《基於隨機有限集的部分可分辨的群目標跟蹤方法研究》是依託西安交通大學，由連峰擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於隨機有限集的部分可分辨的群目標跟蹤方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：連峰
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
群目標跟蹤是近幾年目標跟蹤領域的一個研究熱點。群目標是指多個個體聚集成一個或多個群體運動。在很多實際套用中，由於感測器解析度不充分，使得群內的個體目標是部分可分辨的。針對此問題，本課題期望在隨機有限集（RFS）理論框架下，通過對群目標整體的時間演化特性和測量似然函式建模，設計一種基於機率假設密度（PHD）的部分可分辨的群目標濾波與平滑算法，給出它們在非線性非高斯條件下的粒子濾波實現，進一步討論如何設計一種魯棒型更好的聚類方法來直接提取群而非個體的個數和狀態。本研究的最大優點是可以避免複雜的數據關聯過程。最後，期望通過Monte Carlo仿真試驗將本課題所建議的方法和以往的群目標跟蹤方法進行比較，以驗證本方法的性能。本課題為部分可分辨的群目標跟蹤問題提供了一個新的解決思路。
結題摘要
針對原定研究目標，本項目的完成情況為： （1）在理論研究方面： （A） 建立了更為精確的群目標運動模型和部分可分辨的感測器觀測模型； （B） 對原有的基於數據關聯的群目標跟蹤方法進行了完善； （C） 對基於隨機有限集（RFS）理論的群目標跟蹤方法進行了深入研究，提出了群目標（或擴展目標）勢機率假設密度濾波器和群目標（或擴展目標）多伯努利濾波器； （D） 研究了所建議的群目標（或擴展目標）跟蹤算法的收斂性，給出了其滿足均方收斂的條件； （E） 研究了群目標（或擴展目標）聯合檢測與估計的誤差界（即其所能達到的最小估計誤差），通過該誤差界對從理論上所建議算法的性能進行評估。並詳細分析了所建議的群目標跟蹤算法的計算代價。 （F） 對存在系統偏差下的基於多感測器的群目標跟蹤問題進行了深入研究，提出了基於RFS的群目標（或擴展目標）跟蹤和配準一體化算法。 （2）在工程套用方面： （A） 設計並開發了一套群目標跟蹤半物理仿真演示系統，該系統採用ARM板搭建硬體平台，利用C++語言進行程式開發，可以針對不同跟蹤場景對所建議的算法進行性能測試。所測試的性能指標包括群目標個數和狀態估計精度、算法的實時性和魯棒性等。 （B） 根據合作單位所提供的實測數據和高仿真數據在硬體平台上對所建議的群目標跟蹤方法進行了詳細的測試，並結合實際工程要求對其進行了調整和最佳化，順利完成了與之相關的預研項目。最終，在本項目的支持下，項目組已發表和已錄用論文28篇，其中國際期刊13篇，國內期刊7篇，國際會議8篇，已被SCI檢索12篇，EI檢索14篇，撰寫國防報告1篇。培養博士研究生4人，碩士研究生8人。總體來說，本項目按計畫完成了預定目標，在部分內容上已超額完成任務。
