多目标跟踪关键技术及数据关联算法研究

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随着现代战争武器的发展以及现代战争环境的日益复杂,多目标跟踪技术受到广泛关注。其中数据关联算法是多目标跟踪问题的核心,数据关联的结果将直接影响多目标跟踪的性能。本文主要研究多目标跟踪的关键技术,从航迹起始以及数据关联等问题进行了系统的研究,提出了一些有效的方法。具体的工作如下:1.对目标跟踪的航迹起始以及数据关联算法进行了研究。首先分析了经典的航迹起始和数据关联算法的原理,然后通过仿真分析了经典的数据关联算法的适用场景,以及算法之间的性能比较,为后续的研究提供了理论基础。2.随着目标数和回波数的增多,联合概率数据关联(JPDA)算法的计算量呈指数增长,针对这个问题提出了许多改进的JPDA算法。简化的联合概率数据关联(SJPDA)算法通过近似计算聚概率矩阵减少联合事件的个数从而减少JPDA算法的计算量;改进的联合概率数据关联(IJPDA)算法通过修正公共量测的概率值来对目标的状态进行更新。这两种算法都是在保证一定跟踪精度的同时减少计算量。3.减少JPDA算法的计算量的另一种方法是基于聚类的数据关联算法,通过聚类算法将量测进行分类,避免了JPDA算法复杂的矩阵拆分。基于模糊c均值聚类(FCM)的数据关联算法是计算量测值来自目标的隶属度,以此作为权值进行状态更新;基于高斯混合模型(GMM)聚类的数据关联算法是将量测值等效成高斯分布,然后计算量测值来自目标的后验概率,迭代更新后选择最大的后验概率进行状态更新。多目标跟踪的数据关联是目标和观测的分类问题,而这正是聚类的优点。将这两种算法进行仿真分析,均取得了很好的效果。
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