雷达多目标跟踪的粒子滤波处理方法的研究
发布时间：2020-03-25 17:19
【摘要】：伴随着我国航运事业的迅速发展,船舶行驶的环境日益复杂,未来的跟踪系统面临着严峻的挑战。多目标跟踪一直以来是众多学者研究的重点和难点,其主要包括航迹关联和跟踪滤波两个问题,一个好的跟踪滤波算法能够大大提高目标跟踪精度。相较于一般的滤波方法,粒子滤波具有较好的鲁棒性,在解决非线性、非高斯问题上有其独特的优势。本文主要讨论和研究了多目标跟踪中的粒子滤波算法。本文首先分析了多目标跟踪及粒子滤波算法的基本概念和原理,同时对贝叶斯理论和蒙特卡洛积分进行了相关的介绍。主要讨论了多目标跟踪理论中的数据关联和跟踪滤波过程,并对常用的数据关联方法和滤波方法进行了分析比较,为后续工作做好理论基础。其次,主要研究了序贯重要性重采样粒子滤波算法和代价参考粒子滤波算法,并提出了一种高斯代价参考粒子滤波算法(Gauss Cost-reference Particle Filter,GCRPF)。该算法在代价参考粒子滤波的基础上,用高斯分布取代重采样过程,既保留了代价参考粒子滤波的优点,同时也使得算法的复杂度大大降低,从而在一定程度上提高了算法的运行速度。最后进行了仿真分析,结果表明改进算法在保证滤波效果的前提下减小了计算量,缩短了运行时间。最后,主要研究了多目标跟踪中的联合概率数据关联算法,在传统的MC-JPDA算法的基础上,提出了一种基于代价参考粒子滤波的联合概率数据关联算法C Cost-reference Particle Filter-Joint Probabilistic Data Association,CRPF-JPDA),该算法无需得知系统的统计特性,通过引入不同代价的粒子来近似观测与目标之间的关联概率,利用代价参考粒子滤波算法来对目标状态进行预测及更新,从而实现多目标跟踪。最后进行了仿真分析,结果表明CRPF-JPDA算法实现了系统统计特性未知情况下的多目标跟踪,提高了跟踪精度。
【图文】：
重采样过程的基本思想是预先设定一个门限，当符合条件的样本数量小于门逡逑限值时，则对所有样本进行重采样，对权值较小的进行抑制舍弃，而对权值较大逡逑的样本进行保留复制，增加其在样本中所占的比例，图２．３为重采样的示意图。逡逑0000000000逡逑Ｍｌｌｎｔｉｌ逡逑？逦？逦？逦？逦？邋Ａ邋０邋？逡逑？邋？邋？邋？邋？邋？逡逑？邋？逡逑S缅澹垮义贤迹玻持夭裳疽馔煎义希疲椋纾玻冲澹桑欤欤酰螅簦颍幔簦椋铮铄澹铮驽澹颍澹螅幔恚穑欤椋睿珏义贤贾械脑驳惚硎玖Ｗ樱浯笮〈砹Ｗ尤ㄖ氐拇笮 ２裳埃莞鞲隽Ｗ渝义嫌胝媸抵档南嗨瞥潭龋骋圆煌娜ㄖ兀蘼壑夭裳盎故侵螅Ｗ拥氖义夏慷际枪潭ǖ模换嵩黾踊蚣跎佟６匀ㄖ到洗蟮牧Ｗ樱≡窠浔Ａ艋蛘哂枚喔鲥义狭Ｗ永创妫蕴四切┤ㄖ当冉闲〉牧Ｗ印＞夭裳螅扛隽Ｗ拥娜ㄖ靛义希保叮义
本文编号：2600177
【图文】：
重采样过程的基本思想是预先设定一个门限，当符合条件的样本数量小于门逡逑限值时，则对所有样本进行重采样，对权值较小的进行抑制舍弃，而对权值较大逡逑的样本进行保留复制，增加其在样本中所占的比例，图２．３为重采样的示意图。逡逑0000000000逡逑Ｍｌｌｎｔｉｌ逡逑？逦？逦？逦？逦？邋Ａ邋０邋？逡逑？邋？邋？邋？邋？邋？逡逑？邋？逡逑S缅澹垮义贤迹玻持夭裳疽馔煎义希疲椋纾玻冲澹桑欤欤酰螅簦颍幔簦椋铮铄澹铮驽澹颍澹螅幔恚穑欤椋睿珏义贤贾械脑驳惚硎玖Ｗ樱浯笮〈砹Ｗ尤ㄖ氐拇笮 ２裳埃莞鞲隽Ｗ渝义嫌胝媸抵档南嗨瞥潭龋骋圆煌娜ㄖ兀蘼壑夭裳盎故侵螅Ｗ拥氖义夏慷际枪潭ǖ模换嵩黾踊蚣跎佟６匀ㄖ到洗蟮牧Ｗ樱≡窠浔Ａ艋蛘哂枚喔鲥义狭Ｗ永创妫蕴四切┤ㄖ当冉闲〉牧Ｗ印＞夭裳螅扛隽Ｗ拥娜ㄖ靛义希保叮义
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