基于概率假设密度的多目标跟踪算法研究

发布时间：2020-04-11 17:28

【摘要】：多目标跟踪的一个固有的问题是量测与目标之间的关联是未知的,传统的多目标跟踪算法需要建立量测与目标之间的关联性。由于其组合性,多目标跟踪的数据关联问题造成了巨大的计算负担。 Mahler提出的基于随机有限集的统计理论为解决多目标跟踪问题提供了一个系统的理论基础。该方法的基本思想是将目标的观测和状态以随机集的形式进行建模。概率假设密度(PHD)滤波就是这样的一种处理技术,它通过递推目标随机有限集的后验强度函数或一阶统计矩,实现对目标状态和数目的有效估计。PHD滤波在单目标状态空间进行处理,有效地避免了由于数据互联所造成的计算复杂性问题。这种基于随机有限集的多目标跟踪方法是一个新兴的、有前途的替代传统以数据关联为基础的方法。 本文采用理论与仿真相结合的方式,主要进行了如下工作： 首先,在回顾单目标贝叶斯滤波模型的基础上,通过随机有限集建模给出了贝叶斯框架下的多目标跟踪模型,进而引出了PHD滤波器的基本递推方程。 其次,针对PHD递归方程包含多重积分,一般情况下无解析解的问题,采用序贯蒙特卡罗的方法近似多目标的后验强度函数,称之为粒子PHD滤波。并指出粒子PHD滤波在仅有一个目标且没有新生目标,没有目标的消亡,没有杂波和探测概率为1的条件下便退化为标准粒子滤波。通过仿真分析,说明了粒子PHD滤波算法在不同杂波强度和探测概率条件下的跟踪性能。 接着,通过类比卡尔曼滤波作为单目标贝叶斯滤波解的情形,在线性高斯分布的条件下,给出了PHD滤波器的解析解GM-PHD,并作了仿真分析。 最后,研究了PHD滤波算法的一种推广形式：GMP-PHD,吉合仿真实验,分析说明了不同的采样粒子数目对滤波性能的影响。针对实际情况,讨论了粒子PHD算法在无源定位中的应用。 通过上述工作可见,PHD滤波必然会在多目标跟踪领域占有越来越重要的位置。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TN953

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 刘维亭,张冰,朱志宇;多目标跟踪中的目标位置及速度数据融合[J];船舶工程;2003年01期

2 张绪强;多目标跟踪中几种数据关联方法的比较[J];军民两用技术与产品;2005年10期

3 董春利;董育宁;王莉;;活动轮廓模型目标跟踪算法综述[J];计算机工程与应用;2008年34期

4 李艳斌;Hopfield人工神经网络在多目标跟踪中的应用[J];无线电通信技术;1994年03期

5 王宝树,李芳社;基于数据融合技术的多目标跟踪算法研究[J];西安电子科技大学学报;1998年03期

6 张文明,罗鹏飞,周一宇;多雷达多目标跟踪仿真系统软件设计[J];宇航学报;2001年05期

7 陈小惠,万德钧,王庆;分布式多传感器多目标跟踪融合算法[J];火力与指挥控制;2003年03期

8 党建武,黄建国;水下多目标跟踪技术[J];探测与控制学报;2003年01期

9 李密;吕钊;张扬;;一种实现地面多目标精确跟踪的算法[J];中国雷达;2003年02期

10 韩红,韩崇昭,朱洪艳,文戎;基于模糊推理多传感信息融合的多目标跟踪[J];控制与决策;2004年03期

相关会议论文 前10条

1 杨峰;梁彦;叶亮;潘泉;;多目标跟踪系统性能评估[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

2 杨向锋;杨云川;陈曦;;鱼雷多目标跟踪门滤波方法[A];中国造船工程学会电子技术学术委员会2011年海战场电子信息技术学术年会论文集[C];2011年

3 邱本胜;徐莉;杨敬安;张奠成;;一种自动目标跟踪中的非中心跟踪门方法[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（下册）[C];1995年

