發(fā)布時(shí)間：2020-03-26 21:03

【摘要】：目前,目標(biāo)跟蹤技術(shù)廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航、制導(dǎo)、交通、監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。隨著跟蹤環(huán)境的日趨復(fù)雜,以及傳感器技術(shù)的進(jìn)步,多傳感器目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)已成為目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。相較于單傳感器目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),多傳感器目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn):時(shí)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(qiáng)等。然而,多傳感器目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中仍存在許多亟需解決的難題,例如,過高的傳輸代價(jià)與計(jì)算負(fù)擔(dān),非可靠傳感器影響的抑制,傳感器網(wǎng)絡(luò)類型的選擇等。二十一世紀(jì)以來,基于隨機(jī)有限集(Random Finite Set,RFS)的目標(biāo)跟蹤算法由于弱化了目標(biāo)和量測(cè)間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),避免了傳統(tǒng)多目標(biāo)跟蹤中的組合爆炸問題,因而受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。然而該類算法要求已知場(chǎng)景的先驗(yàn)信息,不準(zhǔn)確或不充分的先驗(yàn)信息會(huì)導(dǎo)致濾波精度下降和目標(biāo)數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確等問題。本文基于RFS理論,針對(duì)未知場(chǎng)景參數(shù)下的多傳感器目標(biāo)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(biāo)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(shè)場(chǎng)景中的雜波強(qiáng)度是先驗(yàn)已知的,如果預(yù)設(shè)的雜波信息不準(zhǔn)確,或場(chǎng)景中的雜波是動(dòng)態(tài)變化的,則濾波效果就會(huì)受到嚴(yán)重影響。在迭代勢(shì)概率假設(shè)密度濾波(Iterated Corrector Cardinalized Probability Hypothesis Density,IC-CPHD)算法中,目標(biāo)跟蹤精度伴隨迭代會(huì)逐步下降,甚至導(dǎo)致濾波發(fā)散,目標(biāo)丟失。針對(duì)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(jì)IC-CPHD算法。該算法先將全部傳感器獲得的量測(cè)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(jì)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(jì)的樣本集。仿真結(jié)果表明,該算法可以有效地估計(jì)場(chǎng)景中的雜波分布,同時(shí)也能夠很好地抑制樣本集中目標(biāo)量測(cè)對(duì)雜波估計(jì)的影響。2.研究了迭代概率假設(shè)密度濾波(IC Probability Hypothesis Density,IC-PHD)中新生目標(biāo)RFS未知的問題�；�于量測(cè)驅(qū)動(dòng)的未知新生目標(biāo)建模方法利用歷史量測(cè)信息對(duì)新生目標(biāo)進(jìn)行建模,但由于量測(cè)信息中含有大量雜波,不僅影響濾波精度,也會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量過大,并在新生目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)存在一定時(shí)延。此外,對(duì)多傳感器系統(tǒng)來說,這種利用全部量測(cè)建模的方法還會(huì)導(dǎo)致在存活目標(biāo)周圍出現(xiàn)錯(cuò)誤的新生目標(biāo),影響航跡融合的效果。針對(duì)上述問題,本文提出一種PHD迭代的量測(cè)集劃分算法。該算法首先利用單傳感器的量測(cè)集建模一個(gè)標(biāo)簽混合RFS的PHD。再通過迭代濾波的方法對(duì)量測(cè)集進(jìn)行劃分,獲得由新生目標(biāo)產(chǎn)生的量測(cè)集和去除雜波的量測(cè)集。利用新生目標(biāo)量測(cè)對(duì)新生目標(biāo)PHD建模,再用去除雜波的量測(cè)集進(jìn)行PHD更新。仿真結(jié)果表明,該算法能夠準(zhǔn)確地對(duì)新生RFS進(jìn)行建模,在新生目標(biāo)信息先驗(yàn)未知的場(chǎng)景中具有良好的跟蹤精度和較低的計(jì)算復(fù)雜度。3.研究了IC-PHD濾波中量測(cè)噪聲未知的問題。場(chǎng)景中的量測(cè)噪聲通常假設(shè)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(cè)噪聲協(xié)方差也可能是未知的,因此,對(duì)于同一個(gè)目標(biāo),不同傳感器獲得的量測(cè)可能差異較大。在這種情況下,如果量測(cè)噪聲的參數(shù)設(shè)置不準(zhǔn)確,則會(huì)導(dǎo)致在迭代濾波時(shí)出現(xiàn)目標(biāo)權(quán)值降低,進(jìn)而出現(xiàn)目標(biāo)丟失的問題。針對(duì)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(shí)估計(jì)量測(cè)噪聲均值和協(xié)方差的標(biāo)簽IC-PHD濾波算法。該算法利用變分法對(duì)似然函數(shù)中的量測(cè)噪聲協(xié)方差和多目標(biāo)狀態(tài)解耦合,同時(shí)利用傳感器之間的誤差差異,近似求解傳感器的量測(cè)噪聲均值。仿真結(jié)果表明,該方法能夠正確估計(jì)均值非零的量測(cè)噪聲的參數(shù),獲得準(zhǔn)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(kuò)展和計(jì)算復(fù)雜度低的優(yōu)勢(shì),但對(duì)傳輸帶寬要求高,且濾波效果與迭代順序相關(guān)。同時(shí),當(dāng)傳感器系統(tǒng)中存在性能較差的傳感器時(shí),迭代濾波的估計(jì)精度和可靠性就會(huì)大幅下降。針對(duì)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(biāo)簽VB-PHD對(duì)局部傳感器進(jìn)行濾波,同步估計(jì)航跡信息和量測(cè)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(duì)應(yīng)關(guān)系。最后,依據(jù)估計(jì)的量測(cè)噪聲協(xié)方差計(jì)算航跡質(zhì)量參數(shù),作為目標(biāo)狀態(tài)融合的權(quán)值。仿真結(jié)果表明該算法在低檢測(cè)概率、高量測(cè)噪聲、目標(biāo)交叉等復(fù)雜的場(chǎng)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(duì)于解決復(fù)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(shè)密度濾波預(yù)測(cè)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(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP212

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本文編號(hào)：2601960