基于随机矩阵的扩展目标跟踪算法研究
发布时间：2021-05-15 03:01
随着现代雷达、红外、激光等高分辨率传感器的快速发展,所能获得的目标信息更加丰富,然而传统点目标模型不能有效利用这些目标信息,因此迫切需要更加复杂的扩展目标模型以准确估计目标状态,对目标跟踪算法提出了新的挑战。对于传统的点目标跟踪,通常假设目标每个时刻至多产生一个量测,仅能估计目标的运动状态。对于扩展目标跟踪,由于目标每个时刻会产生多个量测,通过利用这些量测信息,扩展目标跟踪算法除了可以估计目标的运动状态之外,还可以估计目标的扩展、量测率以及类状态等,为后续的分类、识别等处理提供支撑。然而,由于目标跟踪环境和扩展目标本身的复杂性,扩展目标跟踪算法存在多目标跟踪框架计算复杂度高、目标扩展状态复杂形状估计能力不足,以及目标跟踪算法不适用于实际场景等问题,一直是目标跟踪领域的研究难点。近年来,随着随机矩阵和随机有限集（Random Finite Set,RFS）等新理论的出现,给上述问题的解决提供了新的思路。本文以随机矩阵理论为基础,重点研究基于RFS的多扩展目标跟踪框架构建和具有复杂形状的扩展目标扩展状态估计问题。论文的主要研究内容和成果如下:1.研究了多目标多贝努利（Multi-targe...
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 扩展目标跟踪算法研究现状
1.2.1 扩展目标状态估计算法研究现状
1.2.2 多扩展目标跟踪算法研究现状
1.3 论文主要研究内容和章节安排
第二章 扩展目标跟踪基础
2.1 引言
2.2 随机矩阵基础
2.2.2 椭圆扩展目标
2.2.3 非椭圆扩展目标
2.3 多扩展目标跟踪框架
2.3.1 ET-PHD滤波框架
2.3.2 ET-CBMeMBer滤波框架
2.4 本章小结
第三章 改进多目标多贝努利扩展目标滤波方法
3.1 引言
3.2 问题描述
3.2.1 MeMBer与CBMeMBer滤波的局限性
3.2.2 改进方法
3.3 改进的多目标多贝努利扩展目标滤波
3.3.1 扩展目标MeMBer滤波框架及势均衡修正方法
3.3.2 GGIW-IMeMBer滤波算法
3.4 仿真实验与分析
3.4.1 参数设置
3.4.2 实验结果
3.5 本章小结
第四章 概率假设密度扩展目标联合跟踪与分类滤波方法
4.1 引言
4.2 联合跟踪与分类贝叶斯框架及其GGIW实现
4.2.1 贝叶斯推导
4.2.2 JTC-GGIW
4.3 JTC-GGIW-PHD滤波
4.3.1 预测和更新
4.3.2 状态提取和混合约减
4.4 JTC扩展状态估计分析
4.5 仿真实验与分析
4.5.1 参数设置
4.5.2 实验结果
4.6 本章小结
第五章 子椭圆数目可变的非椭圆扩展目标跟踪方法
5.1 引言
5.2 NETT滤波
5.2.1 NETT与RHS关系
5.2.2 NETT算法
5.3 NETT本质
5.4 VN-NETT-GGIW滤波
5.5 仿真实验与分析
5.5.1 参数设置
5.5.2 实验结果
5.6 本章小结
第六章 高效非椭圆扩展状态估计方法
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 非椭圆扩展目标跟踪及其简化方法
6.3.1 量测聚类
6.3.2 邻接矩阵
6.3.3 概率前瞻
6.4 仿真实验与分析
6.4.1 参数设置
6.4.2 实验结果
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]Bernoulli Filter for Extended Target in Clutter Using Poisson Models[J]. CAI Fei,FAN Hongqi,FU Qiang. Chinese Journal of Electronics. 2015(02)
