基于强度滤波器的多目标跟踪算法研究

摘要

随着多目标跟踪技术的发展，其在国防领域和民用领域的应用也越来越广泛。根据目标产生量测个数的不同，目标可以被建模为点目标和扩展目标。本文结合国家自然科学基金，主要研究强度滤波器及其特例-概率假设密度滤波器在多点目标和多扩展目标跟踪领域中的应用，取得的主要成果如下：
　　1.针对被动多传感器新生未知的情况提出一种基于强度滤波器（Intensity Filter, iFilter）的被动多传感器目标跟踪算法，首先对连续时刻的数据进行关联，得到所有可能的新生目标，并利用量测筛选出真实的目标，完成对目标状态的修正，提高了算法适用范围。
　　2.针对标号多目标强度滤波器（Marked Multitarget Intensity Filter, MMIF）在多点目标跟踪的应用，给出了其序列蒙特卡罗实现方法，验证了该算法在多点目标跟踪中的可行性。
　　3.针对扩展目标新生未知问题，提出一种基于量测数估计的未知新生多扩展目标跟踪算法，计算每个可能的目标对应的量测数，将对应多个量测的目标状态视为真实的目标状态保留下来，扩大了扩展目标的应用范围。
　　4.针对多扩展目标跟踪中量测划分带来的计算量大的问题，提出一种基于迭代映射的多扩展目标跟踪算法，在不需要考虑扩展目标形态的情况下，将扩展目标转化为点目标进行处理，并在此算法的基础上，针对直线运动新生未知的目标提出了一种基于直线拟合的未知新生多扩展目标跟踪算法，提高了多扩展目标的跟踪效率。

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 多目标跟踪技术研究现状

1.3 强度滤波器概述

1.4 随机集理论概述

1.5 论文主要研究成果与内容安排

第二章 基于PPPs理论的多目标跟踪

2.1 引言

2.2 PPPs理论

2.3 强度滤波器算法

2.4 实验仿真与分析

2.5 本章小结

第三章 基于强度滤波器的多点目标跟踪算法

3.1 引言

3.2 标号多目标强度滤波器

3.3 基于强度滤波器的被动多传感器目标跟踪算法

3.4 仿真实验与结果分析

3.5 本章小结

第四章 基于PHD的未知新生多扩展目标跟踪算法

4.1 引言

4.2 PHD滤波算法

4.3 基于量测数估计的未知新生高斯混合多扩展目标跟踪算法

4.4 仿真实验与结果分析

4.5 本章小结

第五章 基于迭代映射的多扩展目标PHD滤波器

5.1 引言

5.2 基于迭代映射的多扩展目标PHD滤波算法

5.3 基于直线拟合的新生未知多扩展目标跟踪算法

5.4 仿真实验与结果分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展 望

参考文献

致谢

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