多目標跟蹤技術中若干算法研究與系統(tǒng)設計.pdf

1、基于傳感器網絡的多目標跟蹤技術在軍事領域和民用領域都有著普遍的運用，引起各國學者的廣泛關注，已經成為當今世界熱點研究領域之一。多傳感器多目標跟蹤技術將多個傳感器獲得的信息利用中心處理器進行有機合成，從而提高目標運動狀態(tài)估計的精度，性能遠優(yōu)于單一傳感器。跟蹤濾波理論、數(shù)據(jù)關聯(lián)和航跡融合是基于傳感器網絡的多目標跟蹤中的三個關鍵技術。本文主要工作如下：
　　(1)概述了目標跟蹤算法中較為流行的貝葉斯濾波算法，然后給出了卡爾曼濾波算法和貝

2、葉斯框架下的粒子濾波算法，接著討論了多傳感器的數(shù)據(jù)關聯(lián)算法，其中重點分析了最近鄰法和多假設跟蹤算法。
　　(2)針對傳統(tǒng)粒子濾波算法硬件實施效率不高的問題，本文通過研究 RSR重采樣算法的特點，提出了一種改進的粒子濾波硬件實施方法。該方法對FPGA粒子值存儲雙口RAM的不同地址在同一時刻進行讀寫操作，并且采樣階段不再流水線執(zhí)行，改為與重采樣階段完全并行的實施方案。在Altera cyclone2器件中實現(xiàn)了改進的濾波算法，取得了更

3、好的濾波效率。
　　(3)在多目標跟蹤應用中，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)關聯(lián)算法在跟蹤密集雜波環(huán)境中近距離運動目標時會出現(xiàn)跟蹤聚合的問題，本文將測量自適應審查方法引入SJPDA算法提出macSJPDA數(shù)據(jù)關聯(lián)算法，舍棄部分小概率關聯(lián)假設，加速了SJPDA算法的收斂速度，獲得了更好的多目標跟蹤效果。并將macSJPDA算法應用于多傳感器跟蹤。蒙特卡洛仿真表明，近距離運動目標情境以及軌跡交叉場景下，macSJPDA算法都比 SJPDA算法跟蹤效果更平滑

4、，MOSPA誤差更小，并且需要更少的運算時間。
　　(4)在濾波理論和數(shù)據(jù)關聯(lián)算法理論分析基礎上，本文在V isual C++6.0環(huán)境下設計并開發(fā)了目標跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括重采樣算法模塊，單目標跟蹤部分以及多目標跟蹤模塊。重采樣算法模塊主要實現(xiàn)對粒子濾波所采用的重采樣技術的精度調試；單目標跟蹤主要用于完成單目標場景應用；多目標跟蹤部分主要應用于多目標跟蹤情形。通過實驗室測試驗證，顯控系統(tǒng)能夠完成預期目標，運行狀態(tài)穩(wěn)定，滿足目