複雜環境下數目未知時變的多目標連續跟蹤方法研究

《複雜環境下數目未知時變的多目標連續跟蹤方法研究》是依託哈爾濱工業大學，由馬培軍擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：複雜環境下數目未知時變的多目標連續跟蹤方法研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：馬培軍

項目摘要

針對雜波和噪聲環境中目標緊鄰、數目未知時變、航跡交叉、平行等複雜條件下的多目標跟蹤套用背景，本項目以粒子機率假設密度濾波為理論基礎，在單目標PHD分解的框架下研究多目標連續跟蹤問題，研究構建包含濾波、狀態假設、狀態關聯、剪枝、狀態反饋和回溯的多目標連續跟蹤模型，以及結合航跡不確定性分析和粒子云融合的航跡融合模型；提出權值域的粒子單目標PHD分解方法，給出新的PHD濾波結構；提出數目未知時變的多目標狀態估計方法，提高狀態估計的精度和效率；提出結合預測和粒子標籤的幀間狀態關聯方法，降低緊鄰和航跡交叉情況下的狀態關聯錯誤；提出針對雜波的航跡管理方法，降低雜波和噪聲等因素對目標跟蹤過程的干擾；提出基於粒子云融合的航跡融合方法，解決PHD濾波的同類感測器航跡融合問題。最終提高複雜情況下多目標跟蹤精度，降低目標數目、狀態和軌跡的估計誤差，實時、準確的實現目標的連續跟蹤。

結題摘要

目標跟蹤問題是指在雜波環境中，根據受噪聲干擾的感測器測量序列，對目標狀態進行估計，建立完整的目標航跡的過程。目標跟蹤在定位、導航、工業控制等軍事和民用領域有著廣泛的套用。數目未知且隨時間變化的多目標跟蹤問題，在雜波和噪聲環境中目標緊鄰、數目未知時變、航跡交叉、平行等複雜條件下，對運動方式複雜多變的目標進行連續跟蹤具有很大的不確定性，具有更為廣泛的套用範圍和更高的技術難度，是十分具有挑戰性和具有重要研究價值的課題。 本項目從複雜系統中數目未知時變的目標狀態估計方法，多目標連續跟蹤方法，多感測器跟蹤系統中的航跡融合方法和航跡關聯方法四個方面對複雜環境下多目標跟蹤進行了全面綜合的研究，提出了用於解決狀態估計的精確測量跟蹤系統中的改進粒子濾波方法，基於粒子機率假設密度濾波分解的狀態估計方法，並推廣至粒子勢機率假設密度濾波中，從隨機有限集理論層面解決了狀態估計問題，與傳統的聚類方法相比，具有更高的估計精度和計算效率；在連續跟蹤方面，在粒子機率假設密度和粒子勢機率假設密度濾波基礎上，建立了包含濾波、狀態假設、狀態關聯、剪枝、狀態反饋和回溯的多目標連續跟蹤模型，提出結合預測和粒子標籤的幀間狀態關聯方法，降低緊鄰和航跡交叉情況下的狀態關聯錯誤，構建了完整的多目標軌跡連續跟蹤方法，有效提高了跟蹤精度，降低了雜波和噪聲等因素對跟蹤過程的干擾；在多感測器狀態融合方面，提出了基於粒子云融合的融合方法，解決粒子機率假設密度濾波中面向同類感測器的融合問題，有效利用多個感測器局部航跡信息，提高目標跟蹤整體的精度；提出了基於直覺模糊集聚類的狀態關聯與融合方法，獲得更高的關聯精度和更準確的融合結果；在多感測器航跡關聯融合方面，提出了基於啟發式的航跡狀態估計融合和基於信息量分析的航跡狀態估計融合算法，平衡了精度與計算量之間的矛盾。通過上述研究，建立了完整的數目未知時變的多目標跟蹤方法，在複雜情況下有效的提高了多目標跟蹤精度，降低目標數目、狀態和軌跡的估計誤差，高效、準確的實現目標的連續跟蹤。