基于箱粒子滤波的随机有限集多目标跟踪算法研究

发布时间：2021-03-18 13:02

　　多目标跟踪（Multi-target Tracking,MTT）技术通过处理量测信息,实时估计目标数目、状态、航迹,以及其它属性信息,所处理的量测一般是点量测。随着超大规模集成电路、微机电系统、无线电通信技术的发展,无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）的应用越来越广泛。在无线传感器网络的数据传输中,为节约通信带宽,通常将量测数据量化为若干比特之后再进行传输。量化后的量测可以用量测空间中的多维区间描述,称为区间量测。区间量测属于非传统量测,是多目标跟踪领域的热点和难点。近年来,粒子滤波（Particle Filtering,PF）、箱粒子滤波（Box Particle Filtering,BPF）以及随机有限集（Random Finite Set,RFS）理论的提出,为多目标跟踪系统处理区间量测提供了崭新思路。由于区间量测具有高度不确定性,粒子滤波在对其进行处理时,需要大量粒子以维持状态估计精度。而大量的粒子将给多目标跟踪系统带来巨大的计算负担,严重影响系统的实时性。与粒子滤波不同,箱粒子滤波在处理区间量测时,只需要少量箱粒子就能够维持状态估计精度,具... 

【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】：140 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

论文研究内容框图

实验3.1的BPI-LMB单次运行结果在极坐标系中示意图

实验3.1的BPI-LMB单次运行结果在x、y方向示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GLMB滤波和Gibbs采样的多扩展目标有限混合建模与跟踪算法[J]. 陈一梅,刘伟峰,孔明鑫,张桂林.  自动化学报. 2020(07)
[2]自适应目标新生δ广义标签多伯努利滤波算法[J]. 李翠芸,陈东伟,石仁政.  西安电子科技大学学报. 2019(02)
[3]鲁棒标签多伯努利机动目标跟踪算法[J]. 冯新喜,魏帅,王泉,鹿传国.  华中科技大学学报(自然科学版). 2018(02)
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[5]基于广义标签多伯努利滤波的可分辨群目标跟踪算法[J]. 朱书军,刘伟峰,崔海龙.  自动化学报. 2017(12)
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[7]多模型标签多伯努利机动目标跟踪算法[J]. 邱昊,黄高明,左炜,高俊.  系统工程与电子技术. 2015(12)
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本文编号：3088370