TA的每日心情 | 开心
2020-9-2 15:04 |
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摘 要： 为解决存在数据关联不确定、检测不确定和杂波情况下的多目标跟踪问题，提出了一种新的多目标贝 叶斯滤波器．代替维持多目标状态的联合后验密度，所提出的贝叶斯滤波器联合传递各个目标状态的边缘分布和它们 的存在概率．为了处理目标运动和传感器测量模型中的非线性，利用无迹变换技术提出了一种非线性高斯条件下边缘 分布贝叶斯滤波器的近似实现算法．仿真实验结果表明，与 ＰＨＤ（ＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓＤｅｎｓｉｔｙ）滤波器相比，所提出的滤 波器具有更好的多目标跟踪能力． * M# J, F' B& X; {% |5 b7 L
; {; w/ u0 ^ u/ R; g( a/ c+ j/ ]! E9 i, ? L0 r: {5 x
* ^( Q1 {+ {6 A" d关键词： 多目标跟踪；贝叶斯滤波器；非线性模型；边缘分布7 K# O8 t- t( `
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( _0 ?) Q! j$ U+ V, T' x多目标跟踪是从传感器的测量中分辨出各个不同 的目标并估计出它们的状态，在雷达跟踪、声纳跟踪和 视频图像跟踪中有着广泛应用，一直受到学者和研究人 员的重视［１～１６］．目前，多目标跟踪方法主要分为两类： 传统的多目标跟踪方法和基于有限集统计学的多目标 跟踪方法［１～３］．传统的多目标跟踪方法是基于数据关联 的多目标跟踪方法，利用数据关联技术将测量分配给不 同的目标，利用独立的滤波器对各个目标分开跟踪．典 型的算法包括联合概率数据互联（ＪｏｉｎｔＰｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＤａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＪＰＤＡ）滤波器［４］和多假设跟踪（ＭｕｌｔｉｐｌｅＨｙ ｐｏｔｈｅｓｉｓＴｒａｃｋｉｎｇ，ＭＨＴ）算法［５］．然而，传统多目标跟踪方 法存在以下缺点：（１）通常要求目标数是已知的；（２）存 在关联组合的指数增长问题．基于有限集统计学的多目 标跟踪方法是近年来发展起来的多目标跟踪方法．该方 法不需要数据关联对多目标观测进行分割，而是用多目 标观测形成多目标状态的联合后验分布，依据贝叶斯规 则传递联合后验分布，并从联合后验分布中提取多目标 状态的估计［１，２］
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发表于 2021-4-29 10:22
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