箱粒子濾波及其在目標跟蹤中的應用研究.pdf

1、目標跟蹤技術作為現(xiàn)代高科技戰(zhàn)爭和航空航天等領域的關鍵技術之一,一直以來都受到各國專家學者的廣泛重視和深入研究。隨著無線傳感器網(wǎng)絡、分布式計算的迅速發(fā)展,非傳統(tǒng)量測已成為目標跟蹤算法亟待解決的難題之一。箱粒子濾波作為一種“廣義粒子濾波”算法,是新近出現(xiàn)的處理區(qū)間量測的有力工具。與此同時,針對多動態(tài)系統(tǒng)的隨機集最優(yōu)貝葉斯濾波的實現(xiàn)算法是工程計算必須要解決的問題,目前有四種近似的實現(xiàn)算法:貝努利濾波(聯(lián)合目標檢測和跟蹤濾波)、概率假設密度濾波

2、、勢平衡概率假設密度濾波和多貝努利濾波。本文主要在區(qū)間量測條件下,圍繞箱粒子濾波及其在上述四類目標跟蹤算法中的應用展開相關研究工作。
　　1、研究了箱粒子濾波的形成、發(fā)展和實現(xiàn)。主要包括貝葉斯框架、非傳統(tǒng)量測、區(qū)間分析和量化量測等問題,以及箱粒子濾波在貝努利濾波和概率假設密度濾波中的應用。箱粒子濾波是在集員估計基礎上發(fā)展起來的一種序貫蒙特卡羅方法,它用箱粒子和誤差界限模型來取代傳統(tǒng)的點粒子和誤差統(tǒng)計模型,相比于粒子濾波,箱粒子濾波

3、具有所需粒子數(shù)少、算法復雜度低、運行速度快和適用于分布式計算等優(yōu)點。
　　2、研究了箱粒子CBMeMBer濾波的多目標跟蹤方法。首次提出將箱粒子濾波應用到勢平衡多目標多貝努利濾波器中,形成Box-CBMeMBer濾波器。此濾波器不僅能夠估計目標數(shù)隨時間變化的多目標狀態(tài),還可處理隨機不確定性,量測不確定性和數(shù)據(jù)關聯(lián)不確定性。此外,為了解決高雜波場景下目標狀態(tài)和目標數(shù)估計精度降低問題,對廣義似然函數(shù)進行了改進。相比SMC-CBMeMB