[2]高斯混合扩展目标多伯努利滤波器[J]. 张光华,连峰,韩崇昭,姚玲玲. 西安交通大学学报. 2014(10)
[3]基于概率假设密度滤波方法的多目标跟踪技术综述[J]. 杨峰,王永齐,梁彦,潘泉. 自动化学报. 2013(11)
[4]高斯混合扩展目标概率假设密度滤波器的收敛性分析[J]. 连峰,韩崇昭,刘伟峰,元向辉. 自动化学报. 2012(08)
[5]基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究综述[J]. 杨威,付耀文,龙建乾,黎湘. 电子学报. 2012(07)
[6]采用激活区域场景分析的红外目标跟踪算法[J]. 樊振华,姬红兵,杨金龙. 计算机辅助设计与图形学学报. 2011(10)
[7]强跟踪输入估计概率假设密度多机动目标跟踪算法[J]. 杨金龙,姬红兵,樊振华. 控制理论与应用. 2011(08)
博士论文
[1]随机有限集扩展目标跟踪算法研究[D]. 张永权.西安电子科技大学 2014
[2]基于随机集的被动多传感器目标跟踪方法研究[D]. 罗少华.国防科学技术大学 2013
[3]基于随机有限集的视频目标跟踪算法研究[D]. 吴静静.上海交通大学 2012
[4]被动多传感器目标跟踪及航迹维持算法研究[D]. 杨金龙.西安电子科技大学 2012
[5]基于随机有限集理论的多目标跟踪技术研究[D]. 徐洋.国防科学技术大学 2012
[6]基于随机集理论的被动多传感器多目标跟踪[D]. 欧阳成.西安电子科技大学 2012
[7]粒子滤波及其在目标跟踪中的应用研究[D]. 张俊根.西安电子科技大学 2011
[8]基于有限集统计学的多目标跟踪算法研究[D]. 张洪建.上海交通大学 2009
[9]基于随机有限集的多目标跟踪方法研究[D]. 连峰.西安交通大学 2009
硕士论文
[1]被动多传感器量测数据关联方法研究[D]. 田野.西安电子科技大学 2011
[2]基于粒子滤波的被动传感器多目标跟踪算法研究[D]. 蔡绍晓.西安电子科技大学 2011
[3]基于非线性滤波的目标跟踪算法研究[D]. 郭辉.西安电子科技大学 2010
[4]基于交互多模型的被动多传感器机动目标跟踪算法研究[D]. 刘娟丽.西安电子科技大学 2010
[5]基于粒子滤波的机动目标跟踪方法研究[D]. 张婷婷.西安电子科技大学 2009
[6]基于随机集理论的被动多传感器多目标跟踪技术[D]. 赵欣.西安电子科技大学 2009
本文编号：3186821
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 扩展目标跟踪算法研究现状
1.2.1 扩展目标状态估计算法研究现状
1.2.2 多扩展目标跟踪算法研究现状
1.3 论文主要研究内容和章节安排
第二章 扩展目标跟踪基础
2.1 引言
2.2 随机矩阵基础
2.2.2 椭圆扩展目标
2.2.3 非椭圆扩展目标
2.3 多扩展目标跟踪框架
2.3.1 ET-PHD滤波框架
2.3.2 ET-CBMeMBer滤波框架
2.4 本章小结
第三章 改进多目标多贝努利扩展目标滤波方法
3.1 引言
3.2 问题描述
3.2.1 MeMBer与CBMeMBer滤波的局限性
3.2.2 改进方法
3.3 改进的多目标多贝努利扩展目标滤波
3.3.1 扩展目标MeMBer滤波框架及势均衡修正方法
3.3.2 GGIW-IMeMBer滤波算法
3.4 仿真实验与分析
3.4.1 参数设置
3.4.2 实验结果
3.5 本章小结
第四章 概率假设密度扩展目标联合跟踪与分类滤波方法
4.1 引言
4.2 联合跟踪与分类贝叶斯框架及其GGIW实现
4.2.1 贝叶斯推导
4.2.2 JTC-GGIW
4.3 JTC-GGIW-PHD滤波
4.3.1 预测和更新
4.3.2 状态提取和混合约减
4.4 JTC扩展状态估计分析
4.5 仿真实验与分析
