的船舶安全航行问题日益突出。而现有VTS系统的跟踪容量和跟踪可靠性无法完全满足复杂水域高密度目标环境下的跟踪要求,为水域交通的安全管理带来困难。因此有必要提高VTS系统的多目标跟踪能力以提高系统整体性能。本文对现有的成熟多目标跟踪算法理论进行详细分析比较,力图从中选取同时具备较高工程实现价值和较高跟踪可靠性的方法并针对应用背景进行改进形成一套完整的多目标跟踪方案应用于实际工程。滤波算法、关联算法、多模型算法是多目标跟踪框架的理论基础,本文分别进行了详细讨论和设计。针对高密度目标应用背景,本文先后对最近邻数据关联(NNDA)算法、点迹-航迹匹配算法、概率数据关联(PDA)算法、联合概率数据关联(JPDA)算法以及最新的概率假设密度(PHD)算法比较各自的应用条件以及优缺点。最后结合点迹-航迹匹配算法和PDA算法的优势,引入目标回波尺寸特征差异值进行关联方法的改进,提出了一种高密度目标环境下的数据关联方法。针对PHD方法需要先验已知新生强度的限制,以高斯混合(GM)方案为例提出了一种未知新生目标环境下分阶段航迹管理的GM-PHD方法。复杂水域环境下,目标信息可能出现临近重叠、遮蔽以及假回波干扰等问题。这些问题严重限制了跟踪系统的可靠性和稳定性,针对这些问题,本文分别给出解决方案。最后加入航迹起始、航迹管理模块完成完整的实时雷达多目标跟踪系统设计。
【关键词】：多目标跟踪 联合概率数据关联 概率假设密度 高斯混合 假回波处理
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U675.7;U698
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景和意义10-11
• 1.2 目标跟踪算法的研究现状11-13
• 1.3 雷达目标检测与多目标跟踪的研究重点和存在的问题13-15
• 1.4 主要研究内容和论文结构安排15-18
• 第2章 跟踪滤波与数据关联18-40
• 2.1 线性系统的最优滤波算法18-22
• 2.1.1 状态估计问题18
• 2.1.2 最优滤波方程18-19
• 2.1.3 离散卡尔曼滤波器19-22
• 2.2 航迹-数据关联算法22-30
• 2.2.1 最近邻数据关联方法22-23
• 2.2.2 点迹-航迹匹配方法23-24
• 2.2.3 概率数据关联24-27
• 2.2.4 联合概率数据关联27-30
• 2.3 概率假设密度滤波器30-34
• 2.4 目标运动模型34-40
• 2.4.1 匀速模型34-35
• 2.4.2 协调转弯模型35-36
• 2.4.3 多模型算法36-40
• 第3章 多目标跟踪算法性能优化40-64
• 3.1 改进的航迹-数据关联算法40-53
• 3.2 GM-PHD滤波器的改进53-60
• 3.2.1 基于分阶段航迹管理的GM-PHD滤波器53-56
• 3.2.2 性能分析56-60
• 3.3 IMM算法性能仿真分析60-64
• 第4章 多目标跟踪算法的工程设计64-80
• 4.1 雷达动目标信息录取64-65
• 4.2 实时雷达多目标跟踪系统框架65-70
• 4.3 复杂水域中跟踪系统的设计70-74
• 4.3.1 临近目标跟踪70-72
• 4.3.2 遮挡目标的连续跟踪72-74
• 4.4 假回波处理74-80
• 4.4.1 常见假回波74-75
• 4.4.2 阴影区假回波处理75-76
• 4.4.3 粘连假回波处理76-80
• 第5章 复杂水域雷达多目标跟踪应用效果80-88
• 5.1 密集目标的跟踪80-82
• 5.2 假回波目标跟踪处理82-84
• 5.2.1 阴影区假回波目标跟踪82-84
• 5.2.2 粘连假回波目标跟踪84
• 5.3 交汇目标处理84-85
• 5.4 目标连续跟踪85
• 5.5 结论85-88
• 第6章 总结与展望88-92
• 6.1 工作总结88-89
• 6.2 展望89-92
• 参考文献92-98
• 致谢98-99
• 作者简介99

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