《擴展目標跟蹤的集值運動建模與估計》是依託北京航空航天大學，由李文玲擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：擴展目標跟蹤的集值運動建模與估計
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：李文玲
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
擴展目標跟蹤不僅估計目標的運動狀態參數，而且估計目標的形狀和大小等特徵參數，有助於對目標的識別與分類，在目標跟蹤領域受到廣泛研究。為了更加準確地刻畫跟蹤過程中目標特徵參數的變化，本項目將單個目標分解為時變數目的多個子目標，利用隨機有限集方法建立擴展目標跟蹤的集值運動模型，集合中的每個元素由描述子目標運動狀態的隨機向量和刻畫子目標特徵參數的隨機矩陣構成。針對子目標之間固有的運動狀態約束，以有限統計學理論為基礎研究擴展目標跟蹤的集值估計方法，並進一步研究建模為隨機跳變系統的機動擴展目標跟蹤，提出受運動狀態約束的多模型集值估計方法。針對多感測器擴展目標跟蹤，通過確定感測器之間互動的信息量及融合準則，提出分散式集值估計融合方法，並以帶機械臂的移動機器人跟蹤為套用對象進行仿真與實驗驗證。本項目的實施不僅能夠提出新的擴展目標跟蹤方法，而且對發展受狀態約束的集值估計方法具有重要的科學意義與套用價值。
結題摘要
本項目圍繞不同跟蹤場景下的擴展目標運動建模與跟蹤算法設計開展研究，取得的主要成果包括：建立了不同互動行為下多目標運動的非線性耦合模型，設計了互動行為切換、隨機耦合、耦合強度不確定以及增益矩陣存在計算誤差等不同跟蹤場景下的非增廣向量濾波算法，給出了確保跟蹤誤差有界的充分性條件；提出了基於組合測量和耦合測量下的多感測器分散式多目標協同跟蹤算法，給出了確定測量增益矩陣的計算公式，分析了跟蹤誤差的有界性；提出了機動目標跟蹤的互動式多模型矩陣估計方法和不同跟蹤場景下的多感測器分散式濾波方法等，並進行了仿真與實驗驗證。項目組在國外期刊及國內外著名會議上發表論文30篇，其中SCI論文22篇，包括Automatica和IEEE彙刊8篇；申請發明專利5項，其中已授權2項；獲2017年度教育部自然科學一等獎和第21屆人工生命與機器人國際會議優秀論文獎。項目負責人於2016年受聘為國際SCI期刊IET Signal Processing編委。