4.5.1 参数设置
4.5.2 实验结果
4.6 本章小结
第五章 子椭圆数目可变的非椭圆扩展目标跟踪方法
5.1 引言
5.2 NETT滤波
5.2.1 NETT与RHS关系
5.2.2 NETT算法
5.3 NETT本质
5.4 VN-NETT-GGIW滤波
5.5 仿真实验与分析
5.5.1 参数设置
5.5.2 实验结果
5.6 本章小结
第六章 高效非椭圆扩展状态估计方法
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 非椭圆扩展目标跟踪及其简化方法
6.3.1 量测聚类
6.3.2 邻接矩阵
6.3.3 概率前瞻
6.4 仿真实验与分析
6.4.1 参数设置
6.4.2 实验结果
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]Bernoulli Filter for Extended Target in Clutter Using Poisson Models[J]. CAI Fei,FAN Hongqi,FU Qiang. Chinese Journal of Electronics. 2015(02)
[2]高斯混合扩展目标多伯努利滤波器[J]. 张光华,连峰,韩崇昭,姚玲玲. 西安交通大学学报. 2014(10)
[3]基于概率假设密度滤波方法的多目标跟踪技术综述[J]. 杨峰,王永齐,梁彦,潘泉. 自动化学报. 2013(11)
[4]高斯混合扩展目标概率假设密度滤波器的收敛性分析[J]. 连峰,韩崇昭,刘伟峰,元向辉. 自动化学报. 2012(08)
[5]基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究综述[J]. 杨威,付耀文,龙建乾,黎湘. 电子学报. 2012(07)
[6]采用激活区域场景分析的红外目标跟踪算法[J]. 樊振华,姬红兵,杨金龙. 计算机辅助设计与图形学学报. 2011(10)
[7]强跟踪输入估计概率假设密度多机动目标跟踪算法[J]. 杨金龙,姬红兵,樊振华. 控制理论与应用. 2011(08)
博士论文
[1]随机有限集扩展目标跟踪算法研究[D]. 张永权.西安电子科技大学 2014
[2]基于随机集的被动多传感器目标跟踪方法研究[D]. 罗少华.国防科学技术大学 2013
[3]基于随机有限集的视频目标跟踪算法研究[D]. 吴静静.上海交通大学 2012
[4]被动多传感器目标跟踪及航迹维持算法研究[D]. 杨金龙.西安电子科技大学 2012
[5]基于随机有限集理论的多目标跟踪技术研究[D]. 徐洋.国防科学技术大学 2012
[6]基于随机集理论的被动多传感器多目标跟踪[D]. 欧阳成.西安电子科技大学 2012
[7]粒子滤波及其在目标跟踪中的应用研究[D]. 张俊根.西安电子科技大学 2011
[8]基于有限集统计学的多目标跟踪算法研究[D]. 张洪建.上海交通大学 2009
[9]基于随机有限集的多目标跟踪方法研究[D]. 连峰.西安交通大学 2009
硕士论文
[1]被动多传感器量测数据关联方法研究[D]. 田野.西安电子科技大学 2011
[2]基于粒子滤波的被动传感器多目标跟踪算法研究[D]. 蔡绍晓.西安电子科技大学 2011
[3]基于非线性滤波的目标跟踪算法研究[D]. 郭辉.西安电子科技大学 2010
[4]基于交互多模型的被动多传感器机动目标跟踪算法研究[D]. 刘娟丽.西安电子科技大学 2010
[5]基于粒子滤波的机动目标跟踪方法研究[D]. 张婷婷.西安电子科技大学 2009
[6]基于随机集理论的被动多传感器多目标跟踪技术[D]. 赵欣.西安电子科技大学 2009
本文编号：3186821
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3186821.html
