基于随机超曲面的多扩展目标跟踪及性能评价指标研究

发布时间：2023-04-16 15:07

　　随着传感器性能的不断提高,一个目标不再只产生一个量测,且每个目标对应的多个量测在用于对目标跟踪的同时还能提供该目标的形状等信息,扩展目标跟踪在目标跟踪领域的重要性日益凸显,因此对扩展目标跟踪的研究具有重要的理论意义和实用价值。由于随机集滤波能够有效避免数据关联,已成为扩展目标跟踪领域的主流方法。发挥PHD滤波在扩展目标跟踪中的优势,基于椭圆随机超曲面方法,对多扩展目标质心进行跟踪的同时使用椭圆去估计其扩展形状是本文的主要工作:首先针对扩展目标跟踪问题,介绍了随机集理论框架下的概率假设密度(PHD)滤波及扩展目标概率假设密度(ET-PHD)滤波,然后讨论了两种扩展目标中常用的两种量测划分方法:距离划分与均值偏移划分(MS),并通过仿真实验表明MS方法具有更好的量测划分精度;其后给出了ET-PHD的高斯混合(GM)实现形式及序贯蒙特卡洛(SMC)实现形式。在此基础上,结合椭圆随机超曲面(RHM),实现了MS-ET-PHD对扩展目标扩展形状的估计,该算法利用椭圆RHM形状参数与运动参数能够直接参与滤波更新的特点,并给出两种实现方法,分别是基于椭圆RHM的MS-ET-GM-PHD滤波及MS-E...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【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 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 多目标跟踪技术
        1.2.2 多扩展目标跟踪技术
        1.2.3 机动目标跟踪
    1.3 论文章节安排
第二章 基于随机集的多扩展目标跟踪理论基础
    2.1 引言
    2.2 基于随机集的概率假设密度滤波
        2.2.1 随机有限集理论
        2.2.2 概率假设密度滤波
    2.3 基于随机集的多扩展目标跟踪算法
        2.3.1 扩展目标基础理论
        2.3.2 基于随机集多扩展目标跟踪算法
    2.4 仿真实验
    2.5 本章小结
第三章 基于随机超曲面的多扩展目标跟踪
    3.1 引言
    3.2 随机超曲面模型
        3.2.1 通用化的随机超曲面
        3.2.2 椭圆随机超曲面
    3.3 基于椭圆随机超曲面的PHD滤波
        3.3.1 基于椭圆RHM的ET-GM-PHD滤波
        3.3.2 基于椭圆RHM的ET-SMC-PHD滤波
    3.4 仿真实验与分析
        3.4.1 基于随机集的性能评价指标
        3.4.2 仿真实验
    3.5 本章小结
第四章 多扩展目标的机动跟踪及性能评价指标
    4.1 引言
    4.2 交互多模型下的多机动目标跟踪
        4.2.1 交互多模型粒子滤波
        4.2.2 交互多模型SMC-PHD滤波
    4.3 交互多模型下的多扩展目标跟踪
    4.4 椭圆形状估计下的性能评价指标
        4.4.1 IOU性能评价指标
        4.4.2 一种新的性能评价指标
    4.5 仿真实验与分析
        4.5.1 机动扩展目标运动模型参数设置
        4.5.2 仿真实验
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3791488