基于分布式数据融合的多目标跟踪

发布时间：2020-04-10 16:04

【摘要】：随着海洋的不断开发及其战略地位的逐渐提升,多目标跟踪能力越来越成为制约各种水下活动的一大因素。但是由于水下环境自身的高干扰性、水下声传播速度较慢、信号频段较低等因素的影响,量测数据中不仅真实目标信息偏少而且还包含着大量干扰。此外如何利用多个平台的量测信息联合获取更加可靠的目标跟踪轨迹也是常见的问题。在此背景下,本文主要通过接触级数据预处理、平台级多目标跟踪与系统级航迹融合三个部分研究了基于分布式数据融合理论的干扰环境下多目标跟踪方法,对其进行了Matlab仿真分析,并通过了海试数据验证。首先研究了接触级信息的预处理技术。根据接触级数据中包含真实目标量测以及干扰的性质构建了多平台探测数据模型。再对此模型得到的探测数据进行不同坐标系间的转换、基于实时质量控制法或最小二乘法的空间偏差校准以及基于虚拟融合法或内插外推法的时间配准等预处理步骤,配准量测数据的时空误差。其次研究平台级的多目标跟踪方法。从逻辑法和Hough法等航迹起始算法入手,先获得跟踪目标的初始状态。再通过卡尔曼滤波和概率关联算法对无干扰和有干扰情况下的单目标进行跟踪。然后利用联合概率数据关联算法实现高干扰密度下的多目标跟踪。最后基于变目标数的跟踪场景,提出一种基于量测的多目标跟踪模型,实现时变数目场景下的多目标跟踪。然后研究多平台跟踪轨迹的融合处理。基于分布式数据融合模型,通过加权关联算法或匈牙利算法对局部平台的跟踪轨迹进行航迹关联;再根据局部估计协方差是否相关分别通过协方差凸组合、协方差交叉融合算法对关联的局部航迹进行融合,得到系统级的航迹输出。最后对海试数据进行处理。利用基于量测的多目标跟踪算法得到平台级航迹,再通过协方差交叉融合算法形成系统航迹,实现了分布式多平台在无目标先验信息前提下的多目标跟踪。
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U674.76

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本文编号：2622430