4 夏志忠;王淑静;罗茂才;;多目标跟踪和模拟GPS数据的软件技术[A];船舶通信导航学术会议（1993）论文集[C];1993年

5 贾正望;李银伢;毛明秀;陈黎;郭治;;一种基于多目标跟踪的修正概率数据关联算法研究[A];2009中国控制与决策会议论文集（3）[C];2009年

6 侯志恒;曹玉东;;红外警戒系统的多目标跟踪[A];江苏、山东、河南、江西、黑龙江五省光学（激光）联合学术'05年会论文集[C];2005年

7 黄刚;韩元杰;朱长城;;修改的联合概率数据关联算法[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年

8 徐炳吉;段福兴;孟昭为;;一类多站联合多目标跟踪的分解合成算法[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（下册）[C];1995年

9 张云峰;王洋;;基于视频信号的多目标跟踪方法[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

10 王芝;徐晓滨;文成林;;混合高斯PHD滤波器及其在多目标跟踪中的应用[A];2009中国控制与决策会议论文集（2）[C];2009年

相关重要报纸文章 前10条

1 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年

2 徐超;停售零件,美要饿死伊朗F-14战机[N];新华每日电讯;2007年

3 汤颖;勤思结网锁长空 求索密织建丰功[N];中国航空报;2007年

4 黎时;日本的F-2战斗机[N];中国航空报;2004年

5 本报记者 宋亚林 通讯员 张藏龙;“钩子大王”贾安年[N];中国航空报;2004年

6 于成;伊狙击手有了死对头[N];中国国防报;2008年

7 田龙生;“波斯猫”还有利爪吗？[N];中国国防报;2006年

8 王本亮;六大技术——— 应用费卢杰巷战[N];解放军报;2004年

9 杨诚;反隐身技术让你无处可藏[N];河北日报;2002年

10 袁佑平　刘江平　陈联伟;解读21世纪的新海战[N];解放军报;2005年

相关博士学位论文 前10条

1 连峰;基于随机有限集的多目标跟踪方法研究[D];西安交通大学;2009年

2 张鹤冰;概率假设密度滤波算法及其在多目标跟踪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2012年

3 孟凡彬;基于随机集理论的多目标跟踪技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

4 易伟;基于检测前跟踪技术的多目标跟踪算法研究[D];电子科技大学;2012年

5 朱自谦;机载雷达多目标跟踪技术研究[D];南京航空航天大学;2010年

6 刘美;WSN多目标跟踪节点任务分配及跟踪算法研究[D];华南理工大学;2010年

7 欧阳成;基于随机集理论的被动多传感器多目标跟踪[D];西安电子科技大学;2012年

8 张洪建;基于有限集统计学的多目标跟踪算法研究[D];上海交通大学;2009年

9 王安定;基于阵列信号处理的空间多目标跟踪[D];浙江大学;2010年

10 刘钢;基于小波变换的航空图像处理及动载体多目标跟踪方法研究[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2005年

相关硕士学位论文 前10条

1 林岚;基于神经网络的多目标跟踪数据融合研究[D];江西师范大学;2005年

2 侯连勇;基于滤波关联的视频多目标跟踪[D];西安电子科技大学;2011年

3 李宏芳;基于粗糙集多目标跟踪的数据融合算法研究[D];江西师范大学;2005年

4 沈健;数据融合多目标跟踪方法研究[D];西北工业大学;2003年

5 赵巍;基于概率假设密度的多目标跟踪算法研究[D];电子科技大学;2012年

6 陈宏文;利用视频分割与粒子滤波实现多目标跟踪研究[D];浙江大学;2010年

7 梁敏;基于粒子滤波的多目标跟踪算法研究[D];西安电子科技大学;2010年

8 于江有;精子多目标跟踪算法的设计与实现[D];华南理工大学;2010年

9 马纬章;多目标跟踪算法研究[D];北京理工大学;2011年

10 周承兴;基于随机集的多目标跟踪算法研究[D];西安电子科技大学;2011年

，

本文编号：2623847