發(fā)布時間：2020-03-26 21:03

【摘要】：目前,目標跟蹤技術(shù)廣泛應用于導航、制導、交通、監(jiān)測等領(lǐng)域。隨著跟蹤環(huán)境的日趨復雜,以及傳感器技術(shù)的進步,多傳感器目標跟蹤系統(tǒng)已成為目標跟蹤領(lǐng)域的研究熱點。相較于單傳感器目標跟蹤系統(tǒng),多傳感器目標跟蹤系統(tǒng)具有以下優(yōu)點:時空覆蓋范圍更大,跟蹤精度和可信度更高,系統(tǒng)的魯棒性和抗打擊性更強等。然而,多傳感器目標跟蹤系統(tǒng)在實際應用中仍存在許多亟需解決的難題,例如,過高的傳輸代價與計算負擔,非可靠傳感器影響的抑制,傳感器網(wǎng)絡類型的選擇等。二十一世紀以來,基于隨機有限集(Random Finite Set,RFS)的目標跟蹤算法由于弱化了目標和量測間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),避免了傳統(tǒng)多目標跟蹤中的組合爆炸問題,因而受到學術(shù)界的廣泛關(guān)注。然而該類算法要求已知場景的先驗信息,不準確或不充分的先驗信息會導致濾波精度下降和目標數(shù)估計不準確等問題。本文基于RFS理論,針對未知場景參數(shù)下的多傳感器目標跟蹤方法開展研究,主要取得了以下成果:1.研究了迭代式多傳感器目標跟蹤中雜波環(huán)境未知的問題。貝葉斯框架下的算法通常假設場景中的雜波強度是先驗已知的,如果預設的雜波信息不準確,或場景中的雜波是動態(tài)變化的,則濾波效果就會受到嚴重影響。在迭代勢概率假設密度濾波(Iterated Corrector Cardinalized Probability Hypothesis Density,IC-CPHD)算法中,目標跟蹤精度伴隨迭代會逐步下降,甚至導致濾波發(fā)散,目標丟失。針對上述問題,本文提出一種基于狄利克雷過程混合模型(Dirichlet Process Mixture Model,DPMM)雜波估計IC-CPHD算法。該算法先將全部傳感器獲得的量測作為樣本集,再利用DPMM非參數(shù)聚類方法,可靈活地得到雜波模型,并且估計雜波的空間分布,最后利用ICCPHD的濾波結(jié)果校正參數(shù)估計的樣本集。仿真結(jié)果表明,該算法可以有效地估計場景中的雜波分布,同時也能夠很好地抑制樣本集中目標量測對雜波估計的影響。2.研究了迭代概率假設密度濾波(IC Probability Hypothesis Density,IC-PHD)中新生目標RFS未知的問題。基于量測驅(qū)動的未知新生目標建模方法利用歷史量測信息對新生目標進行建模,但由于量測信息中含有大量雜波,不僅影響濾波精度,也會導致計算量過大,并在新生目標出現(xiàn)時存在一定時延。此外,對多傳感器系統(tǒng)來說,這種利用全部量測建模的方法還會導致在存活目標周圍出現(xiàn)錯誤的新生目標,影響航跡融合的效果。針對上述問題,本文提出一種PHD迭代的量測集劃分算法。該算法首先利用單傳感器的量測集建模一個標簽混合RFS的PHD。再通過迭代濾波的方法對量測集進行劃分,獲得由新生目標產(chǎn)生的量測集和去除雜波的量測集。利用新生目標量測對新生目標PHD建模,再用去除雜波的量測集進行PHD更新。仿真結(jié)果表明,該算法能夠準確地對新生RFS進行建模,在新生目標信息先驗未知的場景中具有良好的跟蹤精度和較低的計算復雜度。3.研究了IC-PHD濾波中量測噪聲未知的問題。場景中的量測噪聲通常假設為零均值的高斯白噪聲,然而傳感器系統(tǒng)可能存在平移誤差,并且量測噪聲協(xié)方差也可能是未知的,因此,對于同一個目標,不同傳感器獲得的量測可能差異較大。在這種情況下,如果量測噪聲的參數(shù)設置不準確,則會導致在迭代濾波時出現(xiàn)目標權(quán)值降低,進而出現(xiàn)目標丟失的問題。針對上述問題,本文基于變分貝葉斯(Variational Bayesian,VB)推理,提出了一種能夠同時估計量測噪聲均值和協(xié)方差的標簽IC-PHD濾波算法。該算法利用變分法對似然函數(shù)中的量測噪聲協(xié)方差和多目標狀態(tài)解耦合,同時利用傳感器之間的誤差差異,近似求解傳感器的量測噪聲均值。仿真結(jié)果表明,該方法能夠正確估計均值非零的量測噪聲的參數(shù),獲得準確的融合航跡。4.研究了分布式多傳感器系統(tǒng)中傳感器可靠性未知的問題。迭代濾波盡管具有易擴展和計算復雜度低的優(yōu)勢,但對傳輸帶寬要求高,且濾波效果與迭代順序相關(guān)。同時,當傳感器系統(tǒng)中存在性能較差的傳感器時,迭代濾波的估計精度和可靠性就會大幅下降。針對上述問題,本文提出一種基于D-S(Dempster-Shafer)證據(jù)理論的分布式多傳感器融合算法。該算法首先利用標簽VB-PHD對局部傳感器進行濾波,同步估計航跡信息和量測噪聲協(xié)方差,然后用D-S推理來確定局部傳感器的航跡與融合航跡之間的對應關(guān)系。最后,依據(jù)估計的量測噪聲協(xié)方差計算航跡質(zhì)量參數(shù),作為目標狀態(tài)融合的權(quán)值。仿真結(jié)果表明該算法在低檢測概率、高量測噪聲、目標交叉等復雜的場景中都能獲得良好的融合結(jié)果。以上四部分內(nèi)容相輔相成,對于解決復雜環(huán)境中的多傳感器系統(tǒng)架構(gòu)與算法選擇,提供了理論依據(jù)和技術(shù)支撐。
【圖文】：

論文研究內(nèi)容框圖

v 圖2.1 迭代修正概率假設密度濾波預測方程與式(2-20)相同，更新方程為 1,i i ik v k kv x L x v x (2-74)且有 sk kv x v x (2-75) 0k k |k 1v x v x (2-76)其中，， ,iv kL x 為偽似然函數(shù)
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP212

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