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基于多伯努利滤波器的多扩展目标跟踪方法研究

杜金瑞  
【摘要】:随着传感器技术的飞速发展以及目标跟踪任务的复杂度不断提高,目标占据传感器多个分辨单元的情况愈加普遍,扩展目标跟踪(Extended target tracking,ETT)问题越来越受到国内外学者的关注。在许多实际应用中,迫切需要跟踪多个扩展目标,由于一个扩展目标可能对应多个量测,这使得目标与量测之间的关联关系更加不明确,进一步加大了多目标跟踪问题求解的难度。近年来,基于随机有限集(Random finite set,RFS)的多目标跟踪方法因其避免了复杂的数据关联问题而广受关注。本文正是在这一理论框架下,基于势均衡多目标多伯努利滤波器(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli filter,CBMe MBer F),研究了复杂环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,具体工作如下:(1)针对复杂不确定性环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,提出了一种基于随机超曲面模型(Random hypersurface model,RHM)的多扩展目标多伯努利滤波算法。首先,在有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论框架下,采用多伯努利RFS和泊松RFS分别描述多扩展目标的状态和观测。其次,采用RHM建立描述扩展目标状态(包括运动参数和不规则形状参数)与量测之间关系的伪量测方程,继而详细推导了基于RHM容积卡尔曼高斯混合多扩展目标多伯努利滤波器的实现过程。另外,本文建立了适用于多扩展目标跟踪环境下不规则形状的估计性能评价体系。最后,多扩展目标和多群目标的跟踪仿真实验验证了本文所提算法的有效性。(2)基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)的方法对星凸形扩展目标量测建模,提出了基于GPR的星凸形多扩展目标多伯努利滤波算法。不同于星凸形RHM采用径向函数的傅里叶级数描述,GPR通过径向函数的均值函数和协方差函数对星凸形目标进行建模。首先,详细分析了高斯过程(GP)及GPR的相关理论知识,继而采用GPR方法建立了非线性量测模型;其次,利用扩展卡尔曼滤波算法求解量测似然函数,并详细推导了基于GPR的多扩展目标CBMe MBer滤波算法的高斯混合实现过程;最后,设置杂波环境下多个不同的星凸形扩展目标仿真场景进行实验,仿真结果表明,所提算法能够同时较为准确地估计多个扩展目标的形状、运动状态以及目标数,从而验证了算法的有效性。


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