多目标检测前跟踪的粒子滤波算法研究

发布时间：2021-10-12 22:47

　　在复杂探测环境中对多目标的检测跟踪是现代探测领域一项重要的共性基础研究,在国防领域具有重要意义。相对于传统的检测后跟踪（Detect before track,DBT）技术,新近提出的检测前跟踪（Track before detect,TBD）技术更为有效。大量研究表明,基于粒子滤波（Particle filter,PF）算法的TBD技术对弱小目标检测效果显著,但现阶段在理论、方法以及工程实践等方面仍存在不少亟待解决的问题。例如:多目标维数灾难、临近目标干扰、采样粒子数规模的合理设定等。本文主要研究用于多目标PF-TBD算法,主要工作如下:1、针对多目标跟踪的维数灾难问题,研究了独立分区交叉采样技术,并以此为基础,推导了独立分区粒子滤波算法,该算法利用后验独立假设,将高维度的多目标联合采样降维成为多个单目标采样,通过子分区交叉采样提高了粒子效率,从而使得计算量与目标数线性相关。2、针对独立分区算法没有考虑目标临近干扰的问题,提出了基于并行分区状态采样的粒子滤波改进算法,在保持其后验独立假设的前提下,改进一阶权重的计算方法,将临近目标的影响纳入似然函数,从而提高了目标相互临近时的跟踪精度... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文组织结构

图2-2粒子重采样示意图

一帧像素化的量测数据平面

【参考文献】：
期刊论文
[1]水声目标特征分析与识别技术[J]. 方世良,杜栓平,罗昕炜,韩宁,徐晓男.  中国科学院院刊. 2019(03)
[2]一种被动声呐线谱背景均衡算法[J]. 芦俊,张颜岭,张凤园.  声学与电子工程. 2016(03)
[3]粒子滤波理论、方法及其在多目标跟踪中的应用[J]. 李天成,范红旗,孙树栋.  自动化学报. 2015(12)
[4]基于多模粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪[J]. 龚亚信,杨宏文,胡卫东,郁文贤.  电子与信息学报. 2008(04)
[5]数字式声呐中一种新的背景均衡算法[J]. 李启虎,潘学宝,尹力.  声学学报. 2000(01)

博士论文
[1]基于检测前跟踪技术的多目标跟踪算法研究[D]. 易伟.电子科技大学 2012

硕士论文
[1]基于被动阵列的水声弱目标检测前跟踪算法研究[D]. 徐璐霄.电子科技大学 2018



本文编号：3433451